摘要
人工智能与新兴的6G无线通信的融合,有望通过提供超快速、可靠且智能化的医疗服务彻底改变医疗保健体系。与前几代移动通信不同,6G预计将实现亚毫秒级延迟、每秒太比特级数据传输速率,以及每平方公里超过1000万台设备的连接能力。这些技术将共同赋能前所未有的医疗应用,例如实时远程机器人手术、全息远程医疗以及通过生物纳米物联网进行的连续监测。
本研究系统分析了AI与6G技术的整合,重点探讨其融合如何实现增强的边缘计算、联邦与生成式AI模型、个性化治疗的低延迟分析、预测性诊断及高效资源利用。我们对5G与6G架构进行了全面对比,突显了现有系统的局限性,并展示了6G进步如何应对医疗保健领域的关键需求,包括数据吞吐量、移动性和安全性。
此外,本工作识别了详细的机会,例如AI驱动的虚拟护理助手、由响应速度极高的6G基础设施加速的AI增强药物发现,以及数字孪生技术支持的患者模拟。在探讨这些机会的同时,我们批判性地审视了与太赫兹频段频谱管理、能效型物联网设备设计、结合联邦学习与区块链技术的稳健数据隐私框架、AI可解释性的伦理考量以及医疗公平获取相关的技术挑战。
通过填补现有文献的空白,本文提出了专为医疗系统设计的AI与6G综合框架。我们的研究结果强调了这一组合在实现主动型和可及性医疗保健方面的变革潜力,并绘制了克服现有技术、伦理和基础设施障碍的路线图。
引言
全球医疗保健系统正因成本上升和合格医疗专业人员短缺而承受前所未有的压力。这些压力正在加速采用创新的数字解决方案,以控制成本并满足迫切的医疗需求。电子健康(eHealth)——即通过数字技术改善医疗保健的提供、管理和教育——已成为向个人提供可及、有效且可扩展的医疗保健服务的关键推动力,无论其地理位置或移动限制如何。尤其在新冠疫情中,远程医疗和远程监测的价值尤为明显,帮助减轻医院负担并限制感染传播。
现代医疗保健正朝着整体化、以患者为中心的模式转变,其中治疗不仅限于生理症状,还涵盖生活方式、心理健康和环境因素。实现这一愿景需要通过嵌入或附着在身体上的先进传感器全面监测所有医疗指标,从而实现连续的实时健康跟踪。这种监测依赖于一种普遍、可靠、安全且高度可定制的通信基础设施,这与第六代(6G)移动网络的愿景一致。
未来的医疗服务将依赖于多种高频率数据源的聚合,包括生命体征、活动水平、心理指标和环境参数。人工智能算法可以处理这些数据,以检测异常、触发早期干预并支持及时的临床决策。这一能力支持广泛的应用,从远程预防计划和自动药物分配到高级远程康复和虚拟咨询,改善结果、减少住院时间、降低费用,同时让患者更有效地管理自身健康。
尽管取得了显著进展,当前的医疗系统仍面临局限性。现有的5G网络基础设施难以确保远程机器人手术、沉浸式远程存在以及动态环境中连续多传感器监测等关键应用所需的超低延迟、大规模连接和可靠性。延迟波动、设备密度有限和带宽竞争阻碍了稳定性能。同时,医疗领域的AI常因数据集分散、互操作性差以及与边缘和网络基础设施整合不足而面临障碍,限制了其在护理点提供实时、情境感知分析的能力。这些挑战揭示了一个明确的技术差距:缺乏一个能够提供安全、隐私保护和可扩展医疗保健服务的统一AI网络架构。弥合这一差距对于实现下一代智能医疗系统至关重要。
预计6G移动通信将在弥合这一差距中发挥核心作用,通过启用颠覆性技术和智能解决方案来提升电子健康能力。凭借超高数据速率、微秒级延迟和大规模设备连接,6G可以支持实时远程手术、立即分析的医疗数据连续收集以及沉浸式远程医疗体验。这种普遍连接将促进更早的疾病检测、降低住院成本并改善患者舒适度。
当与AI强大的数据处理和预测分析能力相结合时,6G与AI的融合有望将医疗保健转变为高效、可及和数据驱动的系统。这种协同效应可能实现持续监测、快速诊断和真正个性化的护理,开启主动、精准医疗的新时代。
2022年,欧盟的医疗支出占GDP的10.4%。在美国,预计到2028年医疗支出将达到6.19万亿美元,医疗费用预计将以每年2.4%的平均增长率增长。6G与AI在医疗领域的商业影响将是变革性的,推动成本降低、效率提升以及新收入流的创造。
AI在药物发现中的整合将加速新疗法的开发,降低时间和成本,同时支持订阅型医疗服务等创新商业模式,以实现持续监测和护理。此外,由AI驱动的数据分析使医疗组织能够从患者数据中提取有价值的见解,从而改善治疗结果并为数据货币化创造机会。例如,先进的预测分析正越来越多地用于早期识别潜在健康风险,从而推动个性化护理计划。
除了改善临床结果外,AI、物联网和下一代通信网络(如6G)的融合正在彻底改变医疗商业模式。物联网设备能够实时连续监测患者生命体征和其他健康指标,从而优化资源分配和运营效率。这种向数据驱动系统的转变不仅减少了反应性护理相关的成本,还促进了慢性病的主动管理,最终可能导致住院率降低和整体医疗支出减少。
最近的研究强调,AI和机器学习算法在医疗设备和设施管理的预测性维护中也扮演着关键角色。这些应用减少停机时间并提高资产利用率,从而提高运营效率并为医疗服务提供者创造成本节约机会。此外,由AI驱动的数字健康平台正在实现远程医疗服务的无缝整合,扩大市场覆盖和患者参与度,尤其是在服务不足的地区。
新兴技术如区块链和先进网络安全措施正与AI和物联网集成,以确保敏感健康数据的隐私和安全。这种集成不仅对监管合规至关重要,还建立了患者和投资者之间的信任,从而吸引新的投资进入电子健康领域。数字化转型举措也在催化个性化医学的演变,因为大规模数据分析和基于云的计算解决方案允许跨机构更高效的数据共享和协作研究。
远程医疗和虚拟护理平台的兴起,因新冠疫情而加速,显示了医疗保健服务交付的可持续趋势。这些平台利用AI对患者进行分诊和有效分配资源,减少不必要的亲自就诊,从而降低运营成本。同时,大数据分析在医疗领域的应用使机构能够微调其商业策略,对高收益服务和基础设施进行更有针对性的投资。
此外,由AI驱动的强大数据治理框架正在促进匿名患者数据的货币化,开辟新的收入流,同时遵守隐私法规。这种数据货币化战略正日益被认可为医疗行业经济增长的重要驱动力。随着智能医疗解决方案利用AI和物联网的出现,医疗服务提供者现在更有能力提供基于价值的护理,将报销与患者结果而非服务量挂钩。
最后,精准医学与高级分析的整合正在推动高度靶向疗法和干预措施的发展,进一步优化医疗资源分配并降低成本。这种技术融合正在为更可持续和高效的医疗系统奠定基础,最终扩大市场准入并增强患者参与度。
若干研究探讨了6G与AI技术在医疗领域的整合,突显了该领域的各种挑战和机遇。接下来,我们将讨论部分研究及其主要发现。
我们将首先讨论预期中的6G技术如何推进医疗保健,论文[6]考察了6G技术背景下医疗系统的未来,重点关注人口增长和老龄化的挑战。它探讨了无线健康和生物纳米物联网的潜力,后者将人体与网络连接起来。论文讨论了简单的可穿戴和植入设备如何收集健康和生活方式数据,提供可持续且负担得起的医疗管理方法并改善个人健康结果。研究[28]探讨了无线连接问题对医疗设备的影响,并讨论了区块链、AI、VR和物联网等创新如何帮助克服这些挑战。它还详细审视了6G技术及其进展、架构和面临的障碍,重点是其在医疗领域的潜在应用。作者[29]强调了无线技术在医疗保健中的重要性,强调其在更好沟通、远程手术和成本节约方面的优势。它讨论了6G技术通过更快的数据传输、提高的可靠性和降低的延迟来改善医疗服务的潜力。论文还识别了诸如连接性、隐私和网络管理等挑战,提出了解决方案,如6G、万物互联(IoE)和智能反射表面(IRS:可重构超表面,动态反射无线信号以改善覆盖并减少干扰,增强医院环境内的连接性)以解决这些问题并增强医疗系统。另一项重要贡献见于[30],它研究了先进的物联网编码技术在智能医疗系统中增强患者监测的集成。他们关于健康6.0的工作强调了稳健、高效的编码方案和无缝互操作性的必要性,以支持6G环境中的持续监测和实时数据驱动决策。提出的框架不仅解决了连接性和数据可靠性,还强调了异构医疗设备实际部署中的问题,说明了向健康6.0发展的演进如何促成真正互联的医疗系统。这补充了我们的审查,通过说明以物联网为中心的解决方案在下一代医疗系统中的重要系统级技术进展和现实挑战。在[8]中,论文提出了6G智能医疗的概念框架,重点整合AI、区块链、全息通信和量子通信等先进技术。它讨论了5G在支持远程医疗方面的局限性,特别是在超低延迟和智能性方面,这对高级医疗解决方案至关重要。作者[31]强调了6G技术通过解决时间和空间限制来转变医疗的潜力。它讨论了关键创新,如智能可穿戴设备(IWD)、智能医疗物联网(IIoMT)、医院到家庭(H2H)服务和远程手术。论文还强调了6G在提高生活质量(QoL)和支持疫情和大流行期间医疗保健中的作用。研究人员[32]提出了医疗领域的6G网络通信框架,重点设备和节点之间的实时通信。它强调了6G在改善医院和远程环境医疗服务中的潜力。论文[33]提出了6G支持的医疗参考分层通信框架,重点通过智能物联网(IIoT)增强实时通信和数据处理。在[34]中,论文探讨了区块链在电子健康中使用的伦理问题,特别是准确性、被遗忘权等问题。它分析了6G网络框架中的这些问题。研究为向6G时代的区块链医疗系统过渡提供了有价值的见解。在[35]中,提出了6G支持的认知医疗万物系统(6GCIoHE)以解决医疗挑战,特别是在服务不足的农村地区。通过整合认知数据智能、触觉互联网和6G技术,旨在提供实时高效的医疗服务。研究[36]提出了IIoMT的6G网络框架,整合了光学无线和量子通信等先进通信技术。它强调了6G通过连接医疗设备、家庭和医院增强医疗的潜力。
最近的研究进一步推动了这一领域的发展,重点是将6G和AI技术应用于实时诊断和医疗服务。例如,[37]提出了一种针对6G网络优化的AI赋能边缘计算框架,大幅减少临床数据处理的延迟和能耗,实现快速诊断决策。同样,[38]研究了6G的超可靠低延迟通信(URLLC)在远程机器人手术中启用触觉反馈的应用,实现了超越现有5G能力的改进响应和手术精度。此外,[39]将联邦学习算法适配到6G支持的物联网医疗设备中,确保在不同机构之间进行隐私保护的分布式AI训练,无需集中数据聚合。安全问题通过最近提出的建议来解决,如[40]审查了针对6G医疗通信定制的量子安全加密方法和去中心化身份框架。综述[41]将这些创新综合到一个更广泛的系统中,强调了6G医疗系统中的预测分析、连续监测和物联网可扩展性。这些新见解加深了我们对不断演变的格局的理解,有助于细化技术路径并应对新兴挑战。
为了推进AI在医疗中的应用,论文[42]考察了AI在医疗中的变革性影响,重点关注伦理、透明度、公平性、隐私、偏见、可重复性和研究与实际应用之间的脱节等十二个关键方面。综述[43]考察了AI在医疗中的变革性影响,强调其在诊断、个性化治疗、药物开发、手术等领域的应用。在[44]中,论文探讨了AI在护理中的变革性潜力。它考察了AI如何提高护理质量和效率,同时解决在医疗环境中成功实施的主要挑战。在[45]中,综述突出了AI在医疗中应用的最新进展,提供了开发有效和安全AI系统的框架,并探讨了AI增强医疗解决方案的潜在未来发展方向。研究[46]考察了AI如何通过改善临床医生和患者的体验来改变医学。它总结了为期两年的医疗AI进展追踪工作的关键发现,重点关注前瞻性研究、医学影像分析的突破性进展,以及非影像数据、新颖问题解决方法和人机协作等创新研究领域。论文还强调了技术与伦理挑战,包括数据稀缺性和种族偏见,强调了解决这些问题以释放AI潜力,提供更准确、高效和可及的全球医疗保健的必要性。在[47]中,论文旨在探讨AI在医疗中的现状,其在疾病诊断、个性化治疗和患者参与等领域的益处,同时解决伦理和法律问题、数据隐私以及需要人类专业知识的挑战。该论文旨在加深对AI潜力的理解,并提供对其在临床实践中整合的见解。研究[48]旨在提供AI在医疗中应用的结构化文献综述,重点关注其在医疗管理、预测医学、临床决策和诊断中的作用。该论文旨在突出AI的潜在益处和挑战,并为研究人员和从业者提供增强其在医疗系统中整合的见解。在[49]中,论文旨在回顾AI和机器学习在医疗中应用的进展,重点关注诊断、预测分析、个性化医疗和行政任务。它强调了关键创新、益处和局限性,包括数据隐私、算法透明性和偏见等伦理问题,同时提供了指导医疗专业人员和研究人员改善患者结果和提高全球医疗质量的建议。一项特别相关的前期工作是[50]中提出的研究,该研究全面概述了物联网支持的医疗诊断中AI应用。虽然该工作提供了有关AI驱动诊断技术和相关挑战的宝贵见解,但其重点主要在于基于物联网的医疗网络,而未探讨5G以上下一代无线通信系统的作用。相比之下,我们的调查独特地填补了关键空白,首次对5G、6G和AI在医疗中的整合进行了整体分析,首创性地强调了6G与AI的协同作用如何将医疗保健服务超越诊断范围,涵盖远程手术、全息远程医疗、数字孪生、生物纳米物联网和其他先进应用。此外,我们提出了一个新的分层参考架构,专为AI和6G医疗整合而设计,将特定的AI范式(如联邦学习、强化学习)与网络能力和具体的医疗使用案例联系起来。我们还提供了基于文献的比较性能分析和基准测试,将预期的6G网络特征映射到医疗场景中的可衡量改进,从而扩展并区别于现有文献。
虽然先前的研究在探索个别技术方面取得了宝贵的进展,但我们的调查独特地弥合了关键空白,首次对5G、6G和AI在医疗中的整合进行了整体分析,并首创性地强调了6G与AI的协同作用。表1比较了本手稿与主要先前综述,包括第1.2节中引用的更广泛作品。本工作的主要贡献可总结如下:
• 提供了最新一代5G和6G的比较,重点放在其医疗应用上。讨论了每种技术在医疗系统中的性能和局限性。
• 本工作强调了AI和6G技术的结合如何通过增强实时数据处理、实现个性化医疗和改善预测分析来彻底改变医疗,最终实现更高效、主动和以患者为中心的医疗保健服务。
• 提供了AI和6G相关医疗应用的详细回顾,如文献中所调查的。该回顾强调了这些技术协同作用如何彻底改变医疗保健服务,推动患者监测、诊断、个性化治疗和整体医疗系统效率的进展。
• 本文识别并讨论了与6G和AI在医疗系统中整合相关的当前挑战和未解决的问题。
本论文的其余部分组织如下:第2节比较了5G和6G对医疗的变革性影响,重点放在各自的进展、应用和架构差异上。第3节审查了AI与6G技术整合对医疗的影响,并解释了医疗行业如何通过学习模型、生成式AI和边缘计算得以提升。第4节介绍了医疗领域提出的6G-AI关键应用的综述。第5节讨论了6G和AI在医疗行业整合的主要挑战。最后,第6节提供了结论。
5G和6G在医疗中的应用
5G的进展和6G的潜力正在重塑医疗,实现更佳的连接性、实时监测和AI驱动的解决方案。本节比较它们的能力和架构,以应对现代医疗需求。
利用学习模型、生成式AI和边缘计算推进电子健康
医疗行业正处于技术革命的边缘,由AI、6G通信网络和边缘计算的最新进展共同推动。这些创新正在改变医疗服务的交付、分析和优化方式,实现更快、更准确和个性化的护理。从实时数据处理到预测分析和以患者为中心的系统,这些技术的整合具有巨大的潜力,可提高医疗质量。
AI与6G在医疗中的应用
医疗行业正在经历重大转型,原因是成本上升和合格专业人员日益短缺。为应对这些挑战,创新解决方案(如AI驱动的算法和先进6G技术的整合)正发挥关键作用。这些技术通过增强患者监测、实现自动警报和改善整体护理来彻底改变医疗。通过降低死亡率、缩短住院时间并降低成本,AI与6G的应用正在重塑医疗保健模式。
6G与AI在医疗整合中的挑战与障碍
在前几节中,我们强调了AI与6G技术为医疗带来的变革性机遇。然而,要大规模实现这些进步,需要应对重大挑战。本节探讨AI与6G技术必须克服的关键障碍,以彻底改变医疗。这些挑战包括解决至关重要的安全与隐私问题、管理THz无线通信的局限性、克服数据相关的挑战等。
结论
本调查强调了AI与6G技术整合通过超低延迟通信、增强数据处理和个性化患者护理彻底改变医疗的潜力。
与现有综述不同,我们的工作首次对5G、6G与先进AI范式的协同作用进行了整体分析,专门针对医疗应用。我们提出了一个新的分层参考架构,直接将AI模型与6G网络能力连接起来。
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