Dedicated Computing × Intel 手术设备与术中 AI 方案

解决手术摄像、心脏三维标测、腔内超声和机器人设备的实时处理、AI 推理与多设备连接问题。

英文 PDF · 9 页 · 2.3 MB2025-11-18 版 · 文件版本日期浏览次数1

适用对象

医疗设备厂商、手术室工程、影像与嵌入式 AI 团队

方案摘要

Dedicated Computing 与 Intel 的联合资料面向医疗设备厂商，介绍手术摄像、心脏三维标测、心腔内超声、手术机器人和手术室集成设备中的边缘 AI 计算方案。手术现场同时产生影像、传感器和控制信息，需要兼顾处理速度、设备体积、散热及长期运行。方案通过计算平台和模型工具支持设备内推理，为实时可视化、结构识别和流程辅助提供基础。

手术摄像应用覆盖内镜、腹腔镜、关节镜和其他微创操作，关注高质量视频、低延迟、照明变化及设备空间限制。Core Ultra 的集成图形与 NPU 配合 OpenVINO，可用于图像增强、异常识别和操作引导模型。设备厂商可以根据摄像输入、模型需求和已有设备配置组织计算，减少附加组件带来的体积及集成工作。

三维心脏标测需要同时处理解剖重建、电生理数据和消融路径显示。资料列出 Xeon、矩阵计算加速及 OpenVINO 等能力，支持多来源数据处理与实时显示。心腔内超声则强调在设备端识别和标注解剖结构，并根据操作类型使用模型，为不同经验水平的临床团队提供视觉信息辅助。两类设备都需要结合自身数据和实际操作条件验证。

手术机器人应用涉及传感器、器械、触觉和视觉系统之间的协调，AI 用于解剖与器械识别、传感信息融合和情境理解。计算平台同时考虑推理和运动控制的要求。手术室集成设备进一步连接视频路由、照明、影像和环境控制，既处理多设备输入，也为术中分析、视觉引导和记录提供运行位置，原文强调系统间互通和运行连续性。

安全与生命周期是设备方案的重要组成。资料讨论 SGX、TDX、平台管理、模块化计算和长期供货支持，使厂商能够围绕医疗设备的使用周期组织开发。Dedicated Computing 提供计算系统设计和集成支持，Intel 提供处理器、加速及模型工具。这些基础能力可以支持厂商开展产品开发和相关验证，具体设备的注册及临床使用范围仍需独立确认。

这份材料适合设备研发、手术室信息化和医疗 AI 产品团队理解不同设备对计算的要求。它给出应用类别、技术选择和设计考虑，没有公开一套可以直接通用于全部手术设备的模型或临床效果。实际评估需要结合输入数据、端到端响应、稳定运行、功耗、散热及既有系统连接，区分计算平台能力与最终医疗产品经过验证的功能。

Dedicated Computing × Intel 手术设备与术中 AI 方案

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刘浩南

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