Sakernas internet (IoT) expanderar snabbt och mängden data som genereras av anslutna enheter växer exponentiellt varje dag. Även om det kan vara omöjligt att förstå hur mycket data som skapas av världens smartphones, sensorer och annan elektronik, är det inte svårt att upptäcka möjligheterna i horisonten om ditt arbete innefattar artificiell intelligens.
Den växande förekomsten av edge -enheter - i huvudsak alla enheter som har en direkt anslutning till internet - tillsammans med den relativt senaste uppkomsten av 5G -nät har skapat nya användningsfall för AI som kan förändra hela industrier. I synnerhet sjukvårdsorganisationer kan dra nytta av denna trendkonvergens på många olika spännande sätt. Innan vi utforskar några av de sätt som denna teknik kan påverka sjukvården, låt oss prata om varför de senaste framstegen är så övertygande för AI -utvecklare.
Vad är AI på kanten?
Edge computing är praktiken att placera servrar nära där data skapas. Genom att fånga, lagra och analysera data i närheten av IoT -enheten som skapar den (snarare än att skicka den till det centrala molnet) kan företag bearbeta data snabbare med mindre bandbredd. Som ett resultat fungerar inte bara deras applikationer snabbare, utan de kan också minska kostnaderna för behandling av data för många applikationer som används samtidigt.
De potentiella tids- och kostnadsbesparingarna är svåra att ignorera, och Gartner förutspår det ungefär 75% av data som genereras av företag kommer att bearbetas vid kanten av 2025. AI har potential att underlätta intelligent edge computing, automatisera distributionen av processorkraft mellan edge -enheter och molnresurser efter behov.
Speciellt spännande är tanken på att träna AI -modeller på kanten - det är trots allt där de data de behöver skapas. Tyvärr kan de förutsättningar som krävs för att tillräckligt utbilda sofistikerade maskininlärningsalgoritmer bara hittas i centraliserade lager för tillfället. Men en handfull företag arbetar med detta problem, och senaste genombrott av IBM föreslår att modellträning vid kanten snart kan vara inom räckhåll.
När IoT fortsätter att driva investeringar i edge computing och AI kommer nya möjligheter att dyka upp. Så här kan AI: s framtid inom vården se ut:
Förbättrad säkerhet och integritet.
Komplexa sekretessbestämmelser utgör en formidabel barriär för produktteam som hoppas kunna föra innovation till hälso- och sjukvården. Sjukvårdsorganisationer kan inte anta ny teknik om de inte följer HIPAA och andra branschriktlinjer, och ny dataskyddslagstiftning som Europas GDPR och Kaliforniens CCPA ökar komplexiteten. Men data vid kanten kvarstår hos användaren eftersom den behandlas lokalt snarare än i molnet. Den massiva bördan för efterlevnad blir betydligt lättare om IoT -applikationer kan fungera utan att behöva samla in och lagra all den känsliga patientdatan.
Minskad latens.
När det gäller många vårdapplikationer måste latensen vara absolut minimal. Ta till exempel sensorerna som driver bärbara hjärtmonitorer eller anslutna sjukhusarmband. Dessa enheter samlar in patientdata och överför den till molnet, så att vårdgivare kan spåra patienthälsa på distans. En avmattning i databehandlingen kan hindra dem från att upptäcka en plötslig förändring i en patients hjärtfrekvens eller blodtryck i tid för att reagera på en livshotande nödsituation. I takt med att konsumenternas efterfrågan på hälsorelaterade bärbara produkter ökar, kommer också behovet av att säkerställa databehandling i realtid att öka.
Robotvårdare.
Nej, maskiner kommer inte att ersätta din husläkare snart. Men ny utveckling inom robotik och AI har inlett Industri 4.0, och fysiska IoT-enheter som AI-drivna röstassistenter kommer utan tvekan att spela en större roll i patientupplevelser framåt. I stället för att ersätta mänskliga vårdpersonal kommer dessa enheter att hjälpa läkare, sjuksköterskor och administrativ personal att bättre använda patientdata, vilket leder till mer och högre kvalitetstid med patienter (vare sig personligen eller via telemedicin).
Inom vården och andra branscher blir organisationer alltmer medvetna om molnets begränsningar. Bara förvänta dig inte att det försvinner. Molnbaserade lösningar kommer att fortsätta att dominera marknaden för hälsovårdsteknik på grund av deras överlägsna skalbarhet och enkla utveckling jämfört med IoT-enheter. Men när IoT mognar kommer AI-drivna enheter att spela en växande roll för att hålla oss friska.
På Shaip är vi glada att hjälpa företag att ta tillvara de möjligheter som dessa konvergerande trender erbjuder. Därför erbjuder vi ett antal tjänster specifikt för team som bygger AI till IoT -enheter. Vår personal består av proffs med djup kompetens inom utveckling av IoT-drivna lösningar, och vårt folk är kärnan i vårt erbjudande. Dessutom ger vi IoT -produktteam tillgång till mer än 7,000 utbildade samarbetspartners som kan tillhandahålla den data du behöver för att utveckla skalbara IoT -lösningar på kanten.
För att lära dig mer om vad vi erbjuder, utforska vår webbplats eller kontakta oss.
