Đối với các thiết bị đeo thực tế và triển khai Internet of Things (IoT), trí tuệ nhân tạo nghiên cứu các nhiệm vụ giải quyết vấn đề hoặc lý luận cụ thể. Các giải pháp di động chăm sóc sức khỏe tự hào có các khả năng như nhận thức trực quan, nhận dạng giọng nói và ra quyết định.

Nhưng thiết bị đeo và IoT có thể hoạt động mà không cần động cơ AI. Tại sao chúng ta cần nó sau đó? Bởi vì giá trị đích thực nằm ở những hiểu biết.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học là hai công cụ quan trọng để hiểu biết sâu sắc. Nếu không có công cụ AI, dữ liệu từ thiết bị đeo sẽ không có bất kỳ giá trị nào đối với nhà cung cấp cũng như người dùng.

Đó là lý do tại sao các nhà phát triển ứng dụng có thể đeo ngày càng bổ sung các công cụ AI bên trong các ứng dụng sức khỏe có thể đeo và các giải pháp sức khỏe có thể đeo được.

Hơn nữa, khai thác dữ liệu hỗ trợ AI cũng rất cần thiết cho sự thành công của một nền tảng chăm sóc sức khỏe thông minh gắn kết nhiều điện thoại thông minh, trang web, thiết bị IoT và thiết bị đeo tay với nhau để thu thập dữ liệu và trả lại những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe của một cá nhân.

Xây dựng nền tảng: Học máy

Nền tảng phải chứa các điểm dữ liệu từ nhiều nguồn y tế khác nhau như sách hướng dẫn, tạp chí và dữ liệu y tế công cộng để mô phỏng kiến ​​thức của bác sĩ.

Khi thêm dữ liệu cụ thể của bệnh nhân bao gồm thời gian và vị trí vào bộ dữ liệu khổng lồ của nền tảng, hệ thống máy học có thể tạo ra mô hình lâm sàng của bệnh nhân.

Các thiết bị IoT và thiết bị IoT tương thích có thể giao tiếp với API của nền tảng và có thể được thực hiện để tạo ra những hiểu biết thú vị về dữ liệu nhận được từ các thiết bị.

Sức khỏe dự phòng

Google muốn tiêm nanobots vào động mạch của bạn. Nhưng đừng sợ hãi. Nếu họ có thể tìm cách đưa họ ra, Google X có thể là bước đột phá tiếp theo trong lĩnh vực công nghệ y tế.

Sau khi được tiêm qua viên nang, các hạt nano chủ động phát hiện và chẩn đoán bệnh, ung thư, đau tim sắp xảy ra hoặc đột quỵ dựa trên những thay đổi đối với sinh hóa của người ở cấp độ phân tử và tế bào.

Sau đó, bệnh nhân có thể sử dụng một thiết bị đeo như đồng hồ đeo tay được kẹp trên cổ tay của mình để nhận các bài đọc từ các hạt nano (các hạt nano thực sự là các thiết bị IoT).

Thiết bị đeo sau đó cung cấp dữ liệu cho công cụ AI của nền tảng và sử dụng khả năng học máy của nó để phát hiện những bất thường nếu có trong cơ thể người mặc.

Nếu được phát hiện, thiết bị đeo có thể báo cáo một tình trạng tiềm ẩn như các động mạch bị chặn có thể dẫn đến đột quỵ tim hoặc khối u ung thư ở giai đoạn rất sớm.

Tư vấn y tế

Khi phát hiện ra sự bất thường, bệnh nhân có thể báo cáo cho bác sĩ tư vấn hoặc bác sĩ AI. Một bác sĩ AI nói chung là một mạng lưới thần kinh độc lập với các thuật toán học sâu có thể phát hiện bệnh nhanh hơn bác sĩ của con người.

Các thuật toán học sâu đảm bảo nền tảng phạm sai lầm tối thiểu và tạo ra số lượng lớn các phát hiện thông qua một mô-đun tự học.

Mặc dù chia sẻ dữ liệu giống như nền tảng, các thuật toán học máy có bản chất mạnh hơn, cung cấp các báo cáo chi tiết.

Quản lý dược phẩm

Bác sĩ AI có thể kê đơn thuốc cho bạn. Dưới bề mặt, mạng lưới thần kinh cung cấp năng lượng cho các bác sĩ AI khi phát hiện kết nối với nền tảng để thu thập dữ liệu y tế cần thiết và kê đơn thuốc cho bệnh nhân.

Đơn thuốc sau đó được gửi đến bệnh nhân có thể đeo được từ đó bệnh nhân có thể đặt thuốc bằng hệ thống thanh toán không tiếp xúc tích hợp với   chip NFC được nhúng trong thiết bị đeo được.

Một ứng dụng sức khỏe có thể đeo thậm chí có thể nhắc nhở bạn khi đến lúc dùng thuốc.

Căn cứ đạo đức, Nghị định thư và Chấp nhận

Trong một số trường hợp, các hệ thống máy học cần phải làm việc với các mã phần mềm để tạo ra kết quả được cải thiện.

Tùy thuộc vào trường con, một số cấu trúc không thể đạt được độ chính xác cao mà không có sự can thiệp của con người, chẳng hạn như trong trường hợp xác định hình ảnh. Một con mèo hoang và một con mèo nhà có thể xuất hiện tương tự như một máy tính.

Trong những trường hợp đó, một chiến thuật cung cấp dịch vụ cộng đồng như reCAPTCHA nhằm cải thiện mô hình hơn nữa thông qua những nỗ lực của con người.

Một thách thức là tích hợp dữ liệu và thu thập dữ liệu trên các tập dữ liệu khác nhau. Kết nối giữa các lược đồ khác nhau phải được đặt ra trước khi dữ liệu trong tất cả các bảng có thể được nối.

Hơn nữa, các nhà phát triển ứng dụng di động AI đang ngày càng sử dụng cả SQL và NoQuery, cơ sở dữ liệu quan hệ có cấu trúc hoặc không cấu trúc và các định dạng để lưu trữ dữ liệu theo các giao thức phát triển ứng dụng có thể đeo thân thiện với AI.