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

嵌入式AI對數字化醫療至關重要

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

在醫療行業，人工智能（AI）正在獲得廣泛的應用。人工智能系統可幫助醫療機構分析復雜的醫療數據、既提高了診斷的準確性，還能通過大數據分析及早發現潛在的疾病，并預測患者的預后。

然而，傳統的醫療設備常常依賴集中式方案進行數據處理，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、設備或網關級別。這種架構在數字化醫療領域特別有價值，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據的能力，在緊急情況下生成快速決策和關鍵行動，實現邊緣人工智能（Edge AI），讓傳統的醫療診斷行為和流程走進數字化和智能化時代。

下面就是我們可預見的嵌入式人工智能對現代醫療產生影響的幾種情形。

將邊緣人工智能用于遠程患者監測

可穿戴設備是用于遠程患者監測的常用的嵌入式設備之一，醫療保健專業人員通過它可以遠程監測患者健康。內置了人工智能的心電圖貼片和血糖監測儀能夠持續監測人類的多項生命體征，當檢測到心律失常或低血糖等異常模式，即刻就會將關鍵的實時數據提供給醫療單位。

將邊緣人工智能集成到醫療機器人中

醫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據，在復雜的手術過程中為醫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療機器人能夠學習和適應不斷變化的患者情況，從而產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作方法在改善醫療程序和患者結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，檢查和發現腫瘤或骨折等異常情況，無需將數據發送到云端。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療數據安全

隨著智能化的深入，醫療行業每天都會產生大量的醫療數據，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，絕大多數診斷和分析數據在本地即可完成處理任務，無需上傳至云端，降低了潛在的數據安全風險。另一方面，邊緣人工智能通過結合先進的加密方法、訪問限制和威脅檢測等技術手段全方位地提高了這些數據的安全性，保護敏感醫療數據免受非法訪問和網絡攻擊。

具有AI能力的MCU：智能醫療的“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設計的新創新包括添加了NPU（神經處理單元）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內核，其中的Cortex-M7內核工作頻率高達480 MHz，Cortex M4內核的工作速度高達240MHz。這兩個內核均具有浮點單元（FPU），支持Arm單精度和雙精度操作和轉換，符合IEEE 754標準，包括全套DSP指令和內存保護單元（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微控制器的開發進程（圖源：Mouser）

面向醫療市場可，NXP選擇將其微型超低功耗MCU NHS52Sx4系列用于諸多醫療可穿戴應用。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。對于醫療設備而言，NHS52S04是一款經濟高效的解決方案，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驅動的產品架構供電。由于主要面向醫療行業，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系統框圖（圖源：NXP）

在數字化醫療的應用中NXP于2025年還有一個大動作：為了降低系統開發的復雜性，加快產品上市的進程，在2025 CES上推出一個實時安全收集和分析多模態健康數據的Edge AI平臺——醫療保健AI控制器（AICHI）。

根據恩智浦提供的信息，平臺上的AI控制器使用來自環境傳感器和非侵入性健康設備的信息，如血壓監測儀、心電圖貼片、葡萄糖貼片和/或醫療智能手表。人工智能模型被用于傳感器數據分析，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和微調的大型語言模型（LLM）用于會話界面（針對i.MX 95 MPU內的eIQ Neutron NPU進行了優化），AICHI安全地實時收集和分析多模態健康和傳感器數據，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，數字化醫療設備的開發必將從中獲益。

本文小結

隨著嵌入式人工智能與醫療設備的集成，醫療保健行業發生了巨大的變化。人工智能通過處理大量數據并提供診斷的預測性以及更加全面的智能建議，加速了醫療行業的數字化和智能化進程，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%。醫療行業特別是對連接到互聯網并可以收集和分析患者數據的數字醫療設備的需求是嵌入式人工智能市場增長的重要推手。

全球已有數萬臺人工智能驅動的醫療設備獲得批準，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），涉及數百家公司和臨床專業。2024年人工智能醫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，設備將成為能夠實時檢測、診斷和適應的自主系統。醫療設備的邊緣人工智能代表了醫療保健領域的關鍵進步，提供了實時數據分析、降低成本、增強隱私和減少對網絡質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據，而無需依賴云計算，從而提供更快的響應、增強的數據隱私、低能耗和更大的自主權等好處，這些優勢將為智能醫療系統提供了強大的發展動力。如今，嵌入式人工智能已經站在醫療革命的前沿，一個技術和醫學融合的時代即將到來。