这些技术有许多使用案例，创造了非凡的价值。 通过这些技术，可以扩展服务器的物理边界，从整体上提高效率。 边缘计算将数据、分析结果和数据处理能力引导到最重要的地方——诊所、医院、实验室、手术室、患者/普通家庭。 边缘计算和机器学习可以事实上检查数据，实时生成相关分析结果，从宏观层面上根本改变医疗行业的运行机制。
通过利用边缘计算在本地处理数据，医疗保健组织可以将传统本地基础设施的局限性降至最低。 相关设备已经用于为交通不发达的边远地区提供医疗服务，创造更加无缝的医疗服务，提高诊断准确性和速度，管理供应链，所有这些都有助于改善医疗保健服务的提供方式，帮助患者早日康复
随着智能手机、可穿戴设备和电子病历的普及，亚太地区的医疗机构很可能成为采用云技术最成熟的垂直行业，从现在到2028年发展最快的地区数字市场。 因此，边缘计算是亚太地区未来的发展方向。
解决网络延迟问题
利用边缘技术在本地处理数据，可以解决通过本地基础架构的数据传输限制、低速、低带宽、云存储等各种问题。 本地存储这些信息不仅有助于降低成本和提高传输速度，而且在机密性和安全性方面也有很多好处。
例如，借助AI和边缘计算技术，可穿戴健康监测器和健身记录器可以收集脉搏、血氧饱和度、睡眠习惯等数据，并进行本地分析。 然后，医生可以利用这些数据马上对患者进行评价。 对于具体患者，也可以通过分析历史数据发现潜在的健康趋势和问题。
使用与大型医疗网络分离的边缘设备，网络罪犯很难获取个人数据。 通过使用边缘计算，特别是混合云和雾霾模型部署边缘计算，医疗保健服务提供商可以在适当的时间向所需的客户提供适当的服务，而无需使用离岸数据中心
利用数据驱动的医疗促进创新
由于服务提供商需要能够提供360度视角的高级中心化技术系统，因此医疗数据量呈指数级增长。 借助AI，行业专家可以分析患者数据并实时应对，这一过程越来越多的机器在边缘进行。 目前，AI已成为医疗服务周期中固有的技术，几乎在所有医疗场景中都可以看到边缘计算解决方案的用例。
随着医疗物品互联网(IoHT )的兴起，AI不仅提供远程服务，还被用于救护车、医院甚至我们家。 救护车急救人员现在可以与医生进行实时交流。在医院，边缘计算和AI使诊断更快、更准确，药物输送自动化。 患者可以在几分钟内获得医疗和家庭服务，也可以在线获得医疗服务，大大提高了医疗服务的可用性。在新冠灾祸期间，远程医疗大受欢迎，产生了大量的数据，消耗了大量的带宽和云存储空间。 由于这些数据可以通过边缘进行本地存储和处理，因此不仅可以最大限度地减少网络延迟的可能性，还可以降低网络攻击试图获取客户个人信息的风险。
通过降低数据价值来避免风险
降低数据的价值是游戏的结束。 可以通过多种方法(包括数据数字化)将相关信息的整体价值降至最低。 如果信息落入坏人、有组织犯罪和其他网络威胁之手，就没有价值了。
诚然，组织需要保护外部边缘免受威胁，但确保受保护的健康信息、患者的个人信息和支付数据的安全性也很重要。 研究表明，组织每次网络攻击都要蒙受3，130万澳元的估计经济损失，50%以上的目的是获取赎金。 威胁的一个重要防范手段是降低传输的数据的价值，使其对攻击者起有限的作用或无济于事。
医疗服务提供商必须利用边缘转换机会，积极投资点对点加密等有助于抵御威胁的软件技术，如威胁软件。
通过边缘计算扩展边界
亚太物联网医疗器械市场预计到2026年将达到950亿美元，医疗保健行业在患者个人数据的构建、交互、管理方面正在发生巨大转变。
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