ヘルスケアにおけるエッジコンピューティングと5Gの役割

テクノロジーは、診断、患者のケア、治療の実施方法を変えました。エッジコンピューティングと 5G はイノベーションを加速し、ヘルスケアサービスをより速く、より安く、より優れたものにします。流行中、多くの人が病院に行くことを望まなかったため、早期診断とその後の回復に影響が出ました。さらに、高齢者人口の着実な増加により、世界中の高齢者介護施設への負担が増大しています。

[[439906]]

迅速かつ効率的なケアを必要とする人の数は、それを提供できる医療提供者の数をはるかに上回っています。世界保健機関によれば、世界中で700万人の医療従事者が不足しているという。これは悪い知らせだ。幸いなことに、エッジコンピューティングや 5G などのテクノロジーの急速な進歩により、労働力不足を補い、医療の提供方法を変革できるソリューションを導入することが容易になっています。

エッジコンピューティングと 5G の医療分野での使用例をいくつか見てみましょう。

ウェアラブル

ウェアラブルデバイスは、血圧、心拍数、体温、血中酸素濃度などを継続的に監視できます。

このデータは最も近いエッジサーバーにプッシュされ、そのエッジロケーションでローカルに処理されるため、待ち時間が最小限に抑えられ、処理速度が最大化されます。医師はこの情報を活用して、患者の健康状態をリアルタイムで評価することができます。

病院で

レーダー対応のベッド内センサーは、心拍数、呼吸数、血圧などのバイタルサインを監視し、正常範囲を超えた場合に介護者に警告します。

ベッドのセンサーが人々の睡眠時間を追跡します。睡眠パターンのデータから病気の初期兆候を検出できる可能性があります。

最近まで、病院ではデータがクラウドに保存される集中型アーキテクチャを採用していました。さまざまな小規模な診療所や医療センターが中央の場所に接続し、データを保存および処理します。

エッジコンピューティングにより、病院は最も近いエッジロケーションにデータを保存し、迅速に処理できるという利点が得られます。データがローカルに保存され、クラウドに長距離送信されないため、途中で誰かがデータをハッキングするリスクが軽減され、セキュリティ上の利点がさらに高まります。

ポイントオブケア診断と遠隔医療

モバイルポイントオブケア診断の形でのオンデマンドケアにより、都市部と農村部の両方の人々に医療がもたらされました。

バイタルサインとともに、糖尿病や心血管疾患などの重大な病気に関する特定のデータが最も近いエッジサーバーにプッシュされます。このデータは数分以内に処理、分析され、遠隔地の医師に送信されます。

健康データが急速に利用可能になったことで遠隔医療アプリケーションが増加し、サービスプロバイダーサイトでの容量要件が増加しました。

エッジコンピューティングは、開発者がコンピューティング容量とストレージ容量を迅速に追加して緊急のニーズに対応し、リソースを最適化するのに役立ちます。

救急車

救急車は今や、患者を病院まで搬送する以上のことができるようになりました。

ポイントオブケアスクリーニングデバイスと高解像度ビデオに組み込まれたテクノロジーにより、バイタルサインやその他の健康パラメータに関するデータを 5G 接続経由で中央監視ステーションに送信し、ラストマイルエッジプロバイダーのネットワークを通じてバックホールすることができます。

救急隊員と救急医療対応者は医師と協力して患者の容態を安定させてから病院に搬送し、救急治療室のスタッフは患者の到着に備えることができます。

人工知能

ヘルスケアの将来についての議論は、人工知能抜きには完結しません。慢性疾患やがんから放射線学やリスク評価まで、AI を活用して患者のケアと診断を変革することができます。

AI が早期検出と診断をどのように変えているのか、2 つの例を紹介します。

黒色腫検査 – 黒色腫は皮膚がん関連死亡の 70% 以上を占める悪性腫瘍です。医師は通常、疑わしい皮膚病変を特定するために目視検査に頼ります。多くの場合、正確な診断を下すのは困難です。

人工知能はこの問題の解決に役立ちます。 DCNN（深層畳み込みニューラルネットワーク）を使用したソフトウェアシステムは、スマートフォンのカメラで取得した広角画像を分析し、さらに調査が必要な病変を特定できます。

最も近いエッジサーバーに画像を保存し、ローカルで処理することで、数分以内に結果が返されます。

放射線科 – エッジコンピューティングにより、MRI スキャンに必要な時間を短縮する AI アプリケーションが誕生しました。 Facebook とニューヨーク大学グロスマン医学部による新たな研究によると、人工知能によって生成された高速 MRI 画像には、より低速な従来の MRI スキャナーで撮影された画像に匹敵する診断情報が含まれていることが示されています。

スキャンの作成に使用された元のデータの約4分の3を削除することで、AIモデルは通常のMRI手順で作成されたものと同等の高速MRIスキャンを生成することができました。

fastMRI スキャンでは必要なデータが 4 分の 1 に減るため、患者のスキャンをより迅速に実行でき、MRI 装置内で過ごす時間を短縮できます。