Esineiden internet

Kuinka IoT ja tekoäly terveydenhuollossa ovat valmiita muuttamaan teollisuutta

Esineiden Internet (IoT) laajenee nopeasti, ja yhdistettyjen laitteiden tuottaman datan määrä kasvaa eksponentiaalisesti joka päivä. Vaikka saattaa olla mahdotonta ymmärtää, kuinka paljon tietoa maailman älypuhelimet, anturit ja muu elektroniikka luovat, jos työsi sisältää tekoälyä, ei ole vaikea havaita mahdollisuuksia horisontissa.

Reunalaitteiden - lähinnä minkä tahansa suoralla Internet -yhteydellä varustetun laitteen - yleistyminen sekä 5G -verkkojen suhteellisen äskettäinen syntyminen ovat luoneet uusia käyttötapoja tekoälylle, jotka voivat muuttaa kokonaisia ​​teollisuudenaloja. Erityisesti terveydenhuolto -organisaatiot hyötyvät tästä suuntauksen lähentymisestä monin eri tavoin. Ennen kuin tutkimme joitain tapoja, joilla nämä tekniikat voivat vaikuttaa terveydenhuoltoon, puhutaanpa siitä, miksi viimeaikainen kehitys on niin houkuttelevaa tekoälyn kehittäjille.

Mikä on AI at the Edge?

Reunalaskenta on käytäntö sijoittaa palvelimet lähelle sitä, missä tietoja luodaan. Tallentamalla, tallentamalla ja analysoimalla tietoja sen luovan IoT -laitteen läheisyydessä (sen sijaan että lähetämme sen keskipilveen), yritykset voivat käsitellä tietoja nopeammin pienemmällä kaistanleveydellä. Tämän seurauksena heidän sovelluksensa eivät vain toimi nopeammin, vaan ne voivat myös vähentää monien samanaikaisten sovellusten tietojen käsittelykustannuksia.

Mikä on Ai at The Edge? Mahdollisia aika- ja kustannussäästöjä on vaikea sivuuttaa, ja Gartner ennustaa tämän suunnilleen 75% yritysten tuottamista tiedoista käsitellään reunalla vuoteen 2025 mennessä. Tekoälyllä on potentiaalia helpottaa älykästä reunalaskentaa ja automatisoida prosessointitehon jakaminen reunalaitteiden ja pilviresurssien välillä tarpeen mukaan.

Erityisen kiehtova on ajatus tekoälymallien kouluttamisesta reunalla - loppujen lopuksi siellä luodaan tarvitsemasi tiedot. Valitettavasti olosuhteet kehittyneiden koneoppimisalgoritmien riittävälle kouluttamiselle löytyvät toistaiseksi vain keskitetyistä varastoista. Kuitenkin kourallinen yrityksiä työskentelee tämän ongelman parissa, ja IBM: n viimeaikaiset läpimurrot viittaavat siihen, että mallikoulutus reunalla saattaa pian olla ulottuvilla.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Kun IoT jatkaa investointeja edistykselliseen tietojenkäsittelyyn ja tekoälyyn, uusia mahdollisuuksia alkaa avautua. Tekoälyn tulevaisuus terveydenhuollossa voisi näyttää tältä:

  1. Parannettu turvallisuus ja yksityisyys. 

    Monimutkaiset tietosuojamääräykset muodostavat valtavan esteen tuotetiimeille, jotka haluavat tuoda innovointia terveydenhuoltoalalle. Terveydenhuollon organisaatiot eivät voi ottaa käyttöön uutta teknologiaa, elleivät ne noudata HIPAA: ta ja muita alan ohjeita, ja uusi tietosuojalainsäädäntö, kuten Euroopan GDPR ja Kalifornian CCPA, lisäävät monimutkaisuutta. Reunan tiedot jäävät kuitenkin käyttäjälle, koska niitä käsitellään paikallisesti eikä pilvessä. Suuri noudattamisen taakka kevenee merkittävästi, jos IoT -sovellukset voivat toimia ilman tarvetta kerätä ja tallentaa kaikkea arkaluonteista potilastietoa.

  2. Vähentynyt latenssi. 

    Kun kyse on monista terveydenhuollon sovelluksista, latenssin on oltava ehdottoman vähäinen. Otetaan esimerkiksi anturit, jotka käyttävät puettavia sydänmonitoreita tai liitettyjä sairaalan rannekkeita. Nämä laitteet keräävät potilastietoja ja välittävät ne pilveen, jolloin hoitajat voivat seurata potilaiden terveyttä etänä. Tietojenkäsittelyn hidastuminen voi estää heitä havaitsemasta potilaan sykkeen tai verenpaineen äkillisen muutoksen ajoissa vastatakseen hengenvaaralliseen hätätilanteeseen. Kun kuluttajien kysyntä terveyteen liittyvistä vaatteista kasvaa, kasvaa myös tarve varmistaa reaaliaikainen tietojenkäsittely.

  3. Robottihoitajat.

    Ei, koneet eivät korvaa perhelääkäriäsi lähiaikoina. Robotiikan ja tekoälyn uusi kehitys on kuitenkin tuonut markkinoille Industry 4.0: n, ja fyysiset IoT-laitteet, kuten tekoälykäyttöiset puheavustajat, ovat epäilemättä tärkeämpiä potilaskokemuksissa eteenpäin. Ihmisten terveydenhuollon työntekijöiden syrjäyttämisen sijaan nämä laitteet auttavat lääkäreitä, sairaanhoitajia ja hallintohenkilöstöä hyödyntämään paremmin potilastietoja, mikä johtaa entistä parempaan laatuun potilaiden kanssa (joko henkilökohtaisesti tai telemedicin kautta).

Robottihoitajat

Terveydenhuollossa ja muilla aloilla organisaatiot ovat yhä tietoisempia pilven rajoituksista. Älä vain odota sen katoamista. Pilvipohjaiset ratkaisut hallitsevat edelleen terveydenhuoltoteknologioiden markkinoita, koska ne ovat skaalautuvampia ja helpommin kehitettävissä verrattuna IoT-laitteisiin. IoT: n kypsymisen myötä tekoälyllä varustetuilla laitteilla on kuitenkin laajeneva rooli terveyden ylläpitämisessä.

Shaipissa olemme innoissamme voidessamme auttaa yrityksiä tarttumaan näiden lähentyvien suuntausten tarjoamiin mahdollisuuksiin. Siksi tarjoamme useita palveluja erityisesti tiimeille, jotka rakentavat tekoälyn IoT -laitteiksi. Henkilökuntamme koostuu ammattilaisista, joilla on syvä asiantuntemus IoT-pohjaisten ratkaisujen kehittämisestä meidän ihmiset ovat tarjontaamme ytimessä. Lisäksi annamme IoT -tuotetiimeille pääsyn yli 7,000 XNUMX koulutettuun yhteistyökumppaniin, jotka voivat toimittaa tarvitsemasi tiedot skaalautuvien IoT -ratkaisujen kehittämiseksi reunalla.

Jos haluat lisätietoja tarjoamistamme palveluista, tutustu verkkosivustoomme tai ota yhteyttä.

Sosiaalinen osuus

Saatat pitää myös