အရာများအင်တာနက် (IoT) သည်လျင်မြန်စွာတိုးချဲ့နေပြီးချိတ်ဆက်ထားသောကိရိယာများမှထုတ်လုပ်သောဒေတာပမာဏသည်နေ့စဉ်နှင့်အမျှတိုးပွားလျက်ရှိပါသည်။ ကမ္ဘာ့စမတ်ဖုန်းများ၊ အာရုံခံကိရိယာများနှင့်အခြားအီလက်ထရောနစ်ပစ္စည်းများကဒေတာများမည်မျှဖန်တီးနေသည်ကိုနားလည်ရန်မဖြစ်နိုင်ပေမဲ့မင်းရဲ့အသိဥာဏ်တုနဲ့ပတ်သက်ရင်မင်းကမိုးကုတ်စက်ဝိုင်းမှာအခွင့်အလမ်းတွေကိုရှာဖွေရတာမခက်ပါဘူး။
မကြာသေးမီက 5G ကွန်ရက်များပေါ်ထွက်လာခြင်းနှင့်အတူအဓိကအားဖြင့်အင်တာနက်နှင့်တိုက်ရိုက်ဆက်သွယ်ထားသောမည်သည့်စက်ပစ္စည်းမဆိုတိုးတက်လာသောစက်မှုလုပ်ငန်းများသည်စက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးကိုပြောင်းလဲစေနိုင်သော AI အတွက်အသုံးပြုမှုအသစ်များကိုဖန်တီးပေးခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည်စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့်ဤလမ်းကြောင်းသစ်ပေါင်းစည်းမှုမှအကျိုးခံစားရန်ရပ်တည်ကြသည်။ ဤနည်းပညာများသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုထိခိုက်စေနိုင်သောနည်းလမ်းအချို့ကိုမလေ့လာမီ၊ မကြာသေးမီကတိုးတက်မှုများသည် AI developer များအဘယ်ကြောင့်ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။
အစွန်းမှာ AI ဆိုတာဘာလဲ။
Edge တွက်ချက်ခြင်းသည်ဒေတာများကိုဖန်တီးနေသည့်နေရာများအနီးတွင်ဆာဗာများနေရာချခြင်းအလေ့အထဖြစ်သည်။ IoT device ၏အနီးတစ်ဝိုက်ရှိ data များကိုဖမ်းခြင်း၊ သိုလှောင်ခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် bandwidth နည်းကို သုံး၍ ကုမ္ပဏီများသည် data များကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ရလဒ်အနေနှင့်၎င်းတို့၏ application များသည်ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရုံသာမက application များစွာကိုတစ်ပြိုင်နက်အသုံးပြုနေသော data များကို processing ၏ကုန်ကျစရိတ်ကိုလည်းလျှော့ချပေးနိုင်သည်။
အလားအလာရှိသောအချိန်နှင့်ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုကိုလျစ်လျူရှုရန်ခဲယဉ်းသည်၊ ၎င်းကိုအကြမ်းဖျင်းခန့်မှန်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှထုတ်ပေးသောအချက်အလက်များ၏ ၇၅ ရာခိုင်နှုန်း ၂၀၂၅ တွင်အစွန်းကိုအပြီးသတ်လုပ်ဆောင်လိမ့်မည်။ AI သည် edge devices များနှင့် cloud အရင်းအမြစ်များအကြားလုပ်ဆောင်မှုကိုအလိုအလျောက်ဖြန့်ဖြူးပေးနိုင်စွမ်းရှိသည်။
အထူးသဖြင့်စိတ် ၀ င်စားစရာကောင်းသည်မှာအစွန်းတွင် AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန်ဟူသောအယူအဆဖြစ်သည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်ခေတ်မီဆန်းပြားသော machine learning algorithms ကိုလုံလောက်စွာလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သောအခြေအနေများကိုယခုလောလောဆယ်ဗဟိုသိုလှောင်ရုံများတွင်သာတွေ့နိုင်သည်။ သို့သော်ကုမ္ပဏီအနည်းစုသည်ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းနေကြသည် IBM ၏မကြာသေးမီကအောင်မြင်မှုများ အနားတွင်စံပြလေ့ကျင့်မှုသည်မကြာမီလက်လှမ်းမီလိမ့်မည်ဟုအကြံပြုသည်။
IoT သည် edge computing နှင့် AI အတွက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကိုဆက်လက်တွန်းအားပေးနေစဉ်တွင်ဖြစ်နိုင်ချေသစ်များစတင်ပေါ်ထွက်လာလိမ့်မည်။ ဤတွင်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် AI ၏အနာဂတ်သည်မည်သို့ဖြစ်လာနိုင်သနည်း။
အဆင့်မြင့်လုံခြုံရေးနှင့်လုံခြုံရေး။
ရှုပ်ထွေးသောသီးသန့်လုံခြုံရေးစည်းမျဉ်းများသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသို့ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများဆောင်ကြဉ်းရန်ထုတ်ကုန်အဖွဲ့များအတွက်ကြောက်ခမန်းလိလိအတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် HIPAA နှင့်အခြားလုပ်ငန်းလမ်းညွှန်များကိုလိုက်နာခြင်းမရှိပါကနည်းပညာအသစ်များမချမှတ်နိုင်ပါ၊ ဥရောပ၏ GDPR နှင့်ကယ်လီဖိုးနီးယား၏ CCPA ကဲ့သို့အချက်အလက်ဒေတာဆိုင်ရာဥပဒေအသစ်များသည်ရှုပ်ထွေးမှုကိုပိုတိုးစေသည်။ သို့သော်၎င်းသည် cloud ၌မဟုတ်ဘဲပြည်တွင်း၌လုပ်ဆောင်သည်ဖြစ်သောကြောင့်အစွန်းရှိဒေတာသည်အသုံးပြုသူနှင့်အတူရှိနေသည်။ IoT အပလီကေးရှင်းများသည်ထိခိုက်လွယ်သောလူနာအချက်အလက်အားလုံးကိုစုဆောင်း။ သိုလှောင်ရန်မလိုဘဲလုပ်ဆောင်နိုင်လျှင်လိုက်နာရမည့်ကြီးမားသောဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးသည်သိသိသာသာပေါ့ပါးလာသည်။
ကြာချိန်လျော့ကျသွားသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ application များစွာနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် latency သည်အနည်းဆုံးဖြစ်ရမည်။ ဥပမာအားဖြင့်ဝတ်ဆင်နိုင်သောနှလုံးမော်နီတာများသို့မဟုတ်ချိတ်ဆက်ထားသောဆေးရုံလက်ပတ်များကိုအားပေးသောအာရုံခံကိရိယာများကိုယူပါ။ ဤကိရိယာများသည်လူနာဒေတာများကိုစုဆောင်းပြီး၎င်းအား cloud သို့ပို့ပေးသည်၊ စောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကလူနာ၏ကျန်းမာရေးကိုအဝေးမှခြေရာခံစေသည်။ ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်မှုနှေးကွေးခြင်းကအသက်အန္တရာယ်ရှိသောအရေးပေါ်အခြေအနေကိုတုံ့ပြန်ရန်လူနာ၏နှလုံးခုန်နှုန်း (သို့) သွေးပေါင်ချိန်ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲခြင်းကိုထောက်လှမ်းခြင်းမှကာကွယ်နိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးနှင့်သက်ဆိုင်သော ၀ တ်စုံများ ၀ ယ်လိုအားမြင့်တက်လာသည်နှင့်အမျှအချိန်နှင့်တပြေးညီ data processing သေချာစေရန်လည်းလိုအပ်လိမ့်မည်။
စက်ရုပ်စောင့်ရှောက်သူများ
မဟုတ်ဘူး၊ စက်တွေကမင်းရဲ့မိသားစုဆရာဝန်ကိုအချိန်မီအစားထိုးမှာမဟုတ်ဘူး။ သို့သော်စက်ရုပ်နှင့် AI တိုးတက်မှုအသစ်များသည်စက်မှု 4.0 ၌စတင်ခဲ့ပြီး AI စနစ်သုံးအသံအကူများကဲ့သို့ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ IoT ကိရိယာများသည်ရှေ့ဆက်သွားမည့်လူနာအတွေ့အကြုံတွင်ပိုကြီးသောအခန်းကဏ္ play မှရှိလိမ့်မည်မှာသေချာသည်။ လူသားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ၀ န်ထမ်းများကိုအစားထိုးခြင်းထက်ဆရာဝန်များ၊ သူနာပြုများနှင့်အုပ်ချုပ်ရေး ၀ န်ထမ်းများသည်လူနာဒေတာများကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာအသုံးပြုနိုင်ရန်ကူညီပေးလိမ့်မည် (လူကိုယ်တိုင်ဖြစ်စေ၊ telemedicine မှတဆင့်ဖြစ်စေ) ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့်အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်အဖွဲ့အစည်းများ၏ cloud ၏ကန့်သတ်ချက်များကိုပိုမိုသိလာသည်။ ပျောက်သွားဖို့သာမမျှော်လင့်ပါနဲ့။ Cloud အခြေပြုဖြေရှင်းနည်းများသည် IoT ထုတ်ကုန်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်၎င်းတို့၏သာလွန်နိုင်သော scalability နှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလွယ်ကူခြင်းတို့ကြောင့်စျေးကွက်ကိုဆက်လက်လွှမ်းမိုးထားလိမ့်မည်။ သို့သော်လည်း IoT ရင့်ကျက်လာသည်နှင့်အမျှ AI စွမ်းအင်သုံးကိရိယာများသည်ကျွန်ုပ်တို့ကိုကျန်းမာစေရေးအတွက်တိုးချဲ့လုပ်ဆောင်လာလိမ့်မည်။
Shaip တွင်ကုမ္ပဏီများသည်ဤပြောင်းလဲနေသောခေတ်ရေစီးကြောင်းမှတင်ပြသောအခွင့်အလမ်းများကိုရယူနိုင်ရန်ကူညီပေးရန်ကျွန်ုပ်တို့စိတ်လှုပ်ရှားနေသည်။ ထို့ကြောင့် AI ကို IoT စက်များသို့တည်ဆောက်သောအဖွဲ့များအတွက်အထူး ၀ န်ဆောင်မှုများစွာပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ၀ န်ထမ်းများသည် IoT မောင်းနှင်သောဖြေရှင်းနည်းများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်နက်ရှိုင်းသောကျွမ်းကျင်မှုများနှင့်ဖွဲ့စည်းထားသည် ငါတို့လူတွေ ကျွန်ုပ်တို့၏ပူဇော်သက္ကာ၏ဗဟိုတွင်ရှိသည်။ ထို့အပြင် IoT ထုတ်ကုန်အဖွဲ့များသည်အနားတွင်အရွယ်အလတ် IoT ဖြေရှင်းနည်းများကိုတိုးတက်စေရန်သင်လိုအပ်သောအချက်အလက်များကိုပံ့ပိုးပေးနိုင်သောလေ့ကျင့်ထားသောပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သူ ၇၀၀၀ ကျော်အားကျွန်ုပ်တို့ပေးခွင့်ပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့ကမ်းလှမ်းသောအရာအကြောင်းပိုမိုလေ့လာရန်ကျွန်ုပ်တို့၏ website ကိုစူးစမ်းပါသို့မဟုတ်ဆက်သွယ်ပါ။
