隨著醫(yī)療設備變得更加智能和互聯(lián)，嵌入式人工智能（Embedded AI）正在成為醫(yī)療技術領域的變革力量。它將智能直接帶入到設備端，使醫(yī)療系統(tǒng)能夠在本地完成數(shù)據(jù)分析，做出實時決策，并在沒有持續(xù)云連接的情況下有效運行。對于設備制造商來說，這一轉(zhuǎn)變不僅僅代表著技術升級，更是一條改善患者安全、加快響應時間和數(shù)據(jù)安全的有效途徑。

嵌入式AI對數(shù)字化醫(yī)療至關重要

對于醫(yī)療設備而言，其精度的高低與診斷結(jié)果密切相關，MRI掃描儀甚至數(shù)字溫度計等醫(yī)療設備現(xiàn)在主要依賴嵌入式系統(tǒng)應用程序來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高準確性。在嵌入式系統(tǒng)的幫助下，MRI掃描儀或超聲波設備可快速處理圖像并提供輔助診斷。內(nèi)置了嵌入式系統(tǒng)控制的起搏器、胰島素泵和血壓監(jiān)測儀，能有效調(diào)節(jié)或改善患者的健康狀況。在可穿戴監(jiān)護儀和相關智能設備應用中，從智能手表到血糖監(jiān)測儀，所有可穿戴醫(yī)療設備同樣需要借助嵌入式系統(tǒng)來監(jiān)測心率、步數(shù)和睡眠模式等健康指標，并通過云平臺將健康數(shù)據(jù)發(fā)送給醫(yī)療保健提供商，以便及時地進行醫(yī)療干預。

在醫(yī)療行業(yè)，人工智能（AI）正在獲得廣泛的應用。人工智能系統(tǒng)可幫助醫(yī)療機構(gòu)分析復雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)、既提高了診斷的準確性，還能通過大數(shù)據(jù)分析及早發(fā)現(xiàn)潛在的疾病，并預測患者的預后。

然而，傳統(tǒng)的醫(yī)療設備常常依賴集中式方案進行數(shù)據(jù)處理，診斷的實時性較差。相比之下，嵌入式人工智能可將智能分布到更接近傳感器、設備或網(wǎng)關級別。這種架構(gòu)在數(shù)字化醫(yī)療領域特別有價值，因為毫秒的耽擱就能影響甚至改變患者的預后。基于邊緣的嵌入式人工智能具有敏捷的決策能力和嚴密的安全性，它讓設備具備了在本地處理數(shù)據(jù)的能力，在緊急情況下生成快速決策和關鍵行動，實現(xiàn)邊緣人工智能（Edge AI），讓傳統(tǒng)的醫(yī)療診斷行為和流程走進數(shù)字化和智能化時代。

下面就是我們可預見的嵌入式人工智能對現(xiàn)代醫(yī)療產(chǎn)生影響的幾種情形。

將邊緣人工智能用于遠程患者監(jiān)測

可穿戴設備是用于遠程患者監(jiān)測的常用的嵌入式設備之一，醫(yī)療保健專業(yè)人員通過它可以遠程監(jiān)測患者健康。內(nèi)置了人工智能的心電圖貼片和血糖監(jiān)測儀能夠持續(xù)監(jiān)測人類的多項生命體征，當檢測到心律失?；虻脱堑犬惓ＤＪ剑纯叹蜁㈥P鍵的實時數(shù)據(jù)提供給醫(yī)療單位。

將邊緣人工智能集成到醫(yī)療機器人中

醫(yī)療機器人正在越來越多地被用于手術、診斷和患者的護理過程。機器人設備中的嵌入式人工智能大幅提高了這些醫(yī)療機器人的能力，例如:手術機器人可以利用嵌入式人工智能來解釋實時成像數(shù)據(jù)，在復雜的手術過程中為醫(yī)生提供更好的可見性和支持。非常重要的是，具有嵌入式人工智能的醫(yī)療機器人能夠?qū)W習和適應不斷變化的患者情況，從而產(chǎn)生定制化和有效的治療方法。人工智能和機器人之間的這種協(xié)作方法在改善醫(yī)療程序和患者結(jié)果方面具有巨大的潛力。

邊緣人工智能助力診斷成像中的實時決策

配備邊緣AI/ML模型的手持式超聲波儀器和便攜式X光機均可在本地完成實時圖像分析，檢查和發(fā)現(xiàn)腫瘤或骨折等異常情況，無需將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。對于應急響應（ER）情況以及地處偏遠的治療單位而言將是非常重要的應用。

邊緣人工智能有助于強化醫(yī)療數(shù)據(jù)安全

隨著智能化的深入，醫(yī)療行業(yè)每天都會產(chǎn)生大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，有效維護患者的信息安全和隱私變得越來越重要。一方面，隨著邊緣人工智能的應用，絕大多數(shù)診斷和分析數(shù)據(jù)在本地即可完成處理任務，無需上傳至云端，降低了潛在的數(shù)據(jù)安全風險。另一方面，邊緣人工智能通過結(jié)合先進的加密方法、訪問限制和威脅檢測等技術手段全方位地提高了這些數(shù)據(jù)的安全性，保護敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)免受非法訪問和網(wǎng)絡攻擊。

具有AI能力的MCU：智能醫(yī)療的“芯”動力

進入Edge AI時代，微控制器（MCU）正在超越簡單的控制任務，直接在邊緣運行AI算法以及機器學習模型。

MCU設計的新創(chuàng)新包括添加了NPU（神經(jīng)處理單元）等AI加速器，使MCU能夠處理復雜的AI任務。這些進步大幅提高了芯片的推理性能，將運行人工智能模型所需的時間從超過一秒減少到幾毫秒。例如，帶有MCU的可穿戴設備通過運行人工智能模型已經(jīng)可以用來檢測心律失常等疾病。

STMicroelectronics在其新推出的STM32 AIModel Zoo中提供了針對STM32微控制器（包括STM32H747）優(yōu)化的預訓練機器學習模型，這些模型可嵌入到可穿戴設備、智能相機和傳感器、安全和安保設備以及機器人等設備中。以STM32H747xI/G為例，該器件基于高性能Arm Cortex-M7和Cortex-M4 32位RISC內(nèi)核，其中的Cortex-M7內(nèi)核工作頻率高達480 MHz，Cortex M4內(nèi)核的工作速度高達240MHz。這兩個內(nèi)核均具有浮點單元（FPU），支持Arm單精度和雙精度操作和轉(zhuǎn)換，符合IEEE 754標準，包括全套DSP指令和內(nèi)存保護單元（MPU），以增強應用程序的安全性。

STM32H747I-DISCO探索套件是面向STM32H747XIH6微控制器的完整演示和開發(fā)平臺，借助該平臺，工程師可快速部署STM32 AIModel Zoo模型，縮短相關醫(yī)療設備上市的時間。

圖：STM32H747I-DISCO探索套件可簡化并加速STM32H747XIH6微控制器的開發(fā)進程（圖源：Mouser）

面向醫(yī)療市場可，NXP選擇將其微型超低功耗MCU NHS52Sx4系列用于諸多醫(yī)療可穿戴應用。由于集成了超低功耗無線通信和閃存，NHS52S04能夠有效延長電池的壽命。對于醫(yī)療設備而言，NHS52S04是一款經(jīng)濟高效的解決方案，可將其用于智能皮膚貼片、智能感應吸入器和生命體征監(jiān)測等穿戴式應用解決方案。NHS52S04即可直接由鋰電池供電，也可由外部PMIC驅(qū)動的產(chǎn)品架構(gòu)供電。由于主要面向醫(yī)療行業(yè)，因此NHS52S04在設計時就充分考慮了安全性，其安全方案是恩智浦EdgeLock Assurance保障計劃的一部分。

圖：超低功耗MCU NHS52Sx4系統(tǒng)框圖（圖源：NXP）

在數(shù)字化醫(yī)療的應用中NXP于2025年還有一個大動作：為了降低系統(tǒng)開發(fā)的復雜性，加快產(chǎn)品上市的進程，在2025 CES上推出一個實時安全收集和分析多模態(tài)健康數(shù)據(jù)的Edge AI平臺——醫(yī)療保健AI控制器（AICHI）。

根據(jù)恩智浦提供的信息，平臺上的AI控制器使用來自環(huán)境傳感器和非侵入性健康設備的信息，如血壓監(jiān)測儀、心電圖貼片、葡萄糖貼片和/或醫(yī)療智能手表。人工智能模型被用于傳感器數(shù)據(jù)分析，以預測并向家庭外的授權護理人員提供可操作的健康建議。通過利用Edge AI和微調(diào)的大型語言模型（LLM）用于會話界面（針對i.MX 95 MPU內(nèi)的eIQ Neutron NPU進行了優(yōu)化），AICHI安全地實時收集和分析多模態(tài)健康和傳感器數(shù)據(jù)，這使得早期異常檢測、個性化護理和積極干預成為可能，同時保持較高的安全和效率標準。雖然目前的AICHI只是一個概念驗證，不過一旦該技術走向成熟，數(shù)字化醫(yī)療設備的開發(fā)必將從中獲益。

本文小結(jié)

隨著嵌入式人工智能與醫(yī)療設備的集成，醫(yī)療保健行業(yè)發(fā)生了巨大的變化。人工智能通過處理大量數(shù)據(jù)并提供診斷的預測性以及更加全面的智能建議，加速了醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化和智能化進程，同時也帶動了嵌入式人工智能的市場發(fā)展。

正如我們近期所看到的，對嵌入式人工智能的需求增長迅速。Markets and Markets表示，嵌入式人工智能市場在2023年約為94億美元，預計到2028年將達到180億美元，復合年增長率（CAGR）為14.0%。醫(yī)療行業(yè)特別是對連接到互聯(lián)網(wǎng)并可以收集和分析患者數(shù)據(jù)的數(shù)字醫(yī)療設備的需求是嵌入式人工智能市場增長的重要推手。

全球已有數(shù)萬臺人工智能驅(qū)動的醫(yī)療設備獲得批準，美國食品和藥物管理局（FDA）報告稱，到2024年中期，約有950臺FDA批準的AI/ML設備（每年約有100臺新批準），涉及數(shù)百家公司和臨床專業(yè)。2024年人工智能醫(yī)療器械市場的價值約為137億美元，預計到2033年將達到或超過2,550億美元。

未來十年，嵌入式人工智能將重新定義醫(yī)療設備的感知、思考和響應方式，從精確成像到機器人輔助手術，設備將成為能夠?qū)崟r檢測、診斷和適應的自主系統(tǒng)。醫(yī)療設備的邊緣人工智能代表了醫(yī)療保健領域的關鍵進步，提供了實時數(shù)據(jù)分析、降低成本、增強隱私和減少對網(wǎng)絡質(zhì)量的依賴等變革性好處。

具有AI能力的MCU可以在本地實時分析數(shù)據(jù)，而無需依賴云計算，從而提供更快的響應、增強的數(shù)據(jù)隱私、低能耗和更大的自主權等好處，這些優(yōu)勢將為智能醫(yī)療系統(tǒng)提供了強大的發(fā)展動力。如今，嵌入式人工智能已經(jīng)站在醫(yī)療革命的前沿，一個技術和醫(yī)學融合的時代即將到來。