Internetul Lucrurilor (IoT) se extinde rapid, iar cantitatea de date generate de dispozitivele conectate crește exponențial în fiecare zi. Deși ar putea fi imposibil să înțelegi cât de multe date sunt create de smartphone-urile, senzorii și alte dispozitive electronice ale lumii, dacă munca ta implică inteligență artificială, nu este greu să identifici oportunitățile de la orizont.
Prevalența tot mai mare a dispozitivelor de vârf – în esență orice dispozitiv care are o conexiune directă la internet – împreună cu apariția relativ recentă a rețelelor 5G a creat noi cazuri de utilizare pentru AI care ar putea transforma industrii întregi. Organizațiile din domeniul sănătății, în special, vor beneficia de această convergență a tendințelor într-o varietate de moduri interesante. Înainte de a explora câteva dintre modalitățile în care aceste tehnologii ar putea avea un impact asupra asistenței medicale, să vorbim despre de ce progresele recente sunt atât de convingătoare pentru dezvoltatorii AI.
Ce este AI at the Edge?
Edge computing este practica de poziționare a serverelor aproape de locul unde sunt create datele. Prin captarea, stocarea și analizarea datelor în vecinătatea dispozitivului IoT care le creează (în loc să le trimită în cloud central), companiile pot procesa datele mai rapid folosind o lățime de bandă mai mică. Ca rezultat, nu numai că aplicațiile lor funcționează mai rapid, dar sunt și capabile să reducă costurile de procesare a datelor pentru o mulțime de aplicații utilizate simultan.
Economiile potențiale de timp și costuri sunt greu de ignorat, iar Gartner prezice acest lucru aproximativ 75% din datele generate de întreprinderi va fi procesat la margine până în 2025. AI are potențialul de a facilita calculul de vârf inteligent, automatizând distribuția puterii de procesare între dispozitivele de vârf și resursele cloud, după cum este necesar.
Mai ales intrigantă este ideea de a antrena modele AI la margine – la urma urmei, acolo sunt create datele de care au nevoie. Din păcate, condițiile necesare pentru a pregăti suficient algoritmi sofisticați de învățare automată pot fi găsite doar în depozitele centralizate deocamdată. Cu toate acestea, o mână de companii lucrează la această problemă și descoperiri recente ale IBM sugerează că antrenamentul de model la margine ar putea fi în curând la îndemână.
Pe măsură ce IoT continuă să stimuleze investițiile în edge computing și AI, vor începe să apară noi posibilități. Iată cum ar putea arăta viitorul AI în domeniul sănătății:
Securitate și confidențialitate îmbunătățite.
Reglementările complexe de confidențialitate reprezintă o barieră formidabilă pentru echipele de produse care speră să aducă inovație în industria sănătății. Organizațiile din domeniul sănătății nu pot adopta noi tehnologii decât dacă respectă HIPAA și alte linii directoare din industrie, iar noi legislații privind confidențialitatea datelor, cum ar fi GDPR din Europa și CCPA din California, sporesc complexitatea. Cu toate acestea, datele de la margine rămân la utilizator, deoarece sunt procesate local și nu în cloud. Sarcina masivă a conformității devine semnificativ mai ușoară dacă aplicațiile IoT pot funcționa fără a fi nevoie să colecteze și să stocheze toate acele date sensibile ale pacientului.
Latență redusă.
Când vine vorba de multe aplicații de asistență medicală, latența trebuie să fie absolut minimă. Luați, de exemplu, senzorii care alimentează monitoare de inimă portabile sau brățările de spital conectate. Aceste dispozitive colectează date despre pacient și le transmit în cloud, permițând furnizorilor de îngrijire să urmărească sănătatea pacientului de la distanță. O încetinire a procesării datelor i-ar putea împiedica să detecteze o schimbare bruscă a ritmului cardiac sau a tensiunii arteriale a unui pacient la timp pentru a răspunde la o urgență care pune viața în pericol. Pe măsură ce cererea consumatorilor pentru articolele portabile legate de sănătate crește, la fel va crește și nevoia de a asigura procesarea datelor în timp real.
Îngrijitori roboti.
Nu, aparatele nu-ți vor înlocui medicul de familie în curând. Dar noile dezvoltări în robotică și inteligență artificială au dus la industria 4.0, iar dispozitivele fizice IoT, cum ar fi asistenții vocali alimentați cu inteligență artificială, vor juca, fără îndoială, un rol mai important în experiențele pacientului care vor merge mai departe. În loc să înlocuiască lucrătorii din domeniul sănătății umane, aceste dispozitive vor ajuta medicii, asistentele și personalul administrativ să utilizeze mai bine datele despre pacienți, ceea ce duce la un timp mai mare și de calitate superioară cu pacienții (fie în persoană, fie prin telemedicină).
În domeniul sănătății și în alte industrii, organizațiile devin din ce în ce mai conștiente de limitările cloud-ului. Doar să nu vă așteptați să dispară. Soluțiile bazate pe cloud vor continua să domine piața tehnologiilor medicale datorită scalabilității lor superioare și ușurinței de dezvoltare în comparație cu dispozitivele IoT. Cu toate acestea, pe măsură ce IoT se maturizează, dispozitivele bazate pe inteligență artificială vor juca un rol în expansiune în a ne menține sănătoși.
La Shaip, suntem încântați să ajutăm companiile să profite de oportunitățile prezentate de aceste tendințe convergente. De aceea, oferim o serie de servicii special pentru echipele care construiesc AI în dispozitivele IoT. Personalul nostru este compus din profesioniști cu experiență profundă în dezvoltarea de soluții bazate pe IoT și oamenii noștri sunt în centrul ofertei noastre. În plus, oferim echipelor de produse IoT acces la peste 7,000 de colaboratori instruiți care vă pot furniza datele de care aveți nevoie pentru a dezvolta soluții IoT scalabile la periferie.
Pentru a afla mai multe despre ceea ce oferim, explorați site-ul nostru web sau contactați-vă.
