高性能計算系統和邊緣計算設備如何適應更廣泛的***保健環境？以下是這些解決方案如何應用于***保健，以及它們如何使患者、***專業人員和設施管理人員受益。

來自物聯網計算網絡的快速數據處理

***保健環境匯集了大量不同的數據點。這些數據點可以從醫護人員攜帶的手持終端、安裝在病房和患者護理空間的監控系統以及設施周圍部署的其他智能設備中收集。

因此，數據非常復雜。如果所有這些數據點都傳輸到中央數據中心，進行批量處理，然后中繼到必要的系統，則會出現明顯的延遲。邊緣計算消除了這種延遲。數據的關鍵點由靠近源頭的高性能計算系統組件處理，從而實現實時有效的決策和治療交付。

助力人工智能技術

人工智能 （AI） 已經徹底改變了***保健領域。醫生和***專業人員的專業知識將永遠是***保健***重要的方面，但人工智能系統可以支持這些專業人員并提高他們的效率。

這些人工智能系統只能在強大而可靠的數據流下運行。同樣，將數據發送回中央數據中心進行處理，然后在需要的地方接收處理后的數據的傳統模型太慢了。人工智能工具和設備無法高效運行。

人工智能邊緣計算避免了這種掛斷。安信邊緣計算產品利用高水平的處理能力，使其能夠在不依賴中央數據中心的情況下進行繁重的處理操作。這反過來又支持 TensorFlow、ONNX、Caffe 和 PyTorch 等深度學習框架，為***保健提供商提供他們可以依賴的 AI 工具。

這些 AI 工具如何在***保健環境中使用？通過人工智能邊緣計算組件監控患者數據使***保健專業人員的工作變得更加容易，而骨質疏松癥、宮頸癌和膀胱癌篩查可以在早期發現嚴重疾病。

更精簡的數據處理網絡

中央數據中心功能強大，功能強大，但不是無限的。***保健提供者必須為存儲空間和處理能力付費。在網絡內部署邊緣計算產品可以減少中心需要存儲的數據量。通過投資邊緣計算產品，設施可以積極降低其中央數據中心的運行成本。

使用傳統的數據處理模式，***機構管理人員需要擔心的不僅僅是成本。數據點通過各種不同的管道流入處理中心，但所有數據點都匯聚在同一個集中點。

這可能會造成阻塞。如果設施的帶寬不夠大，則可能會出現積壓，從而進一步增加處理延遲。如果不及時處理數據，數據甚至會受到損害。邊緣計算通過顯著減少流量來消除這種風險。***機構能夠以簡化的方式處理數據，而無需增加數據帶寬。

延長系統正常運行時間，減少漏洞

邊緣計算的核心依賴于分布式網絡。根據定義，這意味著多個 CPU 同時執行處理任務，而不僅僅是單個集中式服務器。這在安全性和可靠性方面實現了顯著改進。雖然中央數據中心內置了故障保護和安全元素，但團隊仍然依賴單一的整體結構來執行處理任務。如果此服務器因任何原因離線，關鍵的***保健系統也可能受到損害。

對于***機構來說，數據中心故障仍然是一個嚴重的事件，但如果有邊緣計算組件的支持，重要的流程可以繼續進行?；颊呓】岛瓦\營可行性得到保障。

在繁忙的***保健環境中實現可擴展性

***機構需要能夠發展壯大，隨著患者需求的發展而繼續為患者提供服務。當設施依賴于單片數據存儲和處理時，這可能很難實現。

邊緣計算為系統增加了一個更加模塊化的元素。雖然邊緣計算設備仍然依賴于中央服務器，但它們可以在一定程度上獨立運行。隨著患者需求的增加，這使得***機構可以更輕松地將邊緣計算設備添加到網絡中，而不會使中央數據中心過載。