Zdravotnictví potřebuje lepší hardware, řešením mohou být dedikované procesory

Výzkum a věda | |

Zdravotnictví potřebuje lepší hardware, řešením mohou být dedikované procesory

Zdravotnictví jako takové je nesmírně cenný průmysl nejen z hlediska humanitního, ale i ekonomického: Do roku 2022 má dosáhnout hodnoty přibližně 10 bilionů dolarů, což je částka pro běžného smrtelníka nepředstavitelná.


Velký potenciál pro lékaře mají různá edge zařízení internetu věcí spolu s technikami strojového učení. Hluboké učení a další metody přináší významnou pomoc lékařům, ovšem v současnosti jim nestačí hardware; požadavky na výpočetní výkon se významně zvyšují a Moorův zákon, který sám o sobě postupně přestává platit, zdaleka nestačí na potřeby hlubokého učení.

Jedním z řešení mohou být akcelerátory strojového učení: Procesorová jádra specificky stavěna pouze na potřeby strojového a hlubokého učení, která by se přímo dodávala do nemocnic a zdravotnických zařízení.

Tento „edge processing“ představuje udržitelnou možnost, jak zvýšit výkon zařízení a zároveň udržet bezpečnost a soukromí pacientů, popsal doktor Rahimi Azghadi pro Univerzitu Jamese Cooka. Tím, že data budou uložena přímo v nemocnici nebo blízkém úložišti, nebude nutné zařízení připojovat ke špatně zabezpečené síti či internetu.

Proč ještě taková řešení neexistují? Protože není jednoduché je vymyslet takovým způsobem, aby zároveň zajišťovala bezpečnost, úspornost, relativně nízké náklady, a přesto dostačující výkon pro potřeby nemocnic, a ještě jednoduchost použití pro personál a místní IT pracovníky. Pro firmy, které ovšem něco takového dokážou, představuje edge processing ve zdravotnictví nový zdroj příjmů.

Celkově bude výsledný produkt vyžadovat spolupráci hned několika oborů a profesionálů z řady odvětví – softwarové inženýry, datové vědce, neurovědce a různé zdravotnické specialisty.


Úvodní foto: © kentoh - Adobe Stock


Články z rubriky

Díky cloudu je nasazení umělé inteligence mnohem snazší"

Překvapivě dostupnost AI technologií není v současné době zdaleka největší překážkou nasazení umělé inteligence ve firmách. Mezi nejčastější patří právě nedostatek znalostí a zkušeností, nedostupnost...
více »


Vyčmuchání rakoviny? S umělou inteligencí ano"

Nástroj vyvinutý Pensylvánskou univerzitou a Penn’s Perelman School of Medicine vyvinulo nástroj, který dokáže pomocí pachových vzorků detekovat několik druhů rakoviny, a to s přesností až 95 %.
více »


Deepfake geografie: Zfalšované satelitní snímky hrozí budoucími problémy"

Oheň v Central Parku nebo ohňostroj v Indii během Diwali viditelný z vesmíru – i to lze spatřit na speciálně upravených satelitních snímcích, které odborníci označují za „deepfake geografii“.
více »


Rychlejší reakce na budoucí pandemie"

To, že může kdykoliv udeřit další globální pandemie, se vědělo už před Covidem – ač se taková možnost značně podceňovala. Na příště už chce být svět připraven lépe.
více »


Boltzmannův stroj pro kvantové strojové učení"

Kvantové počítače splní svůj příslib vysoké efektivity a sice omezené, nicméně nepřekonatelné rychlosti, pouze pokud pro ně budou existovat funkční algoritmy.
více »


Související články


Tagy

AI hluboké učení deep learning IT software data neurovědci zdravotnictví finance Moorův zákon edge

Komentáře