物聯網 (IoT) 正在快速擴展，連接設備生成的數據量每天都在呈指數級增長。 雖然可能無法理解世界上的智能手機、傳感器和其他電子產品正在創造多少數據，但如果您的工作涉及人工智能，則不難發現即將出現的機會。
邊緣設備的日益普及——基本上是任何直接連接到互聯網的設備——以及相對較新的 5G 網絡的出現，為人工智能創造了新的用例，可以改變整個行業。 尤其是醫療保健組織，可以通過各種令人興奮的方式從這種趨勢融合中受益。 在探討這些技術可能影響醫療保健的一些方式之前，讓我們先談談為什麼最近的進步對 AI 開發人員如此有吸引力。
什麼是邊緣人工智能？
邊緣計算是將服務器定位在創建數據的位置附近的做法。 通過在創建它的物聯網設備附近捕獲、存儲和分析數據（而不是將其發送到中央雲），公司可以使用更少的帶寬更快地處理數據。 因此，他們的應用程序不僅運行速度更快，而且還能夠降低同時使用的大量應用程序的數據處理成本。
潛在的時間和成本節約是不容忽視的，Gartner 預測，大約 75% 的數據由企業產生 到 2025 年將在邊緣處理。人工智能有可能促進智能邊緣計算，根據需要在邊緣設備和雲資源之間自動分配處理能力。
特別有趣的是在邊緣訓練 AI 模型的想法——畢竟，這是創建他們需要的數據的地方。 不幸的是，目前只能在集中式倉庫中找到充分訓練複雜機器學習算法所需的條件。 然而，少數公司正在解決這個問題，並且 IBM 最近的突破 表明邊緣的模型訓練可能很快就會觸手可及。
隨著物聯網繼續推動對邊緣計算和人工智能的投資，新的可能性將開始出現。 人工智能在醫療保健領域的未來可能是這樣的：
增強的安全性和隱私性。
複雜的隱私法規對希望為醫療保健行業帶來創新的產品團隊構成了巨大的障礙。 除非遵守 HIPAA 和其他行業準則，否則醫療機構無法採用新技術，而歐洲的 GDPR 和加利福尼亞的 CCPA 等新的數據隱私立法正在增加複雜性。 但是，邊緣的數據仍然屬於用戶，因為它是在本地而不是在雲中處理的。 如果物聯網應用程序無需收集和存儲所有敏感的患者數據即可運行，那麼合規性的巨大負擔就會明顯減輕。
減少延遲。
對於許多醫療保健應用程序，延遲必須絕對最小。 例如，為可穿戴心臟監測器或連接的醫院腕帶供電的傳感器。 這些設備收集患者數據並將其傳輸到雲端，使護理提供者能夠遠程跟踪患者的健康狀況。 數據處理速度減慢可能會阻止他們及時檢測到患者心率或血壓的突然變化以應對危及生命的緊急情況。 隨著消費者對健康相關可穿戴設備的需求不斷增長，確保實時數據處理的需求也在增長。
機器人看護人。
不，機器不會很快取代您的家庭醫生。 但機器人和人工智能的新發展迎來了工業 4.0，人工智能語音助手等物理物聯網設備無疑將在未來的患者體驗中發揮更大的作用。 這些設備不會取代人類醫護人員，而是幫助醫生、護士和行政人員更好地利用患者數據，從而與患者有更多、更高質量的時間（無論是親自還是通過遠程醫療）。
在醫療保健和其他行業，組織越來越意識到雲的局限性。 只是不要指望它會消失。 與物聯網設備相比，基於雲的解決方案將繼續主導醫療保健技術市場，因為它們具有卓越的可擴展性和易於開發的特性。 然而，隨著物聯網的成熟，人工智能設備將在保持我們健康方面發揮越來越大的作用。
在 Shaip，我們很高興能夠幫助公司抓住這些融合趨勢帶來的機遇。 這就是為什麼我們專門為將 AI 構建到物聯網設備的團隊提供多種服務的原因。 我們的員工由在物聯網驅動解決方案開發方面具有深厚專業知識的專業人員組成，並且 我們的人 是我們產品的核心。 此外，我們為物聯網產品團隊提供了超過 7,000 名訓練有素的合作者，他們可以提供您所需的數據，以便在邊緣開發可擴展的物聯網解決方案。
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