L'Internet delle cose (IoT) si sta espandendo rapidamente e la quantità di dati generati dai dispositivi connessi cresce esponenzialmente ogni giorno. Anche se potrebbe essere impossibile comprendere quanti dati vengono creati da smartphone, sensori e altri dispositivi elettronici del mondo, se il tuo lavoro coinvolge l'intelligenza artificiale, non è difficile individuare le opportunità all'orizzonte.
La crescente prevalenza dei dispositivi edge, essenzialmente qualsiasi dispositivo che abbia una connessione diretta a Internet, insieme all'emergere relativamente recente delle reti 5G ha creato nuovi casi d'uso per l'IA che potrebbero trasformare interi settori. Le organizzazioni sanitarie, in particolare, trarranno vantaggio da questa convergenza di tendenze in una varietà di modi entusiasmanti. Prima di esplorare alcuni dei modi in cui queste tecnologie potrebbero avere un impatto sull'assistenza sanitaria, parliamo del motivo per cui i recenti progressi sono così interessanti per gli sviluppatori di intelligenza artificiale.
Che cos'è l'IA ai margini?
L'edge computing è la pratica di posizionare i server vicino a dove vengono creati i dati. Acquisendo, archiviando e analizzando i dati in prossimità del dispositivo IoT che li crea (anziché inviarli al cloud centrale), le aziende possono elaborare i dati più velocemente utilizzando una larghezza di banda inferiore. Di conseguenza, non solo le loro applicazioni funzionano più velocemente, ma sono anche in grado di ridurre i costi di elaborazione dei dati per molte applicazioni utilizzate contemporaneamente.
È difficile ignorare il potenziale risparmio di tempo e denaro e Gartner lo prevede approssimativamente 75% dei dati generati dalle imprese sarà elaborato all'edge entro il 2025. L'intelligenza artificiale ha il potenziale per facilitare l'edge computing intelligente, automatizzando la distribuzione della potenza di elaborazione tra i dispositivi perimetrali e le risorse cloud secondo necessità.
Particolarmente intrigante è l'idea di addestrare i modelli di intelligenza artificiale all'edge: dopotutto, è lì che vengono creati i dati di cui hanno bisogno. Sfortunatamente, le condizioni necessarie per addestrare a sufficienza sofisticati algoritmi di apprendimento automatico possono essere trovate solo in magazzini centralizzati per ora. Tuttavia, una manciata di aziende sta lavorando su questo problema e recenti scoperte di IBM suggeriscono che l'addestramento del modello ai margini potrebbe presto essere a portata di mano.
Mentre l'IoT continua a guidare gli investimenti nell'edge computing e nell'intelligenza artificiale, inizieranno a emergere nuove possibilità. Ecco come potrebbe essere il futuro dell'IA nel settore sanitario:
Maggiore sicurezza e privacy.
Le complesse normative sulla privacy rappresentano una formidabile barriera per i team di prodotto che sperano di portare innovazione nel settore sanitario. Le organizzazioni sanitarie non possono adottare nuove tecnologie a meno che non rispettino l'HIPAA e altre linee guida del settore e la nuova legislazione sulla privacy dei dati come il GDPR europeo e il CCPA della California si stanno aggiungendo alla complessità. Tuttavia, i dati perimetrali rimangono con l'utente perché vengono elaborati localmente anziché nel cloud. L'enorme onere della conformità diventa notevolmente più leggero se le applicazioni IoT possono funzionare senza la necessità di raccogliere e archiviare tutti i dati sensibili dei pazienti.
Latenza ridotta.
Quando si tratta di molte applicazioni sanitarie, la latenza deve essere assolutamente minima. Prendi, ad esempio, i sensori che alimentano i cardiofrequenzimetri indossabili o i braccialetti ospedalieri collegati. Questi dispositivi raccolgono i dati dei pazienti e li trasmettono al cloud, consentendo agli operatori sanitari di monitorare la salute dei pazienti da remoto. Un rallentamento nell'elaborazione dei dati potrebbe impedire loro di rilevare un improvviso cambiamento nella frequenza cardiaca o nella pressione sanguigna di un paziente in tempo per rispondere a un'emergenza pericolosa per la vita. Con l'aumento della domanda dei consumatori di dispositivi indossabili per la salute, crescerà anche la necessità di garantire l'elaborazione dei dati in tempo reale.
Assistenti di robot.
No, le macchine non sostituiranno il tuo medico di famiglia a breve. Ma i nuovi sviluppi nella robotica e nell'intelligenza artificiale hanno inaugurato l'Industria 4.0 e i dispositivi fisici IoT come gli assistenti vocali basati sull'intelligenza artificiale giocheranno senza dubbio un ruolo più importante nelle esperienze dei pazienti in futuro. Piuttosto che soppiantare gli operatori sanitari umani, questi dispositivi aiuteranno medici, infermieri e personale amministrativo a fare un uso migliore dei dati dei pazienti, portando a un tempo maggiore e di qualità superiore con i pazienti (di persona o tramite telemedicina).
Nel settore sanitario e in altri settori, le organizzazioni stanno diventando sempre più consapevoli dei limiti del cloud. Non aspettarti che scompaia. Le soluzioni basate su cloud continueranno a dominare il mercato delle tecnologie sanitarie grazie alla loro scalabilità e facilità di sviluppo superiori rispetto ai dispositivi IoT. Tuttavia, con la maturazione dell'IoT, i dispositivi basati sull'intelligenza artificiale svolgeranno un ruolo in espansione nel mantenerci in salute.
In Shaip, siamo entusiasti di aiutare le aziende a cogliere le opportunità presentate da queste tendenze convergenti. Ecco perché offriamo una serie di servizi specifici per i team che integrano l'IA nei dispositivi IoT. Il nostro staff è composto da professionisti con una profonda esperienza nello sviluppo di soluzioni IoT-driven e la nostra gente sono al centro della nostra offerta. Inoltre, diamo ai team di prodotti IoT l'accesso a oltre 7,000 collaboratori qualificati che possono fornire i dati necessari per sviluppare soluzioni IoT scalabili all'edge.
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