嵌入式人工智能对现代医疗产生影响的几种情形

随着医疗设备变得更加智能和互联，嵌入式人工智能（Embedded AI）正在成为医疗技术领域的变革力量。它将智能直接带入到设备端，使医疗系统能够在本地完成数据分析，做出实时决策，并在没有持续云连接的情况下有效运行。对于设备制造商来说，这一转变不仅仅代表着技术升级，更是一条改善患者安全、加快响应时间和数据安全的有效途径。

嵌入式AI对数字化医疗至关重要

对于医疗设备而言，其精度的高低与诊断结果密切相关，MRI扫描仪甚至数字温度计等医疗设备现在主要依赖嵌入式系统应用程序来实现数据的高准确性。在嵌入式系统的帮助下，MRI扫描仪或超声波设备可快速处理图像并提供辅助诊断。内置了嵌入式系统控制的起搏器、胰岛素泵和血压监测仪，能有效调节或改善患者的健康状况。在可穿戴监护仪和相关智能设备应用中，从智能手表到血糖监测仪，所有可穿戴医疗设备同样需要借助嵌入式系统来监测心率、步数和睡眠模式等健康指标，并通过云平台将健康数据发送给医疗保健提供商，以便及时地进行医疗干预。

在医疗行业，人工智能（AI）正在获得广泛的应用。人工智能系统可帮助医疗机构分析复杂的医疗数据、既提高了诊断的准确性，还能通过大数据分析及早发现潜在的疾病，并预测患者的预后。

然而，传统的医疗设备常常依赖集中式方案进行数据处理，诊断的实时性较差。相比之下，嵌入式人工智能可将智能分布到更接近传感器、设备或网关级别。这种架构在数字化医疗领域特别有价值，因为毫秒的耽搁就能影响甚至改变患者的预后。基于边缘的嵌入式人工智能具有敏捷的决策能力和严密的安全性，它让设备具备了在本地处理数据的能力，在紧急情况下生成快速决策和关键行动，实现边缘人工智能（Edge AI），让传统的医疗诊断行为和流程走进数字化和智能化时代。

下面就是我们可预见的嵌入式人工智能对现代医疗产生影响的几种情形。

将边缘人工智能用于远程患者监测

可穿戴设备是用于远程患者监测的常用的嵌入式设备之一，医疗保健专业人员通过它可以远程监测患者健康。内置了人工智能的心电图贴片和血糖监测仪能够持续监测人类的多项生命体征，当检测到心律失常或低血糖等异常模式，即刻就会将关键的实时数据提供给医疗单位。

将边缘人工智能集成到医疗机器人中

医疗机器人正在越来越多地被用于手术、诊断和患者的护理过程。机器人设备中的嵌入式人工智能大幅提高了这些医疗机器人的能力，例如:手术机器人可以利用嵌入式人工智能来解释实时成像数据，在复杂的手术过程中为医生提供更好的可见性和支持。非常重要的是，具有嵌入式人工智能的医疗机器人能够学习和适应不断变化的患者情况，从而产生定制化和有效的治疗方法。人工智能和机器人之间的这种协作方法在改善医疗程序和患者结果方面具有巨大的潜力。

边缘人工智能助力诊断成像中的实时决策

配备边缘AI/ML模型的手持式超声波仪器和便携式X光机均可在本地完成实时图像分析，检查和发现肿瘤或骨折等异常情况，无需将数据发送到云端。对于应急响应（ER）情况以及地处偏远的治疗单位而言将是非常重要的应用。

边缘人工智能有助于强化医疗数据安全

随着智能化的深入，医疗行业每天都会产生大量的医疗数据，有效维护患者的信息安全和隐私变得越来越重要。一方面，随着边缘人工智能的应用，绝大多数诊断和分析数据在本地即可完成处理任务，无需上传至云端，降低了潜在的数据安全风险。另一方面，边缘人工智能通过结合先进的加密方法、访问限制和威胁检测等技术手段全方位地提高了这些数据的安全性，保护敏感医疗数据免受非法访问和网络攻击。

具有AI能力的MCU：智能医疗的“芯”动力

进入Edge AI时代，微控制器（MCU）正在超越简单的控制任务，直接在边缘运行AI算法以及机器学习模型。

MCU设计的新创新包括添加了NPU（神经处理单元）等AI加速器，使MCU能够处理复杂的AI任务。这些进步大幅提高了芯片的推理性能，将运行人工智能模型所需的时间从超过一秒减少到几毫秒。例如，带有MCU的可穿戴设备通过运行人工智能模型已经可以用来检测心律失常等疾病。

STMicroelectronics在其新推出的STM32 AIModel Zoo中提供了针对STM32微控制器（包括STM32H747）优化的预训练机器学习模型，这些模型可嵌入到可穿戴设备、智能相机和传感器、安全和安保设备以及机器人等设备中。以STM32H747xI/G为例，该器件基于高性能Arm Cortex-M7和Cortex-M4 32位RISC内核，其中的Cortex-M7内核工作频率高达480 MHz，Cortex M4内核的工作速度高达240MHz。这两个内核均具有浮点单元（FPU），支持Arm单精度和双精度操作和转换，符合IEEE 754标准，包括全套DSP指令和内存保护单元（MPU），以增强应用程序的安全性。

STM32H747I-DISCO探索套件是面向STM32H747XIH6微控制器的完整演示和开发平台，借助该平台，工程师可快速部署STM32 AIModel Zoo模型，缩短相关医疗设备上市的时间。

图：STM32H747I-DISCO探索套件可简化并加速STM32H747XIH6微控制器的开发进程（图源：Mouser）

面向医疗市场可，NXP选择将其微型超低功耗MCU NHS52Sx4系列用于诸多医疗可穿戴应用。由于集成了超低功耗无线通信和闪存，NHS52S04能够有效延长电池的寿命。对于医疗设备而言，NHS52S04是一款经济高效的解决方案，可将其用于智能皮肤贴片、智能感应吸入器和生命体征监测等穿戴式应用解决方案。NHS52S04即可直接由锂电池供电，也可由外部PMIC驱动的产品架构供电。由于主要面向医疗行业，因此NHS52S04在设计时就充分考虑了安全性，其安全方案是恩智浦EdgeLock Assurance保障计划的一部分。

图：超低功耗MCU NHS52Sx4系统框图（图源：NXP）

在数字化医疗的应用中NXP于2025年还有一个大动作：为了降低系统开发的复杂性，加快产品上市的进程，在2025 CES上推出一个实时安全收集和分析多模态健康数据的Edge AI平台——医疗保健AI控制器（AICHI）。

根据恩智浦提供的信息，平台上的AI控制器使用来自环境传感器和非侵入性健康设备的信息，如血压监测仪、心电图贴片、葡萄糖贴片和/或医疗智能手表。人工智能模型被用于传感器数据分析，以预测并向家庭外的授权护理人员提供可操作的健康建议。通过利用Edge AI和微调的大型语言模型（LLM）用于会话界面（针对i.MX 95 MPU内的eIQ Neutron NPU进行了优化），AICHI安全地实时收集和分析多模态健康和传感器数据，这使得早期异常检测、个性化护理和积极干预成为可能，同时保持较高的安全和效率标准。虽然目前的AICHI只是一个概念验证，不过一旦该技术走向成熟，数字化医疗设备的开发必将从中获益。

本文小结

随着嵌入式人工智能与医疗设备的集成，医疗保健行业发生了巨大的变化。人工智能通过处理大量数据并提供诊断的预测性以及更加全面的智能建议，加速了医疗行业的数字化和智能化进程，同时也带动了嵌入式人工智能的市场发展。

正如我们近期所看到的，对嵌入式人工智能的需求增长迅速。Markets and Markets表示，嵌入式人工智能市场在2023年约为94亿美元，预计到2028年将达到180亿美元，复合年增长率（CAGR）为14.0%。医疗行业特别是对连接到互联网并可以收集和分析患者数据的数字医疗设备的需求是嵌入式人工智能市场增长的重要推手。

全球已有数万台人工智能驱动的医疗设备获得批准，美国食品和药物管理局（FDA）报告称，到2024年中期，约有950台FDA批准的AI/ML设备（每年约有100台新批准），涉及数百家公司和临床专业。2024年人工智能医疗器械市场的价值约为137亿美元，预计到2033年将达到或超过2,550亿美元。

未来十年，嵌入式人工智能将重新定义医疗设备的感知、思考和响应方式，从精确成像到机器人辅助手术，设备将成为能够实时检测、诊断和适应的自主系统。医疗设备的边缘人工智能代表了医疗保健领域的关键进步，提供了实时数据分析、降低成本、增强隐私和减少对网络质量的依赖等变革性好处。

具有AI能力的MCU可以在本地实时分析数据，而无需依赖云计算，从而提供更快的响应、增强的数据隐私、低能耗和更大的自主权等好处，这些优势将为智能医疗系统提供了强大的发展动力。如今，嵌入式人工智能已经站在医疗革命的前沿，一个技术和医学融合的时代即将到来。