3、智能技术在医疗保健系统中的机遇与挑战

智能技术在医疗保健系统中的机遇与挑战

边缘计算在医疗保健中的现状与挑战

边缘计算架构涉及不同计算能力和存储的异构设备之间的计算。在处理医疗保健系统的富媒体数据时，在这些异构设备之间进行高效的负载分配和资源利用是一项重大挑战。

边缘计算采用分布式处理，这扩大了攻击面的范围。医疗边缘设备变得更加智能，但这也增加了设备的脆弱性。并非所有边缘设备都具备充足的资源，因此在这些设备上实施复杂的安全算法并不可行。医疗环境中边缘设备的分布式动态架构进一步增加了攻击面的维度。此外，边缘计算仍处于发展阶段，协议和技术尚未标准化，在医疗等关键基础设施中实施存在诸多影响。

人工智能在医疗保健系统中的应用

人工智能概述

人工智能旨在模拟人类的认知能力，如感知、推理、规划、决策、学习和理解。近年来，人工智能的发展使其成为第四次工业革命的潜在贡献者。最初，由于计算能力、数据可用性和存储的限制，人工智能存在一定局限性。但如今，云计算和物联网为人工智能提供了强大的计算资源和海量数据。目前，人工智能算法能够从海量复杂的原始数据中学习和预测，在决策过程中使用大量数据和高计算能力，减少了错误，提高了决策速度和准确性。人工智能算法还能有效检测海量数据中难以预见的关系和复杂的非线性交互，这是标准统计方法无法做到的。人工智能算法已成功应用于农业、商业、医疗保健和科学等多个领域。

人工智能在医疗保健中的机遇

• 辅助医疗决策 ：医疗领域的人工智能利用大量数据进行分析和解释，帮助医疗专业人员更快地做出准确决策。各种模式识别算法可帮助医生更有效地处理复杂的健康状况，通过预测算法实现疾病的早期检