Как искусственный интеллект может улучшить эффективность медицинского производства

Искусственный интеллект в медицинском производстве

Искусственный интеллект находит применение в самых разных отраслях, таких как финансы, образование и транспорт. Некоторые специалисты используют эту технологию для автоматизации рабочих процессов и бизнеса, в то время как другие более знакомы с их ролью виртуального помощника - Siri или Alexa. С его впечатляющей универсальностью это просто естественно. Помимо автоматизации и удобства искусственного интеллекта, можно достичь новых высот эффективности.

Эксперты отрасли согласны с этим. Годовой отчет «Производителя» показал, что 92% руководителей производства считают, что цифровые технологии «умной фабрики», такие как ИИ, могут помочь им повысить производительность. Последствия для медицинского производства, в частности, огромны. Мы рассмотрим последние события в этом секторе, предоставив исчерпывающую картину ценности искусственного интеллекта. Во все более цифровом мире он служит неотъемлемой цели для всех областей организации. Medtronic является доказательством этого факта.

Исследование Medtronic

Medtronic разрабатывает приложения для искусственного интеллекта на всех этапах производства и цепочки поставок. Тодд Морли, директор по науке о данных в компании, сказал, что их основными направлениями являются оптимизация цепочки поставок, оптимизация доходности, прогнозное обслуживание и контроль качества поставщика. Что касается мотивации этих изменений, Морли объяснил, что это была конвергенция различных факторов.

Методы искусственного интеллекта - глубокое обучение и графическое моделирование - все способствовали решению Medtronic использовать новые методики. Интеграция искусственного интеллекта в производственный процесс позволяет инженерам расставлять приоритеты в своих более насущных обязанностях. В качестве примера, прогнозирующий алгоритм может собирать данные о медицинском устройстве с дефектами.

Затем он может определить, будет ли производственная линия ломать устройство. Если алгоритм показывает 99%-ную вероятность того, что производственная линия сломает устройство, ИИ не отправит его в инженерный отдел. Неэффективность и рационализация производственного процесса – причины одностороннего развития направления медицины.

Трансформация промышленности

Возможности искусственного интеллекта для диагностического обслуживания также примечательны. Когда специалисты по сбору данных собирают и анализируют информацию о состоянии производственного оборудования, они могут вносить коррективы и вносить коррективы в графики, что, в свою очередь, снижает риск простоев.

Поскольку незапланированные простои обходятся в среднем в 260 000 долларов по данным, в будущем производители медицинского оборудования, скорее всего, примут искусственный интеллект для предотвращения проблем и улучшения всех процессов в своей отрасли.

Что касается альтернативных функций искусственного интеллекта, то возможности захватывающие. Технология ИИ предоставляет больше возможностей для массовой кастомизации в цехах. Эти системы могут использоваться для добавления или удаления компонентов из стандартных процедурных процессов, что обеспечивает большую степень гибкости работы.

В конечном счете, координация совместной работы роботов, интеллектуальной автоматизации, машинного обучения и Интернета вещей стремится преобразовать медицинское производство. Более того, это улучшит всю обрабатывающую промышленность, что приведет к невероятным улучшениям в промышленном производстве.

Двигаться только вперед

Несмотря на потенциал искусственного интеллекта для медицинского производства, компании все еще проявляют нежелание использовать эти технологии. ИИ все еще находится на этапе проверки концепции для многих производственных процессов, и поэтому объяснимость представляет проблему. Они не особенно восприимчивы к системам, тем более что медицинская промышленность может использоваться только для экономии времени.

Уже с этими проблемами они продемонстрировали готовность адаптировать свое производство к ИИ, и это очень значительный шаг вперед. По мере того, как мы вступаем в следующее десятилетие, интересно наблюдать за тем, как производство будет меняться. ИИ уже сейчас играет очень важную роль.

Автор статьи: Виктор Булавин