患者から医療提供者まで、ローカルAIは、より正確な診断を可能にし、事故を防ぎ、コンプライアンスを改善することにより、医療費の削減に役立ちます。 また、エッジデバイスは、医療インフラが限られているため、医療が不十分な人々にも医療を拡大できます。
患者ケア
大規模な病院では、治療中の患者は常に医師や看護師よりも多く、1：1の監視は不可能です。
ML対応のカメラとセンサーを使用すると、転倒、動きの欠如、その他の種類の行動など、選択したイベントについて医療スタッフに警告することができます。
CoralはローカルAIを提供するため、機密データがデバイスから出ることはなく、重要なアラートのみが出て、患者のプライバシーを損なわずにケアを改善します。
より正確な診断
医用画像は、診断する医師がいるよりもはるかに多くの画像を作成します。 今後数年間で、画像分類モデルは、医師ががんから脳卒中までのすべてをより迅速かつ正確に診断するのに役立ちます。
これらのモデルは、人間の目では識別できない色合いとパターンを検出する機能と、疾患の結果に関する歴史的知識を組み合わせています。 彼らは、医療専門家が見逃したかもしれない兆候をキャッチするのを助けることができます。
ローカルAIを備えたデバイスはフィルターとしても機能し、医師がスキャンとイメージングの重要な部分を深く掘り下げ、時間をより効率的に使用できるようにします。
低コストの診断
失明は、世界中の5億人の糖尿病患者にとって非常に現実的な可能性です。今日、失明の原因となる糖尿病性網膜症のスクリーニングは専門医のみが行うことができます。
Coralは、眼球の内側の画像をキャプチャし、市販のハードウェアでローカルに推論を実行する診断デバイスの構築に使用できます。つまり、プライマリケアクリニックはこれらの重要なスクリーニングを実施し、それらを必要とする患者にとってよりアクセスしやすくすることができます。
家庭内処方コンプライアンス
高齢者ケアの重要な要素の1つは、薬をスケジュールどおりに摂取することです。実際、見逃した薬の年間費用は、米国だけで最大3,000億ドルと見積もられています。
ポーズや視線の検出など、複数のAIモデルを実行することにより、mdash;薬の認識さえも-サンゴ対応の在宅デバイスは、薬を服用するように患者に思い出させるだけでなく、医師が設定したスケジュールで処方用量を調剤し、コンプライアンスを確保できます。
さらに、継続的な活動の監視により、病気の検出と予防が可能になり、その一方で人々がその場で加齢することができます。
Google Coral製品に興味がある場合は、Googleグローバルディストリビューター、Gravitylinkへようこそ.
