边缘技术与协同医疗2.0
边缘计算技术的协同与协作机制
边缘计算技术的协同与协作机制随着物联网、大数据和人工智能等技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式备受关注。
边缘计算利用靠近数据源的边缘节点进行数据处理和计算，可以实现低延迟、高带宽的计算服务。
而边缘计算技术的协同与协作机制是保障边缘节点之间高效工作的重要因素。
边缘计算涉及到大量的边缘节点，这些节点可以是分布在城市、工厂、物流等各种场景中的传感器、设备或者智能设备。
这些边缘节点需要协同与协作来完成复杂的任务和应用。
在这个过程中，协同和协作机制不仅可以提高计算的效率，还可以减轻网络负担，提升计算资源的利用率。
首先，边缘计算技术的协同与协作机制需要有高效的任务分配和调度算法。
由于边缘节点分布广泛、异构性高，节点之间的计算能力和存储资源存在差异。
一个好的任务分配和调度算法可以根据节点的特性和可用资源，将任务分配给最合适的节点进行处理。
这样可以避免资源的浪费和节点过度负载，提高计算效率和性能。
其次，边缘计算技术的协同与协作机制需要具备高可靠性和容错性。
边缘节点连接性可能不稳定，节点故障发生的可能性也存在。
因此，在设计协作机制时，需要考虑如何处理节点的故障和失效。
可以引入冗余计算或者备份机制，保证任务能够在节点故障时自动迁移至其他可用节点进行处理，从而保证整个系统的可靠性和容错性。
此外，边缘计算技术的协同与协作机制需要支持节点之间的信息交互和通信。
节点之间需要共享任务状态、计算结果和存储数据等。
因此，需要有高效的通信机制和协议来支持节点之间的通信。
同时，由于边缘计算场景可能存在大量的节点和数据传输，需要考虑网络拥堵和带宽限制问题。
优秀的协同与协作机制应该能够在网络条件不稳定的情况下，保障通信的可靠性和带宽的有效利用。
最后，边缘计算技术的协同与协作机制还需要具备隐私保护和安全性。
边缘计算场景中涉及的数据往往是敏感的，因此在数据传输和处理过程中需要保证数据的隐私性和安全性。
合理的加密算法和访问控制机制可以有效保护用户数据的隐私。
以公立医院的绩效考核为抓手,全面提升现代医院的治理能力
以公立医院的绩效考核为抓手，全面提升现代医院的治理能力李为民作者单位：四川大学华西医院；四川成都610041作者简介：李为民，教授，主任医师，博士生导师，四川大学华西医院院长2019年国家启动了“三驾马车”：第一，加强公立医院党的建设；第二，推动现代医院管理制度建立；第三，三级公立医院绩效考核。
四川大学华西医院近期重点推动三级医院的绩效考核指标的填报，绩效考核已成华西医院医院管理的一个重要的推手。
在三级公立医院绩效考核整个指标体系中，包含4个一级指标，14个二级指标、55个三级指标（定量50个，定性5个）。
根据这55项三级指标、四个维度的绩效考核，华西医院是怎么以绩效考核的指标推动医院管理的呢？三级公立医院绩效考核中华西医院的九大导向华西医院将55个指标分解为九大导向，导向三级公立医院要做疑难危重症的功能定位，采用CMI 导向的绩效分配，让每一个科室关注疑难危重症。
所以医院的每一个临床科室，每一个医疗组都根据自身的定位，来决定绩效多少。
华西医院把CMI 用于管理当中，用于绩效考核当中，所有的科室、所有的医生专注患者的CMI 是高还是低，这是第一个导向。
第二个导向：公立医院要控制医疗费用的增长，医疗费用的增长主要包括三个方面：首先是大处方，药品的合理应用；其次大检查；再者高值耗材的滥用。
这三个因素是管理者面临的最大的挑战，华西医院通过加强医疗行为的行风建设为抓手，无论是大处方还是高值耗材滥用，要求医务人员以病人为中心，把病人放在第一位，减少滥用高值耗材，也是医院教育活动当中不忘初心、牢记使命的重要工作。
第三个导向：公立医院一定要践行医改。
比如说下转的病人有多少，分级医疗的实施要落地，怎么落地？建立医联体至关重要，我国从2001年开始建立远程网络，经过十多年的发展，全国的医院都一样，医联体的形式往往多于内容。
怎么真正把医联体建设好？华西医院启动了医联体建设的3.0版。
1.0是以远程网络为基础的医联体建设，2.0是以协同医疗服务为主的医联体建设，现在实施的3.0是推动紧密型的医联体，以专科联动为主的医联体的建设。
互联网医疗的未来
互联网医疗的未来作者：来源：《商周刊》2019年第13期互联网连接你我他，连接企业，连接健康，连接万事万物。
互联网技术与医疗行业的深度融合，是当今健康领域的前沿话题，也是医疗行业的发展方向。
未来要依托互联网，促进健康数据的统一和互联互通，助力多元协作网络，优化资源配置，引领产业创新，提高整体效能，推动健康服务体系的发展和模式重构。
随着移动互联网技术的不断迭代发展，特别是5G时代的到来，互联网将大大拓展医疗健康服务的空间和内容。
5G与智慧医疗（中国卫生信息学会远程医疗信息化专委会主任委员赵杰）2019年，是5G元年。
6月6日，工信部正式向运营商发放了5G商用牌照。
当下，医疗卫生行业步入2.0时代，医院走向互联互通、共享、移动、协同、智慧。
随着智慧医院的建设，在内部共享医院协同将是重要内容。
未来从数据的分散到集中，从孤岛到整合，将形成临床医院中集成平台，形成患者全流程信息，包括门诊、体检等。
医疗服务从固定走向移动，从孤立到协同，采用远程医疗系统进行跨科室、跨病房、跨医院的医疗协作。
同时，从经验到AI，采用大数据分析实现AI诊断辅助。
在医联体建设上，从单一医院到多院协作，是国家解决医院资源分布不均的重要手段。
在多院协作过程中，从独享到共享，包括电子病例等所有信息共享，也是下一步医院的重要内容。
2018年1月13日，《无线医疗白皮书（2018年）》发布。
白皮书对未来医疗和信息化融合发展的趋势做了预测。
未来，人们对于5G场景下的医疗有无限畅想，从编写、无限化医疗设备资源逐步走向大型医疗机构、走向基层医疗机构和家庭，大型医院的院内医疗服务走向无限化和智能化是院内医疗连接的第一波用户，从支持院间的远程医疗，发展为面向医联体、社区和家庭的医疗服务网。
其中，医院开展的网诊将成为重要服务形式，实现线上线下的有效对接，让实体大医院主导的远程医疗和OTT主导的互联网医疗走向融合。
从未来5G在智慧医疗服务中的应用，可以看出5G在整个智慧医疗服务过程中，将彻底颠覆现在医疗的生态。
医疗技术的边界突破和限制
医疗技术的边界突破和限制近年来，随着科技的不断发展和医疗技术的不断进步，医疗行业也出现了一系列的边界突破。
这些突破为人类的健康提供了新的希望，但同时也面临着一些限制和挑战。
本文将探讨医疗技术的边界突破和限制。
一、新技术的边界突破现代医疗技术的边界突破主要体现在多个方面。
首先，基因技术的诞生为医疗领域带来了革命性的改变。
通过对人类基因进行深入研究，科学家们可以发现与疾病相关的基因变异，并开发出相应的基因治疗方法。
这个技术的突破不仅可以帮助人们预防遗传性疾病，还能够通过基因治疗的手段治愈某些疾病。
其次，纳米医学技术的出现也为医疗技术带来了新的突破。
纳米技术的应用可以将医学治疗的目标精确到细胞的尺度，从而提高疗效并减少副作用。
通过纳米药物，病人可以接受更加精确的治疗，使得治疗过程更加高效。
其次，机器人技术的进步也为医疗技术的发展带来了新的希望。
在手术领域，机器人可以代替医生进行精确操作，减少手术风险并提高治疗效果。
此外，机器人还可以用于医学影像诊断、康复训练等方面，为病患提供更好的服务。
二、技术的限制和挑战尽管医疗技术取得了显著的突破，但仍然存在一些限制和挑战。
首先，新技术的应用需要付出巨大的费用。
例如，开展基因治疗需要进行基因测序、研发治疗方法等，这些都需要耗费大量的资金和时间。
因此，新技术对于一些贫困地区和发展中国家来说，还存在普及的难题。
其次，新技术的安全性和可靠性也是一个重要的挑战。
尽管科学家们在研发新技术时会进行大量的实验和临床试验，但仍然无法保证新技术的安全性和可靠性。
人体是一个复杂的系统，其中存在着许多未知的因素，因此新技术的应用潜在风险需要引起足够的重视。
此外，新技术的普及也面临着一系列的道德和伦理问题。
例如，基因编辑技术的出现引发了一场关于基因改良人类的讨论。
应用这项技术是否符合伦理准则，如何平衡科技发展与道德约束等问题，需要深入思考和合理规划。
三、未来展望尽管医疗技术的发展面临很多的挑战，但是我们可以看到这些技术对于人类健康和生活的巨大潜力。
边缘计算技术如何提供高效的数据通信与协同功能
边缘计算技术如何提供高效的数据通信与协同功能边缘计算技术是一种在物联网（IoT）和云计算之间的中间层，将计算资源和数据处理能力推向网络的边缘。
它的目标是提供更高效的数据通信和协同功能，以满足不断增长的数据处理需求。
边缘计算技术通过将计算任务分布到接近数据源的边缘设备上，减少数据传输的延迟和网络拥塞，并提供实时的数据分析和响应能力。
首先，边缘计算技术可以提供高效的数据通信功能。
传统的云计算模型通常需要将数据从边缘设备发送到云服务器进行处理和分析。
然而，这种中心化的数据通信方式会导致数据传输延迟较高，并对网络带宽产生不必要的压力。
边缘计算技术通过在边缘设备上处理数据，并仅将有意义的结果传输到云端，减少了大量的数据传输量和延迟。
这种分布式的数据处理方式可以提供更快速的实时数据通信，适用于对实时性要求较高的应用场景，如智能交通系统和工业自动化。
其次，边缘计算技术还可以实现高效的数据协同功能。
边缘设备之间可以进行数据共享和协同计算，通过充分发挥边缘设备的计算能力和存储资源，实现分布式协同处理和决策。
这种协同计算方式具有扩展性强、可靠性高的特点，可以有效地应对大规模系统和复杂场景的数据处理需求。
例如，在一个智能城市中，各个边缘设备可以共同协作，对交通状况进行实时监控和优化调度，提高城市的运行效率和资源利用率。
边缘计算技术在提供高效数据通信和协同功能的同时，还具有以下优势和潜力。
首先，边缘计算技术可以降低对云计算的依赖。
传统的云计算模型需要将大量的数据传输到云端进行处理，而边缘计算则将计算任务分布到边缘设备上，减少了对云服务器的依赖。
这不仅可以降低数据传输的成本和延迟，还可以减少云端计算资源的负荷，提高整个系统的稳定性和可靠性。
其次，边缘计算技术可以提供更高的隐私保护和数据安全性。
在边缘计算模型中，数据可以在边缘设备上进行处理和存储，而不必涉及敏感数据的传输和存储在云端。
这样一来，用户的隐私得到了更好的保护，并且降低了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险。
关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见已公布
关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见已公布1500字加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0是我国医学教育改革的重要举措，旨在培养一支高素质、全能型的卓越医生队伍。
在当前复杂多变的医疗环境下，加强医教协同具有重要意义，可以满足社会对医学人才的需求，提高医疗质量，保障人民群众的健康权益。
在此，我将从三个方面提出加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见。
首先，在教育培养计划的实施中，应加强医教协同合作机制的建立和完善。
这需要建立起医院、高校和其他医疗机构之间的紧密合作机制，共同制定培养计划和教学内容，实现教学与实践的有机结合。
高校应积极地与医院开展校际合作，提高培养计划的适应性和针对性。
同时，加强师资队伍建设，选拔和培养一批具有临床经验和教育研究能力的卓越医生，为学生提供全面、系统的临床实践指导。
其次，在课程设置方面，应注重培养学生的全面素质。
除了临床技能和医学知识的教学外，还应注重培养学生的医学伦理、人文关怀等方面的能力。
加强医患沟通和医疗团队协作的教育，提高学生的沟通能力和团队合作精神。
此外，应鼓励学生积极参与科研和学术交流活动，培养他们的科学研究能力和创新精神。
最后，加强实践教学的环境建设和管理。
通过建立标准化的实习基地和实践教学中心，提供良好的教学环境和设备，为学生提供丰富的实践机会。
同时，加强对实践教学的监督和评估，确保学生的实习质量和安全。
建立健全的实践教学管理制度，明确责任和权限，提高管理的科学性和有效性。
总之，加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0是医学教育改革的关键环节，对于提高我国医学人才的质量和水平具有重要意义。
通过加强教育与实践的有机结合，培养学生全面发展的素质，可以使我国的医学教育更好地适应社会需求，为人民群众的健康提供更加优质的医疗服务。
教育部、国家卫生健康委员会、国家中医药管理局关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见
教育部、国家卫生健康委员会、国家中医药管理局关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见文章属性•【制定机关】教育部,国家卫生健康委员会,国家中医药管理局•【公布日期】2018.09.17•【文号】教高〔2018〕4号•【施行日期】2018.09.17•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】医疗机构与医师正文教育部国家卫生健康委员会国家中医药管理局关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见教高〔2018〕4号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）、卫生计生委、中医药管理局，新疆生产建设兵团教育局、卫生计生委，有关部门（单位）教育司（局），部属各高等学校、部省合建各高等学校：为深入贯彻全国卫生与健康大会精神，全面落实《国务院办公厅关于深化医教协同进一步推进医学教育改革与发展的意见》，根据《教育部关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》，现就实施卓越医生教育培养计划2.0提出以下意见。
一、总体思路紧紧围绕健康中国战略实施，树立“大健康”理念，深化医教协同，推进以胜任力为导向的教育教学改革，优化服务生命全周期、健康全过程的医学专业结构，促进信息技术与医学教育深度融合，建设中国特色、世界水平的一流医学专业，培养一流医学人才，服务健康中国建设。
二、目标要求经过5年的努力，以“5+3”为主体的具有中国特色的医学人才培养体系全面建立，医教协同育人机制更加健全，综合大学医学教育管理体制机制更加完善，医学教育质量文化建设取得显著成效，建设一批一流医学专业，推出一批线上线下精品课程，人才培养质量显著提升，服务卫生健康事业发展的能力明显增强。
三、改革任务和重点举措建设健康中国是实现国家实力全面提升和中华民族伟大复兴中国梦的重要基础。
全方位全周期维护群众健康需要医学教育变革，健康服务业快速发展催生医学教育变革，健康领域科技进步孕育医学教育变革。
医学教育要主动适应新要求，以创新促改革，以改革促发展，着力培养大批卓越医学人才。
国家医疗保障局办公室关于印发按病组和病种分值付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知
国家医疗保障局办公室关于印发按病组和病种分值付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知文章属性•【制定机关】国家医疗保障局•【公布日期】2024.07.17•【文号】医保办发〔2024〕9号•【施行日期】2024.07.17•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】医疗管理正文国家医疗保障局办公室关于印发按病组和病种分值付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知医保办发〔2024〕9号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团医疗保障局：为贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，持续深化医保支付方式改革，不断优化医保付费技术标准，国家医保局组织专家研究制订了按病组（DRG）付费分组方案2.0版和按病种分值（DIP）付费病种库2.0版（以下合并简称为“2.0版分组”）。
现印发给你们，并就做好分组应用及支付方式改革相关工作通知如下。
一、做好2.0版分组落地执行工作（一）加快推进2.0版分组落地。
各地要高度重视2.0版分组落地使用工作，充分认识2.0版分组对于加强医保支付管理，提高医保基金结算水平，推动支付方式改革纵深发展的重要意义。
原则上，2024年新开展DRG/DIP付费的统筹地区直接使用2.0版分组，已经开展DRG/DIP付费的统筹地区应在2024年12月31日前完成2.0版分组的切换准备工作，确保2025年起各统筹地区统一使用分组版本，提高支付方式改革工作的规范性、统一性。
（二）结合实际调整本地分组。
在坚持DRG核心分组（ADRG）全国一致，DIP 病种库分组规则全国一致的基础上，各地可按照国家制定的技术规范，结合实际调整确定本地DRG细分组（DRGs）和DIP病种库，也可直接使用2.0版分组。
及时做好医保信息平台支付方式管理子系统DRG/DIP相关功能模块本地参数配置和落地应用，确保新版分组嵌入后，能够顺利实现分组、结算、清算等工作，不影响医保业务正常开展。
同时，要加强与医疗机构的协同，及时维护医保业务信息编码、上传医保结算清单，确保数据真实、完整、准确。
基于边缘计算的智慧医疗系统设计与实现
基于边缘计算的智慧医疗系统设计与实现智慧医疗系统是近年来发展迅速的一种应用，借助先进的信息技术和边缘计算，为医疗行业带来了巨大的便利和优势。
本文将探讨一种基于边缘计算技术的智慧医疗系统设计与实现的方法，旨在提高医疗服务的质量和效率，为患者提供更好的医疗体验。
首先，我们将介绍边缘计算技术在智慧医疗系统中的应用。
边缘计算是指将计算和数据处理能力接近数据源的边缘设备上，而不是传统的集中式云计算架构。
在智慧医疗系统中，边缘计算可以将医疗数据的处理和分析推向物理边缘，避免了大量的数据传输和延迟，并降低了数据传输的成本。
通过边缘设备上的计算和分析，可以快速响应和处理医疗数据，提高医疗服务的实时性和效率。
接下来，我们将详细介绍基于边缘计算的智慧医疗系统的设计和实现。
智慧医疗系统的设计需要结合医疗领域的实际需求和边缘计算的特点，进行系统架构的规划和模块的设计。
首先，系统需要具备数据采集和传输的功能。
通过传感器和设备，采集生物医学参数、医学影像等数据，并通过网络将数据传输到边缘设备进行处理。
其次，边缘设备需要具备计算和分析的能力。
通过使用机器学习和人工智能算法，边缘设备可以对大量的医疗数据进行分析、预测和诊断。
例如，可以通过对患者病历和病情数据的分析，提供个性化的治疗方案和建议。
同时，边缘设备还可以将医疗数据进行加密和存储，确保数据的安全性和隐私保护。
此外，基于边缘计算的智慧医疗系统还可以提供智能化的医疗服务和管理。
通过与医院信息系统的集成，可以实现患者的电子健康档案管理、预约挂号、在线问诊等功能。
同时，系统还可以利用边缘设备的定位和导航功能，提供智能化的路径导航和定位服务，帮助患者方便地找到医院和相关的医疗设施。
最后，我们将探讨基于边缘计算的智慧医疗系统的优势和挑战。
首先，边缘计算可以减少数据传输和延迟，提高了医疗服务的实时性和效率。
其次，边缘设备可以实现本地化的数据处理和分析，保护了患者的隐私和数据安全。
然而，基于边缘计算的智慧医疗系统在实施过程中也面临一些挑战，例如设备的可靠性、网络的稳定性和数据的一致性等问题，需要通过合理的设计和技术手段加以解决。
云计算与边缘计算协同九大应用场景案例分析
云计算与边缘计算协同九大应用场景案例分析云计算和边缘计算是两种不同的计算方式，但它们可以相互协同，共同发挥作用。
云计算提供了大规模数据存储和处理的能力，而边缘计算则将计算资源移近到数据产生的源头。
下面是2024年云计算与边缘计算协同的九大应用场景案例分析。
1.物联网（IoT）：云计算和边缘计算可以相互配合，实现对大规模物联网设备的数据存储和分析。
云计算负责大规模数据存储和处理，而边缘计算将部分计算任务放在物联网设备附近，降低了数据传输和处理延迟。
2.智能交通：云计算与边缘计算协同可以优化交通系统的运行。
边缘计算可以实时处理交通设备（如摄像头、交通信号灯）采集到的数据，实现智能路况监控等功能。
云计算则可以将大规模交通数据进行分析，提供交通决策支持。
3.工业自动化：云计算和边缘计算可以共同实现工业自动化的需求。
边缘计算可以将计算任务部署在生产线上的设备上，实时处理传感器数据，实现智能监测和控制。
云计算则可以进行数据分析，提供生产线优化和故障预测等服务。
4.城市管理：云计算和边缘计算结合可以优化城市管理。
边缘计算可以实时处理城市监控设备（如摄像头、垃圾桶等）采集到的数据，实现城市智能管理。
云计算则可以进行大数据分析，提供城市规划、交通优化等决策支持。
5.医疗健康：云计算和边缘计算可以共同应用于医疗健康领域。
边缘计算可以实时处理医疗设备采集到的数据，提供实时监测和警报功能。
云计算则可以对大规模医疗数据进行分析，提供疾病预测和诊断支持。
6.无人机：云计算和边缘计算可以联合应用于无人机领域。
边缘计算可以处理无人机采集到的图像、音频等数据，实现实时的图像识别和音频处理。
云计算则可以对无人机飞行数据进行分析，提供无人机路径规划和任务调度等功能。
7.农业：云计算和边缘计算可以结合应用于农业领域。
边缘计算可以实时处理农业传感器采集到的数据，实现农田灌溉、施肥等智能控制。
云计算则可以对大规模农业数据进行分析，提供农作物种植的决策支持。
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边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、 计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智 能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优 化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
Edge Computing 包括： • 数据采集，数据优化 • 安全控制 • 存储需要高带宽的内容， • 应用部署 • 实时决策
2. 加速组学和影像工作流 加速运行时一个量级 一天完成
3. 隐私保护数据共享 在保持隐私的同时执行多 个站点的安全联合计算 安全共享
4. 可扩展的基因组数据库 存储大量患者变异数据并 执行数据库计算 各级可扩展性
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传统的医院前置服务，面临架构，运维的复杂性。单机使用效率不高，安全性，可靠性缺少保障。 在边缘服务层面，超融合一体化方案是理想选择
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1. 数据交换云共享 在医院/机构保存数据 发送计算力到数据
Efficiency
高效
Dynamic pooling of local unused resources from participating enduser devices
协同边缘是连接多个数据拥有者的边缘，这些数据拥 有者在地理位置上市分布的，但具有各自的物理位置 和网络结构
终端用户可以通过预先定义的服务接口获取虚拟共享 数据，而服务应用程序则可以通过这些公共接口提供 给终端用户所需要的复杂服务。
Virtualizati
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傲腾（Optane Memory），运用3D XPoint的非易失 性存储器技术的傲腾内存，堪称是英特尔25年来存 储技术的革命性突破，能提供高吞吐量、低延迟、 高QoS（服务质量）和高耐久性的特质
Upload/Registration DICOM
Analysis AI
智能网关
智能网关
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13
医疗机构（无PACS）
医疗机构（无PACS）
OHSU
Local Big Data
Local Compute
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“皇冠的宝石”
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伙伴云
混合云的企业将越来越多
到2017年，50%的企业将有混合云的部署 - Gartner
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U
私有云
“皇冠上的宝石”
• 安全 • 负载 • 接口 • 标准 • 服务 • 实时性
data storage, edge analytics, and application platform (i7)
• ICE Hubs Enables legacy medical device connectivity (i3)
Per Hospital • ICE Cluster Provides
SCALE
8
Security
安全
Cognition
认知
Additional security to ensure safe, trusted transactions
Awareness of client-centric objectives to enable autonomy
Agility
敏捷
离线服务
区域医疗
平均每家医院有150张床 每张床大约设备状况2:1 – 8:1 大约全球有9500万台各类医疗设备 每天每个ICU产生 1.5GB 数据 每个患者 CT产生大约 20GB数据 1 秒钟: 是FDA允许的设备发送报警的最长时间
*Data sourced from CDC and American Hospital Association with GEHC LCS validation.
Rapid innovation and affordable scaling under a common infrastructure
Latency
实时
Real-time processing and cyber-physical system control
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这些公共服务有协同边缘架构中参与者提供，并且计 算任务只会在参与者的数据设备内部执行，而对终端 用户是透明的，由此确保了数据的隐私性和完整性。
施巍松教授
美国韦恩州立大学计算机系教授，博士生导师
/xpls/icp.jsp?arnumber=7488250
• 可以更多的关注如何实现医疗协同应用，而免除 对基础硬件的安全的顾虑
Converged: “Tried and True”
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Hyper Converged Infrastructure
Compute
Flash Storage
是云计算架构的一部分
Network Infrastructure
Edge
Edge
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Mobile
Home
Edge
Industrial
Virtualized, Reconfigurable, Software-Defined, Autonomous
Big Data Analytics and Actionable • Insights (Xeon)
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Diagnostic Report
PACS Cloud
Quality Control
Image Sharing
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Patient monitoring is 5ms or faster; a patient changes from living to dying in less than a second
工作模式
Per Bed • ICE Manager Provides
Three types of Edge computing
http://www.ee.co.za/article/the-drivers-and-benefits-of-edge-computing.html
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- 从本地设备中采集大量数据，汇聚 并实施控制 - 例如，医疗中的监护设备管理。 实时的分析处理，降低了数据 传输到云端的延迟。
- 拥有本地存储，并进行数据处理， 成为内容分布网络的一部分 - 例如影像设备所产生的数据， 占用打了带宽，可以在边缘先 进行处理，然后再进行云端传 输
- 本地数据中心外围的应用和处理平 台，将本地数据中心和公有云分隔 开来，保证安全性 - 例如与其他机构数据共享和协 作的平台
• 整合的计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源 和技术
• 软件驱动的智能化提供了更高的性能，数据保护， 整合服务，
Time to Value and Scalability
• 对于不同目的的边缘应用，可以利用超融合架构 快速部署，动态的分配所需计算，网络，存储资 源
• 搭载软件定义安全网络控制功能NFV，实现安全 的边缘控制
Vendor Neutral Archive (VNA)
远程阅片中心
Registration Verification
影像存储
影像服务
Storage management
Index
DB
File
Log Profile
Security
Access Control
Platform Management
专家阅片
边缘计算与协同医疗
吴闻新 Intel 行业解决方案集团医疗行业总经
理
数字融合的时代
Client
IOT Data Center
New
Memory Programmable
Technologies Solutions Solutions
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