Internet rzeczy (IoT) szybko się rozwija, a ilość danych generowanych przez podłączone urządzenia rośnie wykładniczo każdego dnia. Chociaż zrozumienie, ile danych jest tworzonych przez smartfony, czujniki i inną elektronikę na świecie, może być niemożliwe, jeśli Twoja praca obejmuje sztuczną inteligencję, nietrudno dostrzec możliwości na horyzoncie.
Rosnące rozpowszechnienie urządzeń brzegowych — w zasadzie każdego urządzenia, które ma bezpośrednie połączenie z Internetem — wraz ze stosunkowo niedawnym pojawieniem się sieci 5G stworzyło nowe przypadki użycia sztucznej inteligencji, które mogą przekształcić całe branże. W szczególności organizacje opieki zdrowotnej mogą skorzystać na tej konwergencji trendów na wiele ekscytujących sposobów. Przed zbadaniem niektórych sposobów, w jakie te technologie mogą wpływać na opiekę zdrowotną, porozmawiajmy o tym, dlaczego ostatnie postępy są tak atrakcyjne dla twórców sztucznej inteligencji.
Czym jest sztuczna inteligencja na krawędzi?
Przetwarzanie brzegowe to praktyka umieszczania serwerów blisko miejsca, w którym tworzone są dane. Przechwytując, przechowując i analizując dane w pobliżu tworzącego je urządzenia IoT (zamiast wysyłać je do centralnej chmury), firmy mogą szybciej przetwarzać dane, wykorzystując mniejszą przepustowość. W rezultacie ich aplikacje nie tylko działają szybciej, ale są również w stanie obniżyć koszty przetwarzania danych dla wielu aplikacji używanych jednocześnie.
Trudno zignorować potencjalne oszczędności czasu i kosztów, a firma Gartner przewiduje, że z grubsza 75% danych generowanych przez przedsiębiorstwa będą przetwarzane na brzegu sieci do 2025 r. Sztuczna inteligencja może ułatwić inteligentne przetwarzanie brzegowe, automatyzując w razie potrzeby dystrybucję mocy obliczeniowej między urządzeniami brzegowymi i zasobami w chmurze.
Szczególnie intrygujący jest pomysł trenowania modeli AI na urządzeniach brzegowych — w końcu to właśnie tam tworzone są potrzebne im dane. Niestety, warunki potrzebne do odpowiedniego wytrenowania zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego można na razie znaleźć tylko w scentralizowanych magazynach. Jednak kilka firm pracuje nad tym problemem i ostatnie przełomy IBM sugerują, że trening modeli na krawędzi może wkrótce być w zasięgu ręki.
Ponieważ IoT nadal napędza inwestycje w przetwarzanie brzegowe i sztuczną inteligencję, zaczną pojawiać się nowe możliwości. Oto jak może wyglądać przyszłość sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej:
Zwiększone bezpieczeństwo i prywatność.
Złożone przepisy dotyczące prywatności stanowią potężną barierę dla zespołów produktowych, które mają nadzieję wprowadzić innowacje w branży opieki zdrowotnej. Organizacje opieki zdrowotnej nie mogą stosować nowych technologii, chyba że przestrzegają HIPAA i innych wytycznych branżowych, a nowe przepisy dotyczące prywatności danych, takie jak europejskie RODO i kalifornijska CCPA, zwiększają złożoność. Jednak dane na brzegu pozostają przy użytkowniku, ponieważ są przetwarzane lokalnie, a nie w chmurze. Ogromny ciężar zgodności staje się znacznie lżejszy, jeśli aplikacje IoT mogą działać bez konieczności gromadzenia i przechowywania wszystkich wrażliwych danych pacjentów.
Zmniejszone opóźnienie.
Jeśli chodzi o wiele zastosowań medycznych, opóźnienie musi być absolutnie minimalne. Weźmy na przykład czujniki zasilające nadające się do noszenia monitory pracy serca lub podłączone opaski szpitalne. Urządzenia te zbierają dane pacjentów i przesyłają je do chmury, umożliwiając dostawcom opieki zdalne śledzenie stanu zdrowia pacjenta. Spowolnienie przetwarzania danych może uniemożliwić im wykrycie nagłej zmiany częstości akcji serca lub ciśnienia krwi pacjenta w odpowiednim czasie, aby zareagować na zagrażającą życiu sytuację. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania konsumentów na związane ze zdrowiem urządzenia do noszenia na sobie rośnie również potrzeba zapewnienia przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
Opiekunowie robotów.
Nie, maszyny nie zastąpią twojego lekarza rodzinnego w najbliższym czasie. Jednak nowe osiągnięcia w robotyce i sztucznej inteligencji wprowadziły do Przemysłu 4.0, a fizyczne urządzenia IoT, takie jak wspomagani przez sztuczną inteligencję asystenci głosowi, bez wątpienia będą odgrywać większą rolę w przyszłych doświadczeniach pacjentów. Zamiast zastępować pracowników służby zdrowia, urządzenia te pomogą lekarzom, pielęgniarkom i personelowi administracyjnemu lepiej wykorzystywać dane pacjentów, prowadząc do dłuższego czasu spędzanego z pacjentami o wyższej jakości (osobiście lub za pośrednictwem telemedycyny).
W służbie zdrowia i innych branżach organizacje stają się coraz bardziej świadome ograniczeń chmury. Tylko nie oczekuj, że zniknie. Rozwiązania oparte na chmurze będą nadal dominować na rynku technologii medycznych ze względu na ich doskonałą skalowalność i łatwość rozwoju w porównaniu z urządzeniami IoT. Jednak w miarę dojrzewania IoT urządzenia oparte na sztucznej inteligencji będą odgrywać coraz większą rolę w utrzymywaniu nas w zdrowiu.
W Shaip cieszymy się, że możemy pomóc firmom wykorzystać możliwości, jakie stwarzają te zbieżne trendy. Dlatego oferujemy szereg usług specjalnie dla zespołów wbudowujących sztuczną inteligencję w urządzenia IoT. Nasz personel składa się z profesjonalistów posiadających głębokie doświadczenie w opracowywaniu rozwiązań opartych na IoT oraz nasi ludzie są sercem naszej oferty. Ponadto zapewniamy zespołom produktów IoT dostęp do ponad 7,000 przeszkolonych współpracowników, którzy mogą dostarczyć dane potrzebne do opracowania skalowalnych rozwiązań IoT na urządzeniach brzegowych.
Aby dowiedzieć się więcej o naszej ofercie, zapoznaj się z naszą stroną internetową lub skontaktuj się z nami.
