人工智能正在突破医疗保健的界限
我们都咨询过医学专家来诊断我们的病痛。检查结束后，医生在剪贴板上拿出一张图表，进入装满医学教育和机构知识的大脑，皱起眉头，然后在床边以知情和同情的方式传达消息。
但随着人工智能突破医疗保健的界限，今天的场景有点不同。
通过触摸平板电脑屏幕，医学专家现在可以利用通过人工智能、机器学习和数据分析获得的信息制定即时诊断和治疗计划。
据世界卫生组织称，人工智能可用于提高疾病诊断和筛查的速度和准确性。基于人工智能的解决方案可以协助临床护理，加强健康研究和药物开发，并支持多样化的公共卫生干预措施。
医疗保健行业不断寻找新方法来开发具有 ai 和 ml 功能的设备。微处理器、微控制器和现场可编程门阵列传送数据和算法以构建明智的诊断。这些设备可以为风险预测创建更好的健康记录管理数据库。医疗保健驱动的人工智能的潜力——从 ai 驱动的产品和应用程序到机器人——可以使医生和患者都受益。
对于寻求在创新产品比比皆是的地方构建新解决方案的设计工程师来说，这是个好消息。
在本周的新技术星期二，我们将了解 nxp semiconductors、microchip technology 和 advantech 的产品，这些产品有助于开发 ai、ml 和数据分析。
机器学习和推理系统选择
恩智浦半导体全面的eiq ™机器学习 (ml) 软件开发环境使必须安全地将观察转化为自动化的所有级别的开发人员都可以在边缘进行 ml。该环境集成了 ml 工作流工具、神经网络编译器、推理引擎和库，以支持一系列计算引擎。这为工程师和应用程序设计人员提供了使用高级 ml 技术开发产品所需的灵活性和自由度。该软件还提供了在边缘部署各种 ml 算法的关键要素。eiq环境利用现有硬件来加速 ml 应用程序开发，而不需要 ml 专用硬件。
microchip technology 机器学习是一个包括软件和硬件工具包、参考设计和硅平台的类别，适用于对 ml 或 ai 有经验或不熟悉的设计人员。microchip 基于 ai 和 ml 的算法可以收集和组织数据，在数据中心训练神经网络，或在边缘实施优化推理。microchip 的硅器件产品组合包括微控制器、微处理器和 fpga。microchip 的软件工具包具有 ml 框架，例如 tensorflow、keras、caffe 等。硬件和软件组合使设计人员能够开发应用解决方案，包括用于数据中心、自动驾驶汽车、安全和监控、电子围栏、增强和虚拟现实耳机、无人机、机器人、卫星图像和通信中心的 ai 加速卡。
研华mic-710a1 ai 推理系统是一款紧凑型无风扇计算机，非常适合用于工业 ai 应用。该计算机基于 nvidia® jetson nano ™模块，配备四核arm® cortex® -a57处理器、具有 128 个 nvidia cuda® 内核的 maxwell gpu 、 4gb lpddr4 和 16gb 闪存。mic-710a1 具有双千兆以太网 lan 端口、用于显示的 hdmi 视频、一个内部 usb 2.0 和外部 usb 2.0 和 usb 3.0 端口，以及一个用于信号控制的 8 位 di/do 端口。
人工智能正在推动医疗保健的发展。与所有技术一样，道德标准和安全问题也令人担忧。但准确的数据驱动诊断的优势大于劣势。所需要的只是一种可编程的床边方式。很可能有人已经在着手解决这个问题。
tommy cummings 是德克萨斯州的自由撰稿人/编辑。他的新闻职业生涯已经超过 40 年。他为《德克萨斯月刊》和《今日俄克拉荷马》杂志撰稿。他还曾在达拉斯晨报、沃思堡星报、旧金山纪事报等公司工作。汤米报道了硅谷的互联网繁荣，并一直是新闻媒体的数字内容和观众参与编辑。tommy 于 2018 年至 2021 年在 mouser electronics 工作，担任技术内容和产品内容专家。
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