边缘 AI 通过直接在本地设备（如可穿戴设备或传感器）上处理数据，而不是依赖云服务器，来增强实时健康监控。 这减少了延迟，确保了隐私，并实现了即时决策。 例如，具有边缘 AI 的可穿戴 ECG 监护仪可以在本地分析心律，以实时检测心律失常。 通过在设备本身上运行机器学习模型，无需等待数据传输到远程服务器即可触发关键警报。 这在网络连接不可靠或毫秒级延迟至关重要的情况下尤其有用，例如检测老年患者的癫痫发作或跌倒。
一个关键应用是连续的生命体征跟踪。 像智能手表这样的设备使用边缘 AI 来处理心率、血氧水平或睡眠模式。 设备不是将原始传感器数据发送到云端，而是过滤噪声、提取特征（如 ECG 信号中的 RR 间期），并应用预训练的模型来标记异常。 例如，Apple Watch 的心房颤动检测使用设备上的推理来分类不规则心跳，同时保护用户隐私。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等边缘框架使开发人员能够部署针对微控制器或边缘芯片优化的轻量级模型，从而在准确性和计算约束之间取得平衡。 与连续云流相比，这种方法还可以降低带宽成本和电池消耗。
挑战包括在硬件限制下管理模型准确性。 开发人员必须通过量化（降低数值精度）或剪枝（删除冗余神经网络权重）来优化模型以适应边缘设备。 例如，由 Raspberry Pi 驱动的血糖监测仪可以使用量化的 LSTM 模型来根据历史数据预测血糖趋势。 边缘系统通常将本地推理与偶尔的云同步结合使用，以进行模型更新或复杂分析。 未来的进步可能涉及联邦学习，边缘设备可以在不共享原始患者数据的情况下协同改进共享模型。 通过优先考虑设备上的处理，边缘 AI 使实时健康监控具有可扩展性、响应性和隐私意识。