随着联网医疗设备数量持续增长及人工智能（AI）在医疗生态系统中的深度渗透，网络基础设施正演变为组织运营的"神经系统"，确保数据传输既高效又安全。
思科安全路由及工业物联网部门高级副总裁兼总经理Vikas Butaney指出，医疗领域AI应用和联网设备的激增正催生专用AI网络架构的迫切需求。他向《医疗设备网络》表示："网络需应对更高的数据量、扩展的带宽需求以及更低的延迟要求。数据在设备、应用和供应商间传输时，必须安全合规地处理。网络已不仅是数据管道，更成为组织运营的神经系统。"
针对医疗数据的高度隐私性和监管严格性，Butaney强调安全数据管理的必要性："机构必须管控数据访问权限、存储位置和使用方式。通过在各层级嵌入安全防护，强大网络可确保符合HIPAA等法规，同时保持运营效率。"
在实时数据处理领域，Butaney指出医疗设备的未来发展将高度依赖AI、现代网络基础设施和边缘计算的进步。作为分布式计算模式，边缘计算通过将数据处理靠近数据源而非依赖中心云服务，能显著降低延迟并优化带宽。
随着AI驱动的工作负载和数据流量持续增长，网络攻击面也不断扩大。GlobalData预测2027年医疗AI市场规模将达190亿美元，同期医疗提供者的网络安全支出年复合增长率达12.5%，估值将达109亿美元。
Butaney警示新型网络安全威胁："AI时代的'氛围编码者'可能演化为使用生成式AI工具寻找漏洞的'氛围黑客'。这要求我们从根本上转变安全策略，将防护机制嵌入网络每个层级。"
针对HIPAA法规的适应性挑战，Foley & Lardner律所合伙人Aaron T. Maguregui指出："HIPAA虽旨在随技术发展迭代，但其1996年的立法框架未预见AI整合多源数据并实现非预期重新识别的可能性。"
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