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认清在医疗保健中实施人工智能(AI)所面临的挑战，可以帮助医疗保健提供者制定适当的策略并以无风险的方式快速实施创新的解决方案。

人工智能正在以多种方式改变医疗保健。医疗保健组织正在实施用于机器人手术、护理帮助、准确诊断和精密药物的AI。实际上，毕马威会计师事务所(KPMG)进行的一项调查显示，有53%的高管认为医疗保健在采用AI方面处于领先地位。

尽管在采用AI方面处于领先地位，但并非所有医疗保健组织都已实施AI。部署AI解决方案时面临的挑战仍使一些医疗保健组织无法充分利用AI技术。在这种情况下，医疗保健企业有必要了解医疗保健及其解决方案中的AI挑战。

解决医疗保健中的人工智能挑战

要解决医疗保健中AI实施方面的挑战，必须意识到这些挑战。一旦卫生组织意识到了挑战，便可以更好地找到克服挑战的方法。



 

不仅如此，当与无人机传感器配对时，这些算法还可以改善前期数据收集。AI和ML工具有助于实时调整传感器系统的位置。如果信号丢失或无人机偏离其检查飞行路线，则在专业无人机或飞行员硬件上运行的EDGE AI算法可以帮助无人机通过物体检测重新调整其焦点，或者避免机载碰撞造成的事故。

通过帮助在飞行中重新调整传感器的方位，AI不仅可以确保更准确的数据收集，而且可以确保由于数据收集不准确而无需重复飞行或提前结束飞行，从而节省了宝贵的时间和资源。

机器学习技术可以在空中发现传感器或无人机的飞行路径中的任何故障，根据需要进行重新校准，并在数据通过传感器的视频馈送时识别出数据中的各个元素。

分解孤岛以创建整体数据方法


 

但是，在公用事业行业中，人工智能和机器学习(ML)开始展示其对业务许多方面的某些最有影响力的影响。电力公司越来越依赖AI来改善电力供应，例如在亚马逊和加利福尼亚州，通过无人机管理软件和植被管理来防止潜在的野火。

在后疫情时代，减少的现场劳动力正在迅速成为一种常态，人工智能实际上正在改善人类的工作。

从数据收集和分析到可行见解的呈现，人工智能和机器学习算法正在迅速重新定义公用事业公司如何管理其电力基础设施。

合并和分类数据

公用事业公司监督着庞大的基础设施网络，包括电线杆、导体、变电站。包含这些关键组件的传输线和配电线跨越数千英里。由于存在着火或停电的危险，因此还必须监视围绕该关键基础设施的植被管理。

全面了解这些资产意味着要使用各种不同的传感器进行电力线检查。这些传感器包括光检测和测距(LiDAR)、彩色(RGB)、高光谱和热成像。

这使无人机地图绘制软件可以捕获一切，从植被附近到基础设施资产，再到单个组件(例如变压器上的绝缘子)，其操作完整性到指示潜在火灾隐患的热点。

这是要捕获、分类和处理的大量数据。而且，数据中有很多单独的元素(即使只有一张图像)也可以精确定位和分类，更不用说准确地进行分类了。在所有这些传感器上对数十亿个数据点进行分类是一项非常耗时的手动任务。

AI和ML工具可以完成相同的工作。在几秒钟内扫描在数千英里的公用事业基础架构中收集的数千张图像。LiDAR点云分割可以检测导体(相当难于分割的组件类型)，每个点的准确度都超过95%，而高光谱图像分割可以识别植物物种，准确度高达99%。

（编辑：阳江站长网）

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