Das Internet der Dinge (IoT) wächst schnell und die Datenmenge, die von vernetzten Geräten generiert wird, wächst jeden Tag exponentiell. Es ist zwar unmöglich zu verstehen, wie viele Daten von Smartphones, Sensoren und anderer Elektronik der Welt erzeugt werden, aber wenn Sie mit künstlicher Intelligenz arbeiten, ist es nicht schwer, die Möglichkeiten am Horizont zu erkennen.
Die wachsende Verbreitung von Edge-Geräten – im Wesentlichen alle Geräte, die über eine direkte Verbindung zum Internet verfügen – sowie das relativ junge Aufkommen von 5G-Netzwerken haben neue Anwendungsfälle für KI geschaffen, die ganze Branchen verändern könnten. Vor allem Gesundheitsorganisationen werden von dieser Trendkonvergenz auf vielfältige Weise profitieren. Bevor wir einige der Möglichkeiten untersuchen, wie sich diese Technologien auf das Gesundheitswesen auswirken könnten, lassen Sie uns darüber sprechen, warum die jüngsten Fortschritte für KI-Entwickler so überzeugend sind.
Was ist KI am Edge?
Edge Computing ist die Praxis, Server in der Nähe des Ortes zu positionieren, an dem Daten erstellt werden. Durch das Erfassen, Speichern und Analysieren von Daten in der Nähe des IoT-Geräts, das sie erstellt (anstatt sie in die zentrale Cloud zu senden), können Unternehmen Daten mit weniger Bandbreite schneller verarbeiten. Dadurch arbeiten ihre Anwendungen nicht nur schneller, sondern sie können auch die Kosten für die Datenverarbeitung für viele gleichzeitig genutzte Anwendungen reduzieren.
Die potenziellen Zeit- und Kosteneinsparungen sind schwer zu ignorieren, und Gartner prognostiziert das ungefähr 75 % der von Unternehmen generierten Daten werden bis 2025 am Edge verarbeitet. KI hat das Potenzial, intelligentes Edge-Computing zu ermöglichen und die Verteilung der Rechenleistung zwischen Edge-Geräten und Cloud-Ressourcen nach Bedarf zu automatisieren.
Besonders faszinierend ist die Idee, KI-Modelle am Edge zu trainieren – schließlich entstehen dort die benötigten Daten. Leider sind die Voraussetzungen, um ausgefeilte maschinelle Lernalgorithmen ausreichend zu trainieren, vorerst nur in zentralen Lagerhäusern zu finden. Allerdings arbeiten eine Handvoll Unternehmen an diesem Problem, und jüngste Durchbrüche von IBM deuten darauf hin, dass das Modelltraining am Rand bald in Reichweite sein könnte.
Da das IoT weiterhin Investitionen in Edge Computing und KI vorantreibt, werden sich neue Möglichkeiten ergeben. So könnte die Zukunft der KI im Gesundheitswesen aussehen:
Erhöhte Sicherheit und Datenschutz.
Komplexe Datenschutzbestimmungen stellen eine enorme Hürde für Produktteams dar, die hoffen, Innovationen in die Gesundheitsbranche zu bringen. Gesundheitsorganisationen können neue Technologien nur dann einsetzen, wenn sie HIPAA und andere Branchenrichtlinien einhalten, und neue Datenschutzgesetze wie die europäische DSGVO und die kalifornische CCPA erhöhen die Komplexität. Daten am Edge verbleiben jedoch beim Benutzer, da sie lokal und nicht in der Cloud verarbeitet werden. Der massive Compliance-Aufwand wird deutlich geringer, wenn IoT-Anwendungen funktionieren können, ohne all diese sensiblen Patientendaten sammeln und speichern zu müssen.
Reduzierte Latenz.
Bei vielen Anwendungen im Gesundheitswesen muss die Latenz absolut minimal sein. Nehmen Sie zum Beispiel die Sensoren, die tragbare Herzmonitore oder vernetzte Krankenhausarmbänder mit Strom versorgen. Diese Geräte sammeln Patientendaten und übertragen sie in die Cloud, sodass Pflegedienstleister den Gesundheitszustand des Patienten aus der Ferne verfolgen können. Eine Verlangsamung der Datenverarbeitung könnte sie daran hindern, eine plötzliche Änderung der Herzfrequenz oder des Blutdrucks eines Patienten rechtzeitig zu erkennen, um auf einen lebensbedrohlichen Notfall zu reagieren. Mit der steigenden Nachfrage der Verbraucher nach gesundheitsbezogenen Wearables steigt auch die Notwendigkeit, Datenverarbeitung in Echtzeit zu gewährleisten.
Pflegende Roboter.
Nein, Maschinen werden Ihren Hausarzt so schnell nicht ersetzen. Aber neue Entwicklungen in der Robotik und KI haben Industrie 4.0 eingeläutet, und physische IoT-Geräte wie KI-gestützte Sprachassistenten werden zweifellos eine größere Rolle bei der zukünftigen Patientenerfahrung spielen. Anstatt medizinisches Personal zu ersetzen, werden diese Geräte Ärzten, Pflegepersonal und Verwaltungspersonal dabei helfen, Patientendaten besser zu nutzen, was zu mehr und hochwertigerer Zeit mit Patienten führt (ob persönlich oder über Telemedizin).
Im Gesundheitswesen und anderen Branchen werden sich Unternehmen zunehmend der Grenzen der Cloud bewusst. Erwarte nur nicht, dass es verschwindet. Cloud-basierte Lösungen werden aufgrund ihrer überlegenen Skalierbarkeit und einfachen Entwicklung im Vergleich zu IoT-Geräten weiterhin den Markt für Gesundheitstechnologien dominieren. Mit zunehmender Reife des IoT werden KI-betriebene Geräte jedoch eine immer wichtigere Rolle dabei spielen, uns gesund zu halten.
Wir bei Shaip freuen uns, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Chancen dieser konvergierenden Trends zu nutzen. Aus diesem Grund bieten wir eine Reihe von Dienstleistungen speziell für Teams an, die KI in IoT-Geräte einbauen. Unser Personal besteht aus Fachleuten mit fundierten Kenntnissen in der Entwicklung von IoT-getriebenen Lösungen und unsere Leute stehen im Mittelpunkt unseres Angebots. Darüber hinaus bieten wir IoT-Produktteams Zugang zu mehr als 7,000 geschulten Mitarbeitern, die Ihnen die Daten bereitstellen können, die Sie benötigen, um skalierbare IoT-Lösungen am Edge zu entwickeln.
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