说起人工智能，其实大家都不陌生。它不再是科幻电影的片段，而是越来越贴近我们的生活，正在影响和改变着我们的生活。在医疗领域，无论是医学影像、辅助诊断、疾病预测，还是健康管理、药物研发、慢病管理、疫情防控等诸多场景，医疗检验的质量和效率都是关键。通过使用AI比人类做得更好。在很多场景中扮演着关键角色。今天，我就和大家聊一聊人工智能的重要特性，以及它在医疗健康中的作用。01.人工智能的重要特征人工智能的重要特征之一就是对海量大规模数据进行处理和分析。人工智能在智慧医疗领域的应用。以往的方法大多是将数据上传到云端进行推理和训练，这会给云端带来巨大的压力。为了分担中心云节点的压力，现在学术界和工业界都把目光投向了边缘端：边缘计算节点可以负责自己范围内的数据计算和存储，实时或更快地处理数据分析。02.为什么一定要用边边？看到这里，有网友觉得有些奇怪，为什么非要用边呢？因为边缘侧对应不同的应用：1.IT架构需要根据场景进行优化。AI训练在云端，指令推送到边缘端，优化后处理。2、质检的主要目的是代替人工，提高检出率。3、在数据量大的情况下，无论是AI还是其他场景，比如振动传感器、智能传感器，都需要在边缘侧及时处理和返回数据。因此，边缘侧要求数据处理的时效性和实时性。例如，检查走私的扫描机需要在边缘进行实时处理。另一个例子是智能交通管理。V2X路侧摄像头可以检测到路口两车在同一条轨道上行驶，从而对两车发出预警。所有这些都需要实时性能和边缘计算。（如果用到这部分，请完善措辞）那么什么时候需要边缘计算，或者说，边缘的典型负载是多少？主要表现为：1、数据量大，数据传输成本高2、对时延要求高，上云时间太长，来不及处理3、对长连接要求高：如边缘Wi-Fi掉线、断电等不稳定4.数据安全privacy&security5.工作负载调度要求6.AI/AA模型训练升级需要的数据调用和部署。这种利用云计算和边缘计算协同工作的架构，也被称为“云边协同”，是帮助人工智能在医疗数字化进程中得到更完美应用的一大创新。就拿眼前的例子来说，疫苗的生产。新冠疫情发生以来，社会对疫苗的需求急剧增加。然而，很多人可能不知道，在生产过程中，像疫苗这样的液体药物制剂关系到生命健康，其生产、灌装等环节的质量控制极为严格。因为稍有不慎，就会出现感染问题，接种疫苗不仅不能保护健康，还会带来风险。正因为如此，在疫苗生产过程中，不仅要努力实现自动化管理，尽可能避免人为参与，杜绝外源性污染，更重要的是要快速检测出疫苗中可见的异物。在现代制药企业中，通常使用自动化光检设备来检测药瓶上可见的异物。如上图所示，是疫苗自动化过程中的检测，通过光检来进行疫苗制剂的质量控制。更快更准确的检测也对光检机设备的运动控制系统和视觉系统提出了更高的要求。简而言之，它需要“更快”。需要在几十毫秒内完成。这意味着光检机从转瓶电机启动到摆臂到位，再到图像采集，再到机器视觉检测的实施，整个过程都必须控制在毫秒级。这对基于人工智能的机器视觉能力提出了挑战。04.什么是优质光检机？一台高质量的光检机其实就是一个人工智能平台，可以在抓取图像的同时快速处理图像。这样，当发现不合格的疫苗时，可以及时淘汰，从而保证整体疫苗的质量。事实上，这对于扩大疫苗产能也具有重要意义。要知道，在新冠疫情还在蔓延的今天，疫苗已经成为应对新冠的重要技术手段。面对不断出现的新毒株，我们不仅要研发新疫苗，还要尽快将其转化为公众使用的产品。作为疫苗生产线中必不可少的环节，质量控制至关重要。“云边协同”架构下的光检一体机解决方案，保障疫苗生产质量。当然，不仅是疫苗，其实这项技术也是很多药物生产的重要保障。相信未来，从疫苗生产到药物生产，依托“云边协同”的先进架构，人工智能将大显身手，助力更好地把控生产质量，为人类健康发展提供更有力的助力。全社会的医疗卫生事业。
