内容摘要：刺耳的警笛声落下，某医院急救中心推进来一位病人，急救员一边狂奔一边向主治医生汇报：姓名不详，年龄不详，男性，交通事故受伤。患者头皮血肿，全身多处损伤，深度昏迷，呈失血性休克状态。体征数据怎么样？脉搏9

刺耳的利用警笛声落下 ，某医院急救中心推进来一位病人
，戴尔的急急救员一边狂奔一边向主治医生汇报 ：

姓名不详
，科技年龄不详，缘计男性 ，算打交通事故受伤
。造更智慧患者头皮血肿
，救方全身多处损伤
 ，利用深度昏迷
，戴尔的急呈失血性休克状态。科技

体征数据怎么样？缘计

脉搏98
，血压145/85，算打呼吸指数14……

补液准备！造更智慧CT，香港云服务器救方X线，利用超声准备！手术准备！

每每看到这样的场景 ，屏幕前的观众不禁要为剧中人物捏一把汗，心里祈祷快点，再快点  ，生怕哪个环节没赶上 ，悲剧就会上演 。

在急救这个生死竞速场，一分一秒都是生命 ，尤其对心梗、脑梗 、云计算严重创伤等危急重症病人而言，抢占“黄金救治时间”极为重要
。

多年来 ，医疗界一直在思考如何优化急救流程、探索最大限度保障患者生命健康的模式
。随着5G、边缘计算、人工智能等技术发展 ，急救窗口从手术室前移到救护车，为危重患者救治带来了更多希望。

救护车角色转换

自120电话拨通那一刻起
，急救链条已经形成——从车辆调度
、现场急救 、救护车转运到院内治疗，每个环节多利用一秒
，亿华云就能为重症患者多争取到一分生机 。

然而传统急救系统下 ，救护车在一定程度上只是昂贵的运输工具，120人员主要负责现场紧急病情处理及转运途中的患者监护
，对疾病早期诊治和综合处置贡献较小，整个院前急救体系存在以下挑战：

1.传统急救系统无法为急救车规划最优行车路线  ，交通堵塞时有发生，可能出现运送病患延迟，延误救治时间的情况；

2. 救护车与医院救治脱节
，运输过程中不能与医院实时同步患者的准确信息 ，医院无法根据急救患者的源码下载真实情况提前准备手术相关事项，急救医生对于患者疾病救治及突发状况存在能力不足的情况 ，可能导致患者得不到专业救护 ，危及生命；

3. 当救护车将患者送至医院后，患者的个人基本信息、身体状态 、当前生命体征等数据均需重新采集评估，严重影响了急救的效率和效果。

作为医疗急救流程上的重要一环，为最大限度挽救生命 ，救护车所扮演的角色不该仅仅局限于运输工具，服务器租用而需进行智能化升级 ，植入现代化医疗设备和联网能力，将诊治能力下放到边缘，实现院前急救和院内急救的无缝衔接 。

患者人未到，病情已知晓

在5G、边缘计算、人工智能等技术加持下
，传统救护车摇身一变成了抢救室。

除了监护仪、心电图机、除颤监护仪、呼吸机等常规监护设备，升级改造后的智慧救护车增加了体征数据感知终端、模板下载音视频数据感知终端、AI感知终端、智能数据采集终端等设备
，车内搭载的5G网络可将音视频零时差、无卡顿地传回医院急救中心。

于是，开篇电视剧里的急诊室情节将被改写 ：

某交通事故现场 ，司机受伤严重，热心群众拨打120求助，区域急救中心根据电话定位调度最近的救护车前往 ，并根据实时路况规划最佳行车路线 。

急救人员达到现场，判断出患者伤势严重程度后，结合区域内共享平台和5G实时获取各家医院正在接受急救的患者数和剩余抢救床位等急救数据，迅速匹配能最快到达并马上接诊的医院 。

患者被抬上救护车 ，由于伤势严重陷入昏迷状态无法配合检查
，急救人员通过车内面部识别设备确定患者身份后，其基本体征数据 、个人基本情况和既往病史等信息立即实时传输到院内。院内专家与急救医生双向对讲并传输视频，进行远程诊断和抢救指导 。

救护车开进医院 ，一切准备已就绪 ，患者直接被推到手术室
。由于抢救及时且到位 ，手术十分成功 ，患者转危为安。

5G+边缘计算，接力生命数据传输

智慧救护车为危重患者赢得了宝贵的抢救时间，从救护车到医院急救中心 ，在这场无时差的隔空生命数据传输接力赛中
，5G、边缘计算、物联网等技术扮演了重要角色 。

▎救护车端—边缘数据采集

智慧救护车内配置的智能数据采集终端将患者各项数据收集汇总
，为院内专家诊断提供了一手详实资料 。由于救护车空间有限、多处于动态行驶状态
 ，这要求数据采集设备必须稳定可靠且满足医疗数据隐私要求 。

Dell Edge Gateway 5100是一款紧凑 、支持5G、无风扇的边缘网关，针对壁挂安装和DIN导轨安装进行了优化，可在零下30°C至70°C环境中长期全天候运行
，非常适合作为院前急救数据采集前置网关。

该网关可同时聚合和保护网络边缘的IoT数据 ，并针对网络延迟问题执行本地分析和实时操作。它支持通过OEM参与提供存储和计算功能，运行本地化的数据处理和分析应用程序
。

▎传输通道—5G

得益于5G“低时延 、高带宽、大连接”的特性，交通路况能够实时捕捉，医疗影像可以秒级下载，超清视频得以无损传输，急救医生与院内专家实时互动成为现实
，这一切都大大提升了患者抢救效率 。

▎急救中心端—数据分析

当病人数据从救护车传到急救中心，一款配置了「GPU」的超融合平台可帮助院内专家迅速基于这些数据展开分析。

比如戴尔联合VMware开发的VxRail超融合平台，对VMware虚拟化软件进行了全面集成 、预配置以及测试，支持按需付费模式
，可以简单、经济高效的特性帮助医疗行业用户实现数据中心IT转型
。

应用于急救中心的「VxRail」，可对救护车所采集的所有与患者相关的医疗设备数据和音视频数据进行分析，以AI辅助诊断，从而让院内专家更高效地判断病情
、做出诊断决策。

戴尔VxRail采用英特尔®至强®可扩展处理器，该处理器可以优化工作负载，可靠性强，还有高计算力 、高稳定性和高效敏捷性
，不仅帮助VxRail轻松满足既定工作负载，也在云领域有极大的应用潜力。

一定程度上讲，急救是一场与死神的时间竞赛 ，院前急救分秒必争，科技支撑下智慧急救方案为患者提供了更坚实的生命保障 。

目前5G尚处于建网初期，站址少 ，单站覆盖半径有限，智慧救护车尚未大范围应用，未来随着5G网络更广覆盖，智慧急救系统有望普及
，科技将谱写出更璀璨的生命之歌。

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