Implementierung von KI in der IoT-basierten Gesundheitsanwendung für die Logistik

Wichtige Details

Minimierung von Gesundheitsrisiken und Kostenreduzierung durch Automatisierung des Echtzeit-Supportservices.

Herausforderung

IoT-Anwendungen im Gesundheitswesen mit KI verbessern
Lösung

ML-Modell zur Verarbeitung von Daten in der Datenbank des Kunden und zur Erzeugung von Push-Benachrichtigungen
Technologien und Werkzeuge

Python + DS, APNs, AWS Lambda, PostgreSQL, Swift (iOS)

Kunde

Der Kunde ist ein in Europa ansässiges Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung von IT-Lösungen für Unternehmen aus verschiedenen Branchen spezialisiert hat. Um den bestehenden Geschäftsansatz durch die Implementierung moderner Technologien zu verbessern, benötigte der Kunde eine Gesundheitsanwendung, die mit dem IoT und KI-Lösungen zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen für die Mitarbeiter zu verbessern und die Effizienz der Dienstleistungen zu steigern. Der Kunde war auf der Suche nach Experten im Bereich der KI-Softwareentwicklung.

Herausforderung: Verbesserung der IoT-Anwendung im Gesundheitswesen durch KI

Als erfahrener Anbieter von AI-Software-Entwicklung wurde ESSID Solutions mit der Aufgabe konfrontiert, die ein maschinelles Lernen (ML) Modell, um die bestehende Lösung des Kunden zu erweitern. Unser Entwicklungsteam wurde beauftragt, ein Modell zu entwickeln, das große Mengen an historischen Daten und Daten von tragbaren Geräten effizient verarbeiten kann, um datenbasierte Push-Benachrichtigungen für iOS zu erstellen und zu liefern.

Die IoT-Komponente war ein Armband, das vor und während jeder Fahrt die Herzfrequenz des Fahrers maß. Diese Daten reichten für eine zuverlässige Bewertung des Gesundheitszustands nicht aus. Um mehr Daten zu systematisieren und zu verarbeiten, benötigte die bestehende Lösung ein zusätzliches ML-basiertes Modell.

Lösung: ML-Modell zur Verarbeitung verschiedener Datentypen und zur Erstellung personalisierter Benachrichtigungen

Das IoT Gesundheitswesen Die Anwendung ist für Fahrer von Nutzfahrzeugen gedacht, die gesundheitliche Probleme haben. Die Vorbeugung von Notfällen ist Teil des Programms für die Mitarbeiterbetreuung und das Kostenmanagement des Unternehmers.

Das Team von ESSID Solutions begann damit, die bestehende Lösung zu überprüfen. Unser KI-Forschung und -Entwicklung Experten untersuchten die Fähigkeiten der bestehenden App, um die besten Möglichkeiten zu finden, sie zu verbessern.

Abgesehen von den über die Armbänder gesammelten Daten haben wir die folgenden Arten von Daten als Input in das Modell geholt:

Herzfrequenz des Fahrers
Geschlecht und Alter des Fahrers
Historische Herzfrequenzdaten
Wetterinformationen
Zeit des Tages
Route und Zielort

Die gesammelten Daten wurden zur weiteren Verarbeitung in die Datenbank des Kunden eingespeist. Die folgenden Datenquellen wurden verwendet, um den Input für das ML-Modell zu erhalten:

Auf der Grundlage der umfassenden Eingabedaten trainierten wir das Modell für die folgenden Aufgaben:

Analysieren Sie den Gesundheitszustand der Fahrer
Gesundheitsprobleme erkennen
Erzeugen von Push-Benachrichtigungen
Senden von Warnungen und Empfehlungen an Fahrer

Der Algorithmus teilt die empfangenen Daten in 3 Kategorien oder Zonen ein. Je nach der einen oder anderen Kategorie werden unterschiedliche Push-Benachrichtigungen und Empfehlungen vom Server an die Fahrer gesendet. Die Beispiele sind die folgenden:

Um die Aufgabe zu erfüllen, nutzte das Team von ESSID Solutions den Apple-Push-Benachrichtigungsdienst (APNs), um die Fernbenachrichtigungsfunktion zu aktivieren. Unser Team nutzte auch den Dienst des Kunden, um Daten zu speichern und zu verarbeiten.

Ergebnis: ML-gestützte Spesenmanagementlösung, Kostensenkung durch Prozessautomatisierung

Das Team von ESSID Solutions lieferte erfolgreich das ML-Modell, das die Zusammenführung von IoT und KI um die Gesundheitsanwendung des Kunden zu verbessern. Der bereitgestellte Algorithmus erleichterte die Datenauswertung und ermöglichte datengesteuerte Push-Benachrichtigungen für iOS-Geräte.

Der eingebettete Algorithmus arbeitete effizient mit verschiedenen Datentypen und ermöglichte die Erstellung personalisierter Empfehlungen. Außerdem ermöglichte die Lösung von ESSID Solutions dem Eigentümer einer Nutzfahrzeugflotte, die Mitarbeiter besser zu betreuen, die Arbeitsbedingungen für die Fahrer zu verbessern, Gesundheitsrisiken zu minimieren und Kosten zu senken, indem der Echtzeit-Supportdienst automatisiert wurde.