ADM HealthTrack 生命体征 Edge AI 实时监测方案

解决连续生命体征监测依赖云端、网络延迟影响异常提示，以及居家与医院监测数据互通的问题。

英文 PDF · 1 页 · 198 KB2026-02-10 · 官方资料更新浏览次数1

适用对象

护理、远程医疗、居家照护与医院信息团队

方案摘要

ADM HealthTrack 是面向生命体征连续监测的 Edge AI 平台，利用设备侧模型分析心电、血氧、光电容积脉搏波和血压等信号，及时发现异常。方案关注医院、诊所和居家照护中的监测数据处理，希望将推理放在数据产生地点，减少持续上传云端的需求，并支持网络连接不稳定时继续运行。资料将远程医疗、分诊辅助和持续监测列为应用方向。

数据进入边缘设备后由模型进行分析，异常识别结果可以供相应临床系统和照护流程使用。与定期查看汇总数据相比，这种结构强调现场处理和较低的推理等待时间。原文没有详细描述每一种异常的定义、模型输入长度和报警处理策略，因此实际应用需要结合设备信号质量、监测目的及人员响应流程配置，不能把所有生命体征异常视为相同任务。

计算部分采用 Intel CPU 设备，模型通过 OpenVINO 优化，并使用相应中间表示格式支持设备侧运行。资料列出 Intel Core 和 Xeon 平台，强调可以在没有独立 GPU 的条件下持续执行推理。这为医院现场或家庭终端提供了一种计算组合，具体设备能力仍与模型规模、采样频率、并发数量及功耗要求有关。

互通部分使用 HL7 和 FHIR API 与临床系统连接，使本地监测结果能够进入既有医疗信息环境。平台因此同时涉及数据采集、设备推理和结果交换三个环节。对于远程照护团队，系统之间如何传递患者身份、时间和测量结果，会影响监测信息能否进入后续查看和处理流程；这些具体接口配置需要通过对应实施资料确认。

方案把本地推理与隐私、离线可靠性和云处理费用联系起来。敏感信号能够在边缘设备完成部分处理，减少原始数据外传和云端计算需求，但实际数据访问、保存和结果共享仍由部署方式决定。资料提到 Intel Industry Solution Builders Challenge 验证，说明其合作方案背景，没有公开可用于判断疾病诊断性能的完整试验记录。

这份单页资料适合用于了解生命体征 Edge AI 监测的产品组成和集成方向。医院信息、医疗设备及居家照护团队可以据此关注支持的信号类型、连续运行能力、离线功能和临床接口。文档没有提供具体病种的敏感度、特异度、报警阈值或医疗器械注册范围，实际医疗使用需要对应产品资料与验证结果支持，并由专业人员结合患者情况解释结果。

ADM HealthTrack 生命体征 Edge AI 实时监测方案

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刘浩南

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