Internet de las cosas (IoT) se está expandiendo rápidamente y la cantidad de datos generados por los dispositivos conectados crece exponencialmente cada día. Si bien puede ser imposible comprender cuántos datos están creando los teléfonos inteligentes, los sensores y otros dispositivos electrónicos del mundo, si su trabajo involucra inteligencia artificial, no es difícil detectar las oportunidades en el horizonte.
La creciente prevalencia de los dispositivos de borde, esencialmente cualquier dispositivo que tenga una conexión directa a Internet, junto con la aparición relativamente reciente de las redes 5G ha creado nuevos casos de uso para la IA que podrían transformar industrias enteras. Las organizaciones sanitarias, en particular, se beneficiarán de esta convergencia de tendencias de diversas formas interesantes. Antes de explorar algunas de las formas en que estas tecnologías podrían afectar la atención médica, hablemos de por qué los avances recientes son tan atractivos para los desarrolladores de IA.
¿Qué es la IA en el borde?
La computación perimetral es la práctica de colocar servidores cerca de donde se crean los datos. Al capturar, almacenar y analizar datos en las cercanías del dispositivo IoT que los crea (en lugar de enviarlos a la nube central), las empresas pueden procesar los datos más rápido utilizando menos ancho de banda. Como resultado, sus aplicaciones no solo funcionan más rápido, sino que también pueden reducir los costos de procesamiento de datos para muchas aplicaciones que se utilizan simultáneamente.
Los ahorros potenciales de tiempo y costos son difíciles de ignorar, y Gartner predice que aproximadamente 75% de los datos generados por empresas se procesará en el borde para 2025. La IA tiene el potencial de facilitar la computación en el borde inteligente, automatizando la distribución de la potencia de procesamiento entre los dispositivos del borde y los recursos en la nube según sea necesario.
Especialmente intrigante es la idea de entrenar modelos de IA en el borde; después de todo, ahí es donde se crean los datos que necesitan. Desafortunadamente, las condiciones necesarias para entrenar suficientemente sofisticados algoritmos de aprendizaje automático solo se pueden encontrar en almacenes centralizados por ahora. Sin embargo, un puñado de empresas están trabajando en este problema y avances recientes de IBM sugieren que el entrenamiento de modelos en el borde pronto podría estar a su alcance.
A medida que IoT continúe impulsando la inversión en computación de borde e inteligencia artificial, comenzarán a surgir nuevas posibilidades. Así es como podría verse el futuro de la IA en la atención médica:
Seguridad y privacidad mejoradas.
Las complejas regulaciones de privacidad representan una barrera formidable para los equipos de productos que esperan aportar innovación a la industria de la salud. Las organizaciones de atención médica no pueden adoptar nuevas tecnologías a menos que cumplan con HIPAA y otras pautas de la industria, y la nueva legislación de privacidad de datos como el GDPR de Europa y la CCPA de California se suman a la complejidad. Sin embargo, los datos en el borde permanecen con el usuario porque se procesan localmente en lugar de en la nube. La enorme carga del cumplimiento se vuelve significativamente más liviana si las aplicaciones de IoT pueden funcionar sin la necesidad de recopilar y almacenar todos los datos confidenciales de los pacientes.
Latencia reducida.
Cuando se trata de muchas aplicaciones sanitarias, la latencia debe ser absolutamente mínima. Tomemos, por ejemplo, los sensores que alimentan los monitores cardíacos portátiles o las pulseras hospitalarias conectadas. Estos dispositivos recopilan datos del paciente y los transmiten a la nube, lo que permite a los proveedores de atención realizar un seguimiento de la salud del paciente de forma remota. Una desaceleración en el procesamiento de datos podría evitar que detecten un cambio repentino en la frecuencia cardíaca o en la presión arterial de un paciente a tiempo para responder a una emergencia potencialmente mortal. A medida que crece la demanda de los consumidores de dispositivos portátiles relacionados con la salud, también lo hará la necesidad de garantizar el procesamiento de datos en tiempo real.
Cuidadores de robots.
No, las máquinas no reemplazarán a su médico de familia en el corto plazo. Pero los nuevos desarrollos en robótica e inteligencia artificial han dado paso a la Industria 4.0, y los dispositivos físicos de IoT como los asistentes de voz impulsados por inteligencia artificial, sin duda, desempeñarán un papel más importante en las experiencias de los pacientes en el futuro. En lugar de suplantar a los trabajadores de la salud humana, estos dispositivos ayudarán a los médicos, enfermeras y personal administrativo a hacer un mejor uso de los datos de los pacientes, lo que llevará a más tiempo y de mayor calidad con los pacientes (ya sea en persona o por telemedicina).
En la salud y otras industrias, las organizaciones son cada vez más conscientes de las limitaciones de la nube. Simplemente no espere que desaparezca. Las soluciones basadas en la nube seguirán dominando el mercado de tecnologías sanitarias debido a su escalabilidad superior y facilidad de desarrollo en comparación con los dispositivos IoT. Sin embargo, a medida que la IoT madure, los dispositivos impulsados por IA desempeñarán un papel cada vez más importante para mantenernos saludables.
En Shaip, nos complace ayudar a las empresas a aprovechar las oportunidades que presentan estas tendencias convergentes. Es por eso que ofrecemos una serie de servicios específicamente para equipos que integran IA en dispositivos de IoT. Nuestro personal está compuesto por profesionales con amplia experiencia en el desarrollo de soluciones impulsadas por IoT, y nuestra gente están en el corazón de nuestra oferta. Además, brindamos a los equipos de productos de IoT acceso a más de 7,000 colaboradores capacitados que pueden proporcionar los datos que necesita para desarrollar soluciones escalables de IoT en el borde.
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