新冠疫情为整个亚太地区的医疗保健行业提供了契机，整体而言，该行业仍在持续发展以到达新的突破点，预计其市场规模将在2025年达到225亿美元。促进这一增长的技术因素包括边缘计算和人工智能(AI)。
这些技术拥有大量使用案例，并创造了非凡的价值。借助这些技术可以延伸服务的物理边界，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导向最关键的地方——诊所、医院、实验室、手术室和患者/普通人家中。边缘计算和机器学习可以对数据进行事实性核查，并实时生成相关的分析结果，从宏观层面彻底改变医疗保健行业的运作方式。
通过利用边缘计算在本地处理数据，医疗保健组织可以从最大程度上消除传统本地基础设施的局限性。相关设备已被用于为交通不发达的边远地区提供医疗服务，创造更多无缝衔接的医疗服务，提高诊断准确性和速度，并对供应链进行管理，所有这些都有助于改善医疗保健服务的提供方式，帮助患者更快康复。
随着智能手机、可穿戴设备和电子病历的普及，亚太地区的医疗保健组织成为采用云技术最为成熟的垂直行业，很可能成为从现在到2028年发展最快的地区性数字化市场，这就是为什么说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一系列问题，例如通过本地基础设施传输数据受限、速度慢、带宽低和云存储等。在本地存储这些信息不仅可以帮助降低成本和提高传输速度，还可以在保密性和安全性方面提供更多优势。
例如，通过AI和边缘计算技术，可穿戴健康监测仪和健身记录仪可以收集并在本地分析脉搏、血氧饱和度和睡眠习惯等数据。然后，医生可以利用这些数据立刻对患者做出评估。针对具体患者，还可以通过分析历史数据发现潜在的健康趋势或问题。
使用与大型医疗保健网络分离的边缘设备可以大大提高网络罪犯获取个人数据的难度，借助边缘计算，尤其是通过混合云和多云模型部署边缘计算，医疗保健服务提供商能够确保适时向有需要的客户提供适当的服务，不需要利用离岸数据中心，同时尽可能减少停机。
通过数据驱动型医疗保健促进创新
由于服务提供商需要可以提供360度视角的高级中心化技术系统，医疗保健数据量正在呈现指数级增长。AI让行业专家能够分析患者数据并实时进行回应，这个过程正越来越多地由机器在边缘完成。目前，AI已成为医疗保健服务周期内固有的技术，几乎在每一个医疗场景中都能看到边缘计算解决方案的用例。
随着医疗保健物联网(IoHT)的兴起，AI不仅正被用于提供远程服务，还被用于救护车、医院甚至我们的家中。救护车里的急救人员现在可以与医生进行实时沟通；在医院里，边缘计算和AI让诊断变得更快、更准确，药物的运送正在实现自动化，患者可以在几分钟内享受医疗到家服务，也可以在线上接受诊疗，大大提高了医疗服务的可获得性。
疫情期间，远程医疗的受欢迎程度大大提高，这生成了海量数据，消耗了大量带宽和云存储空间。利用边缘可以在本地存储和处理这些数据，这不仅能够最大程度降低网络延迟的可能性，还能降低网络攻击尝试获取客户个人信息的风险。
通过降低数据价值避免风险
降低数据价值是游戏终点。借助包括数据数字化在内的多种途径，相关信息的总体价值可以降至最低，如果信息一旦落入坏人、有组织犯罪和其他网络威胁手中将变得毫无价值。
诚然，组织必须保护外部边缘免遭威胁，但确保受保护健康信息、患者的个人身份信息以及支付数据的安全同样至关重要。研究发现，每次网络攻击可导致组织蒙受3,130万澳元的预估经济损失，而50%以上是以获得赎金为目的。抵御威胁的一个重要手段是降低被传送的数据的价值，使其对攻击者作用有限或毫无用处。
医疗保健服务提供商应该利用边缘转型的机会，积极投资点对点加密等有助于抵御勒索软件等威胁的软件技术。
通过边缘计算扩展边界
亚太物联网医疗设备市场到2026年预计将达到950亿美元，医疗保健行业在构建、交互和管理患者的个人数据方面正经历重大转变。
未来，由于被攻击的风险越来越大，组织必须学会适应不断变化的安全环境。目前，边缘安全变得至关重要，它使得医疗保健服务提供商得以继续部署边缘计算，以更好地为促进亚太经济发展提供支持，并满足对更好的护理、加快决策速度并改善治疗成果的不断需求。
