IoT

Hvordan IoT og AI i sundhedsvæsenet er klar til at transformere branchen

Tingenes internet (IoT) ekspanderer hurtigt, og mængden af ​​data, der genereres af tilsluttede enheder, vokser eksponentielt hver dag. Selvom det måske er umuligt at forstå, hvor meget data der skabes af verdens smartphones, sensorer og anden elektronik, er det ikke svært at se mulighederne i horisonten, hvis dit arbejde involverer kunstig intelligens.

Den stigende forekomst af kant -enheder - i det væsentlige enhver enhed, der har en direkte forbindelse til internettet - sammen med den forholdsvis nylige fremkomst af 5G -netværk har skabt nye use cases for AI, der kan transformere hele industrier. Især sundhedsorganisationer kan drage fordel af denne trendkonvergens på en række spændende måder. Inden vi undersøger nogle af de måder, disse teknologier kan påvirke sundhedsvæsenet på, lad os tale om, hvorfor de seneste fremskridt er så overbevisende for AI -udviklere.

Hvad er AI på kanten?

Edge computing er praksis med at placere servere tæt på det sted, hvor data oprettes. Ved at fange, lagre og analysere data i nærheden af ​​IoT -enheden, der opretter dem (frem for at sende dem til den centrale sky), kan virksomheder behandle data hurtigere ved at bruge mindre båndbredde. Som et resultat fungerer deres applikationer ikke kun hurtigere, men de er også i stand til at reducere omkostningerne ved behandling af data for masser af applikationer, der bruges samtidigt.

Hvad er Ai på kanten? De potentielle tids- og omkostningsbesparelser er svære at ignorere, og det forudsiger Gartner nogenlunde 75% af data genereret af virksomheder vil blive behandlet ved kanten inden 2025. AI har potentiale til at lette intelligent kant -computing og automatiserer distributionen af ​​processorkraft mellem kant -enheder og cloud -ressourcer efter behov.

Især spændende er tanken om at træne AI -modeller på kanten - det er trods alt, hvor de data, de har brug for, bliver skabt. Desværre kan betingelserne for tilstrækkelig uddannelse af sofistikerede maskinlæringsalgoritmer kun findes i centraliserede lagre for nu. Imidlertid arbejder en håndfuld virksomheder på dette problem, og seneste gennembrud fra IBM foreslå, at modeltræning på kanten snart kan være inden for rækkevidde.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Efterhånden som IoT fortsætter med at drive investeringer i edge computing og AI, begynder nye muligheder at dukke op. Sådan kan fremtiden for AI inden for sundhedsvæsenet se ud:

  1. Forbedret sikkerhed og privatliv. 

    Komplekse fortrolighedsregler udgør en formidabel barriere for produktteams, der håber at bringe innovation til sundhedsindustrien. Sundhedsorganisationer kan ikke anvende nye teknologier, medmindre de overholder HIPAA og andre branchens retningslinjer, og ny databeskyttelseslovgivning som Europas GDPR og Californiens CCPA øger kompleksiteten. Data ved kanten forbliver dog hos brugeren, fordi de behandles lokalt frem for i skyen. Den massive overholdelsesbyrde bliver betydeligt lettere, hvis IoT -applikationer kan fungere uden behov for at indsamle og gemme alle de følsomme patientdata.

  2. Reduceret latenstid. 

    Når det kommer til mange sundhedsapplikationer, skal ventetid være absolut minimal. Tag for eksempel sensorerne, der driver bærbare hjertemonitorer eller tilsluttede armbånd på hospitalet. Disse enheder indsamler patientdata og overfører dem til skyen, så plejepersonale kan spore patienters sundhed eksternt. En afmatning i databehandlingen kan forhindre dem i at registrere en pludselig ændring i en patients puls eller blodtryk i tide for at reagere på en livstruende nødsituation. Efterhånden som forbrugernes efterspørgsel efter sundhedsrelaterede wearables vokser, vil behovet for at sikre databehandling i realtid også vokse.

  3. Robotplejere.

    Nej, maskiner erstatter ikke din læge snart. Men ny udvikling inden for robotik og AI har indledt industri 4.0, og fysiske IoT-enheder som AI-drevne stemmeassistenter vil uden tvivl spille en større rolle i patientoplevelser fremadrettet. I stedet for at erstatte menneskelige sundhedsarbejdere, vil disse enheder hjælpe læger, sygeplejersker og administrativt personale med bedre at udnytte patientdata, hvilket fører til mere og højere kvalitetstid med patienter (hvad enten det er personligt eller via telemedicin).

Robotplejere

I sundhedsvæsenet og andre industrier bliver organisationer i stigende grad bevidste om skyens begrænsninger. Bare forvent ikke at det forsvinder. Cloudbaserede løsninger vil fortsat dominere markedet for sundhedsteknologier på grund af deres overlegne skalerbarhed og lette udvikling i forhold til IoT-enheder. Efterhånden som IoT modnes, vil AI-drevne enheder imidlertid spille en voksende rolle for at holde os sunde.

Hos Shaip er vi glade for at hjælpe virksomheder med at gribe de muligheder, disse konvergerende tendenser giver. Derfor tilbyder vi en række tjenester specifikt til teams, der bygger AI til IoT -enheder. Vores personale består af fagfolk med dyb ekspertise inden for udvikling af IoT-drevne løsninger og vores folk er kernen i vores tilbud. Derudover giver vi IoT -produktteams adgang til mere end 7,000 uddannede samarbejdspartnere, der kan levere de data, du har brug for for at udvikle skalerbare IoT -løsninger på kanten.

Hvis du vil vide mere om, hvad vi tilbyder, kan du udforske vores websted eller kontakte.

Social Share

Du vil måske også kunne lide