Σημείωση του συντάκτη: Αυτή η αφηγηματική έκδοση ενός πρόσφατου αισιόδοξη προοπτική επεισόδιο podcast,»AI Υγειονομική περίθαλψη και κατασκευή: Γιατί η υιοθέτηση είναι το πραγματικό πρόβλημα«Μια συζήτηση μεταξύ της Brittany Ng, Αντιπροέδρου της Siemens Digital Industries Software και της Δημήτρης Γιαννικόπουλου, Chief Innovation Officer της Rad AI, περιγράφει τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης σε δύο κρίσιμους τομείς, την υγειονομική περίθαλψη και την κατασκευή, όταν διαθέτει τα δεδομένα που χρειάζεται.
Η τεχνητή νοημοσύνη κινείται αποφασιστικά πέρα από τον πειραματισμό και στον πραγματικό κόσμο, αναδιαμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο γίνεται κρίσιμη εργασία τόσο σε νοσοκομεία όσο και σε βιομηχανικά περιβάλλοντα. Από τις σουίτες ακτινολογίας έως τα ναυπηγεία, η συζήτηση δεν αφορά πλέον τι θα μπορούσε να κάνει η τεχνητή νοημοσύνη, αλλά πώς αυξάνει ήδη την ανθρώπινη τεχνογνωσία για να προσφέρει μετρήσιμο αντίκτυπο.
Σε μια πρόσφατη συνέντευξη στο podcast Optimistic Outlook μεταξύ της Brittany Ng της Siemens Digital Industries Software και της Δημήτρης Γιαννικόπουλου, Chief Innovation Officer της Rad AI, προέκυψε ένα κοινό θέμα: το μέλλον της βιομηχανικής τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη και την καινοτομία στην κατασκευή εξαρτάται όχι από την αντικατάσταση των ανθρώπων αλλά από την ενδυνάμωσή τους να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις σε περιβάλλοντα υψηλού κινδύνου.
Παροχή των σωστών δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης για τους ασθενείς
Σε όλους τους κλάδους, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται πιο πολύτιμη όταν βελτιώνει - όχι αντικαθιστά - την ανθρώπινη κρίση. Πουθενά δεν είναι σαφέστερο από ό, τι στην υγειονομική περίθαλψη, όπου ο όγκος των δεδομένων μπορεί να κατακλύσει ακόμη και τους πιο έμπειρους κλινικούς γιατρούς.
Η υγειονομική περίθαλψη «είναι ένας τομέας όπου ο όγκος των πληροφοριών που βγαίνει είναι απλώς συντριπτικός», δήλωσε ο Γιαννικόπουλος στο podcast. «Το να μπορείς να κόψεις αυτόν τον θόρυβο μπορεί να είναι απίστευτα δύσκολο.»
Συγκεντρώνοντας και ερμηνεύοντας δεδομένα σε κλίμακα, η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη βοηθά τους κλινικούς ιατρούς να συνδέσουν τα σημεία γρηγορότερα - μειώνοντας τις χαμένες ή καθυστερημένες διαγνώσεις και καθοδηγώντας πιο ακριβείς διαδρομές φροντίδας. Στο podcast, ο Γιαννικόπουλος επεσήμανε την ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να συγκεντρώνει κατακερματισμένες πληροφορίες σε συστήματα και ειδικότητες, προσφέροντας μια σαφέστερη, πιο ολοκληρωμένη εικόνα της υγείας των ασθενών.
«Στον πυρήνα του, AI. [μπορεί] να πάρει τις απίστευτες ποσότητες δεδομένων που διαθέτουμε. .....και τελικά να βοηθήσει στη σύνδεση αυτού του ασθενούς με τις καλύτερες πληροφορίες και την καλύτερη διαθέσιμη οδό για αυτόν», είπε.
Καινοτομία με την «ψηφιακή ραχοκοκαλιά» της βιομηχανίας
Ενώ τα διακυβεύματα μπορεί να διαφέρουν, οι υποκείμενες συστημικές προκλήσεις στον τομέα της μεταποίησης και της ναυπηγικής είναι πολύ παρόμοιες με εκείνες της υγειονομικής περίθαλψης: πολύπλοκα συστήματα, υψηλές απαιτήσεις ασφάλειας και ανάγκη για ακρίβεια σε κάθε βήμα.
Το σημείο καμπής, όπως σημείωσε η Brittany Ng στο podcast, ήταν η εμφάνιση ενός ισχυρού ψηφιακού θεμελίου - συμπεριλαμβανομένων των ψηφιακών διδύμων κατασκευαστικών περιβαλλόντων και των συνδεδεμένων συστημάτων παραγωγής.
«Έχουμε επιτέλους αυτό που αποκαλώ ψηφιακή ραχοκοκαλιά», είπε ο Νγκ. «Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τώρα αυτά τα δομημένα δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα για να λειτουργήσει, όχι μόνο κατακερματισμένα υπολογιστικά φύλλα.»
Αυτή η ψηφιακή ραχοκοκαλιά επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να προχωρήσει πέρα από τις θεωρητικές γνώσεις σε προτάσεις με δυνατότητα δράσης - βελτιστοποίηση του σχεδιασμού, βελτίωση της ποιότητας και ενίσχυση της παραγωγικής ικανότητας σε βιομηχανίες που είναι κρίσιμες για την εθνική άμυνα και την οικονομική ανθεκτικότητα.