美国研发低延迟网络，让远程医疗手术更流畅

你可晓得，在急救现场施行穿刺手术之际，医生对于清晰的实时影像依赖程度究竟有多大呢？美国伊利诺伊大学香槟分校近期获取了710万美元的资助，专门用以解决这一难题。这笔资金源自美国国家科学基金会，它欲开展一个名为Agora的项目，其目标在于使XR设备在急救以及医学教育领域切实发挥作用。

急救现场的真实需求

医护人员在救护车上，针对胸腔积液患者施行穿刺手术，此手术风险颇高。医生要想准确下针，就得看清患者体内的超声3D影像。倘若能将XR头显戴于头上，那超声图像便能直接叠加在患者身体之上，医生可看得明明白白。与此同时，远在医院的专家也能够同步看到这个画面，进而实时指导操作。这般场景听起来颇为理想，然而当下的无线网络速度过慢，图像传输过去会出现延迟，致使医生不敢依赖它来进行手术操作。

美国伊利诺伊大学香槟分校有着Agora项目，该项目旨在解决那个延迟问题，他们联合了卡莱伊利诺伊医学院，还携手高通、思科等大公司共同开展，此项目负责人表示，急救人员最为需要的便是稳定、低延迟的网络，哪怕差一秒都极有可能出现人命情况，所以他们的目标是令网络延迟降至最低程度，使得远程指导如同专家亲自站在身边那般。

现有网络技术的瓶颈

为何当下无线网络不够用呢？是由于XR设备所传输的乃是3D影像，其数据量颇为巨大。普通视频通话延迟稍高些尚可忍受，然而做手术则不行。穿刺针要扎入患者身体，若专家看到的画面慢半拍，那么指导便可能出错。并且救护车处于移动状态，信号会产生波动，网络更易出现卡顿。Agora项目的研究人员进行过测试，现有5G网络在这种场景下延迟依旧过高，无法满足医疗手术的要求。

还有一个问题在于XR设备自身，头显得具备轻便的特质，电池得拥有耐用的特性，如此一来算力就没办法很强， 要是全部的图像处理都在头显上进行操作，那么设备将会变得又重又热，Agora团队琢磨出的办法是将计算任务转移至服务器上，再经由网络传输回来，这样的话，头显就变轻了，不过网络必须要更快且更稳，他们打算采用低延迟与高带宽并行的服务模式，借助新的传输协议来对数据路由予以优化。

多方合作的研发阵容

Agora项目并非学校自行孤立地开展，它归属于伊利诺伊大学香槟分校的沉浸式计算中心，该中心原本就从事XR技术的研究。此番获得NSF的710万美元资助，且召集了众多合作伙伴。卡莱伊利诺伊医学院负责给出医疗场景的实际需求，诸如急救人员究竟需要何种图像、何种角度最为实用。高通和思科这些通信企业会提供硬件以及网络技术。

叫的公司（具体名称未公开）所属的医疗科技公司也相当关键，该公司拿出了自身拥有FDA认证的AR医疗可视化平台，这个平台具备在手术中予以实时成像的能力，并且还能够追踪手术器械的位置，当医生进行动刀操作时，此种系统可以显示出刀尖与关键器官之间的距离有多远，另外，医学院有着将虚拟心脏模拟器融入远程培训的计划，医学生无需挤在实验室，只要戴上XR头显便能够开展心脏手术练习，且成本要低出许多。

技术方案的具体路径

Agora团队给出了若干具体技术方向，其一，借由边缘计算减轻XR设备的负荷，救护车上的服务器先行处理超声图像，仅向头显发送关键数据；其二，运用全新的传输协议用以调度网络资源，当下的协议适宜观看视频、浏览网页，却不适用于实时手术，他们所设计的协议能够优先保障医疗数据的传输，哪怕网络拥堵，手术画面亦不会卡顿。

运用5G的动态调度功能，5G基站能够实时开展带宽分配，为医疗数据开辟专用通道。团队正检测一种算法，该算法能于毫秒级别判定哪些数据最为紧急。像穿刺针的实时位置远比背景图像关键得多，那就先传输位置数据。如此既确保了低延迟，又不会对救护车上其他设备的网络需求造成挤占。根据NSF的要求，两年内必须做出可运行的实景演示，故而他们此刻压力颇大。

远程医疗的应用前景

要是Agora项目取得成功，最大的受益者便是那些地处偏远地区的患者，当前农村以及山区很难请到专家来做手术，患者得坐上几个小时的车前往大城市，有了低延迟XR网络，当地医院的医生戴上头显，大城市的专家便能进行远程指导，急救场景更是如同救命稻草一般，救护车上的医护人员在专家的指导之下，能够处理更多诸如气胸、大出血之类的急重症。

医学教育会发生改变，当下培养一名外科医生，需大量实物标本以及动物实验，成本高昂且受地域制约，医学院能够将虚拟心脏、虚拟骨骼制作为多人共享的XR课程，纽约的学生与洛杉矶的学生可同时针对一个虚拟病人施行手术，老师能够随时对动作予以纠正，Agora的低延迟技术使这般互动不会再出现卡顿现象，恰似面对面教学那般。

未来两年的关键节点

美国国家科学基金会对Agora项目提出要求，需在两年内拿出可运行的演示系统，照此情形，到2028年，我们将会看到在真实的救护车场景里能够运用上这套技术。研究团队计划着手进行模拟测试，借助假人模型以及真实超声设备来开展演练。待系统趋于稳定后，再寻求与医院合作以进行临床验证。倘若诸事顺遂，五年内或许会有产品得以落地。

然而挑战并非寥寥无几，医疗设备需经由FDA认证，其周期极为漫长，网络设备得于各类天气、各种路况情境下稳定运行，技术难度颇高，并且成本亦是一个难题，倘若一套低延迟XR系统价格过于高昂，小医院则无力购置，团队负责人表明，他们追求达成通用技术，并非仅应用于医疗领域，还能够运用于工业维修、远程教育等范畴，唯有规模得以扩大，成本价位才能够降低。

你认为，那所谓的XR远程医疗，其最为突出的难点，究竟是技术层面所存在的问题，还是医生以及患者在接受程度方面的问题？欢迎于评论区域分享属于你的看法，点赞此内容以便让更多的人能够参与到讨论当中来。