Este trabajo tiene como objetivo estudiar el valor de la aplicación de Internet de las Cosas (IoT) algoritmo de computación de borde basado en ultrasonido guiado erector spinae plano bloque combinado con anestesia edaravone en lobectomía toracoscópica. Un total de 110 pacientes sometidos a resección toracoscópica fueron seleccionados como sujetos. Los pacientes fueron anestesiados con bloqueo del plano erector spinae combinado con edaravona antes de la cirugía y se les realizó una ecografía torácica. Se construyó un algoritmo de IoT edge computing y se aplicó a las imágenes de ultrasonido de los pacientes para mejorar y eliminar el ruido de las imágenes. Se observó que, en diferentes mezclas de ruido (ruido gaussiano 10%, ruido de moteado 90%; ruido gaussiano 30%, ruido de moteado 70%), el algoritmo de cálculo de bordes puede mantener la información de bordes de la imagen de salida, mostrando un mejor rendimiento en la detección de información de bordes y la eliminación de ruido en comparación con el operador de Prewitt y Canny. Además, las puntuaciones de la escala analógica visual (EAV) disminuyeron con el tiempo postoperatorio tras la inducción de la anestesia con edaravona y la lobectomía con bloqueo del plano erector spinae, y alcanzaron el nivel más bajo a los cinco días. En resumen, el bloqueo del plano erector spinae combinado con edaravona mostró buenos efectos sedantes y analgésicos en pacientes sometidos a lobectomía toracoscópica. Las imágenes de ultrasonido procesadas mediante el algoritmo IoT edge computing mostraron una gran precisión en la identificación de lesiones pulmonares, lo que valió la pena aplicar al diagnóstico clínico.