物联网 (IoT) 正在快速扩展，连接设备生成的数据量每天都在呈指数级增长。 虽然可能无法理解世界上的智能手机、传感器和其他电子产品正在创造多少数据，但如果您的工作涉及人工智能，则不难发现即将出现的机会。
边缘设备的日益普及——基本上是任何直接连接到互联网的设备——以及相对较新的 5G 网络的出现，为人工智能创造了新的用例，可以改变整个行业。 特别是医疗保健组织，可以通过各种令人兴奋的方式从这种趋势融合中受益。 在探讨这些技术可能影响医疗保健的一些方式之前，让我们先谈谈为什么最近的进步对 AI 开发人员如此有吸引力。
什么是边缘人工智能？
边缘计算是将服务器定位在创建数据的位置附近的做法。 通过在创建它的物联网设备附近捕获、存储和分析数据（而不是将其发送到中央云），公司可以使用更少的带宽更快地处理数据。 因此，他们的应用程序不仅运行速度更快，而且还能够降低同时使用的大量应用程序的数据处理成本。
潜在的时间和成本节约是不容忽视的，Gartner 预测，大约 75% 的数据由企业产生 到 2025 年将在边缘处理。人工智能有可能促进智能边缘计算，根据需要在边缘设备和云资源之间自动分配处理能力。
特别有趣的是在边缘训练 AI 模型的想法——毕竟，这是创建他们需要的数据的地方。 不幸的是，目前只能在集中式仓库中找到充分训练复杂机器学习算法所需的条件。 然而，少数公司正在解决这个问题，并且 IBM 最近的突破 表明边缘的模型训练可能很快就会触手可及。
随着物联网继续推动对边缘计算和人工智能的投资，新的可能性将开始出现。 人工智能在医疗保健领域的未来可能是这样的：
增强的安全性和隐私性。
复杂的隐私法规对希望为医疗保健行业带来创新的产品团队来说是一个巨大的障碍。 除非遵守 HIPAA 和其他行业准则，否则医疗机构无法采用新技术，而欧洲的 GDPR 和加利福尼亚的 CCPA 等新的数据隐私立法正在增加复杂性。 但是，边缘的数据仍然属于用户，因为它是在本地而不是在云中处理的。 如果物联网应用程序无需收集和存储所有敏感的患者数据即可运行，那么合规性的巨大负担就会明显减轻。
减少延迟。
对于许多医疗保健应用程序，延迟必须绝对最小。 例如，为可穿戴心脏监测器或连接的医院腕带供电的传感器。 这些设备收集患者数据并将其传输到云端，使护理提供者能够远程跟踪患者的健康状况。 数据处理速度减慢可能会阻止他们及时检测到患者心率或血压的突然变化以应对危及生命的紧急情况。 随着消费者对健康相关可穿戴设备的需求不断增长，确保实时数据处理的需求也在增长。
机器人看护人。
不，机器不会很快取代您的家庭医生。 但机器人和人工智能的新发展迎来了工业 4.0，人工智能语音助手等物理物联网设备无疑将在未来的患者体验中发挥更大的作用。 这些设备不会取代人类医护人员，而是帮助医生、护士和行政人员更好地利用患者数据，从而与患者有更多、更高质量的时间（无论是亲自还是通过远程医疗）。
在医疗保健和其他行业，组织越来越意识到云的局限性。 只是不要指望它会消失。 与物联网设备相比，基于云的解决方案将继续主导医疗保健技术市场，因为它们具有卓越的可扩展性和易于开发的特性。 然而，随着物联网的成熟，人工智能设备将在保持我们健康方面发挥越来越大的作用。
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