Iot und ai führen zu den nächsten Störungen bei techonomynyc

Auf der jüngsten TechonomyNYC-Konferenz war ich an vielen Diskussionen über die Auswirkungen des "Internets der Dinge" interessiert, insbesondere auf industrielle Anwendungen und KI, und wie sich diese sowohl auf die Gesamtwirtschaft als auch auf eine Reihe spezifischer Bereiche auswirken werden, einschließlich der Gesundheitsversorgung.

William Ruh, Chief Digital Officer von GE und CEO von GE Digital, wies darauf hin, dass die Industrieproduktivität, die bis 2011 jährlich um 4 Prozent gestiegen war, auf 1 Prozent gesunken sei, und schlug vor, dass dies teilweise auf die jüngste Zeit zurückzuführen sei Technologie richtet sich an Verbraucher, nicht an die Industrie.

Ruh glaubt, dass das Verbinden von Maschinen, das Sammeln von Daten und das Fahren von interessanten Analysen und Ergebnissen dies ändern wird. Während die Industrie dies das Internet der Dinge (oder IoT) nennt, sagt er, wenn er mit Kunden spricht, verwendet er den Begriff nicht, sondern spricht über die Steigerung der Produktivität durch Daten und Analysen. Und dies werde in den kommenden Jahren der interessanteste Bereich in der Technologie sein.

Als Beispiel erwähnte er, dass die Ingenieure durch Sensoren und Analysen nicht nur einen festgelegten Zeitplan für die Wartung von Flugzeugtriebwerken einhalten, sondern je nach Bedarf ein einzigartiges Wartungsprogramm für jedes Triebwerk erstellen können. Das Ergebnis ist mehr "time on wing". und weniger ungeplante Ausfallzeiten. Laut Ruh ist dies sehr wichtig, da 41 Prozent aller Verzögerungen wartungsbedingt sind. Weitere Beispiele, die er diskutierte, waren Pitney-Bowes, der an der Postproduktivität arbeitete, und Toshiba, der an Aufzügen arbeitete.

Ruh sagte, dies führe zum Konzept eines "digitalen Zwillings", der auf KI, Statistik und physikbasierter Modellierung basiert. Die meisten Industrieunternehmen machten schon seit sehr langer Zeit Analysen, wenn auch nicht im "AI-Stil". KI-artige Analysen wurden hauptsächlich in der Entwurfsphase verwendet. Jetzt, so sagte er, wird es in der Betriebsphase zusammen mit maschinellem Lernen und Statistiken verwendet, um die optimale Art der Konfiguration jeder Maschine herauszufinden. Ein Bereich, in dem erhebliche Fortschritte erzielt wurden, ist die Verwaltung von Windenergieanlagen. Durch die Abstimmung jeder Anlage kann ein Windpark 20 Prozent mehr Gesamtstrom erzeugen.

"Die Unternehmen, die herausfinden können, wie sie einen Vermögenswert produktiver machen können, werden die großen Gewinner sein", schloss er.

An einem Panel nahmen Vertreter von Bayer, McKinsey und Verizon teil, die von Kirkpatrick moderiert wurden und sich mit der Frage befassten, wie Technologie verschiedene Branchen verändert.

Jessica Federer, Leiterin der digitalen Entwicklung bei Bayer, sprach darüber, wie der Pharmahersteller sich mehr auf Ergebnisse konzentriert und dem Kunden einen "Endwert" bietet, da die Gesundheitsfürsorge zunehmend auf Systeme abzielt, bei denen Erstattungen auf Ergebnissen basieren. Sie merkte an, dass es vor 15 Jahren elektronische Patientenakten gab, die Systeme jedoch nicht interoperabel waren und daher nur einen begrenzten Nutzen hatten. Der neue Fokus liegt auf der Interoperabilität von Systemen, dem Abbau von Silos und der Schaffung besserer Verbindungen zwischen Menschen.

"Digital ist kein Technologiethema, es ist ein Volksthema", sagte Federer.

Laut Mark Bartolomeo, Vice President für vernetzte Lösungen und das Internet der Dinge bei Verizon, befinden sich heute mehr als 150 Millionen Geräte in den Netzwerken von Verizon. Er geht davon aus, dass diese Zahl in den nächsten Jahren enorm zunehmen wird, was die Nachhaltigkeit und Sicherheit verbessern und gleichzeitig das Wirtschaftswachstum vorantreiben dürfte. Er sprach über Beispiele, darunter die Zusammenarbeit mit Kommunen zur Verbesserung des Transports und die Zusammenarbeit mit Austernzüchtern in Cape Code, um mithilfe von IoT den Ertrag zu verbessern und ein sichereres Produkt zu produzieren, indem Ernte, Transport und Lieferung überwacht werden.

Mark Patel, Geschäftsführer von McKinsey & Company, stimmte Kirkpatrick zu, dass es IoT-Konzepte schon lange gibt, sagte jedoch, wir seien "noch sehr auf dem Weg", daraus wirtschaftlichen Wert abzuleiten. Er sagte, dass das größte Problem darin bestehe, alle Elemente auszurichten - die beteiligten Personen - und dass dies für ein Düsentriebwerk, an dem nur eine begrenzte Anzahl von Akteuren beteiligt ist, relativ einfach ist, es jedoch viel schwieriger sei in einem Gebiet wie einer Gesundheitsversorgung.

Bartolomeo sagte, dass die Barrieren für eine breitere Nutzung des Internet der Dinge die Komplexität eines Problems einschließen; ein fragmentiertes Ökosystem von Anbietern, das den richtigen Business Case definiert.

Ein Großteil des Gesprächs befasste sich mit Standards und Vorschriften rund um IoT-Daten. Bartolomeo erörterte die Notwendigkeit von Standards, um den Fortschritt voranzutreiben, und sprach darüber, wie verschiedene Gesetze die Technologie in Bereichen wie Energie, Eisenbahnsicherheit und Arzneimittelsicherheit vorangetrieben haben. Ruh wies auf die Probleme mit den Bestimmungen zur Datenhoheit und auf die Notwendigkeit allgemeinerer Handelsbestimmungen hin, um die Regeln klarer zu machen.

Ein weiteres interessantes Gespräch befasste sich mit AI. Paul Daugherty, CTO von Accenture, sagte, er glaube, AI sei real und werde die Art und Weise verändern, wie viele Unternehmen arbeiten. Er warnte jedoch vor dem "Waschen von AI", bei dem alle möglichen Dinge als Teil des Hype in die Kategorie eingereiht werden. Daugherty sagte, er betrachte AI als Teil eines breiteren Spektrums der Automatisierung, angefangen bei der frühen automatisierten Arbeit und der Automatisierung von Roboterprozessen. Einstieg in analytische Ansätze und schließlich in echte KI-Technologie, mit der Sie spüren, verstehen, handeln und lernen können.

Zu den Beispielen, die er anführte, zählten Versicherungsunternehmen, die AI verwendeten, um die Schadenshöhe eines Fotos zu bestimmen, und Arzneimittelentdeckungen, die mithilfe von Maschinen, die die Daten durchlaufen, viel schneller durchgeführt werden können. AI brauche gute Techniken und gute Algorithmen, aber wichtiger sei es, viele Daten zu haben.

Daugherty sagte, das erste große Ziel sei, "wie man Menschen super macht" durch Bildung und den Einsatz von KI, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Eine weitere große Herausforderung besteht darin, die KI in den Kern des Geschäfts zu verlagern und nicht nur am Rande. Insgesamt, sagte Daugherty, könnte AI die nächste große Störung sein, muss aber auch Teil anderer Dinge sein. Es ist ein Wegbereiter, kein Selbstzweck, sagte er.

Eine der interessantesten Sitzungen war ein Interview mit David Agus, Direktor des USC Center for Applied Molecular Medicine und Autor von The Lucky Years: Wie man in der schönen neuen Welt der Gesundheit gedeiht , unter der Leitung von Krishna Kumar, CEO von Emerging Businesses bei Phillips.

"Big Data wird das Gesundheitswesen verändern", sagte Agus, was zu besseren Ergebnissen und niedrigeren Kosten führen wird. Zum Beispiel sprach er darüber, wie eine der großen Veränderungen in der Medizin darin bestand, das gesamte System und nicht nur die Zelle zu betrachten, indem große Datenmengen in einen Kontext gestellt wurden. Zum Beispiel beschrieb er, wie in einer Studie festgestellt wurde, dass Betablocker Frauen mit Eierstockkrebs mehr als vier Jahre länger leben können, was jedoch nur anhand der Daten ersichtlich war. Er beschrieb auch, wie KI und maschinelles Lernen helfen, Lesetests für verschiedene Pathologien zu demokratisieren.

Aber während Agus sagte, dass Big Data eine Revolution ermöglichen kann, "wenn wir es richtig verwenden", wies er auf Probleme hin, die sowohl die Führung als auch die Sicherheit betreffen und die Krankenhäuser zurückhalten. Die meisten Daten in elektronischen Patientenakten sind heute "unbrauchbar", sagte er.

Agus wies auch darauf hin, dass es oft am wichtigsten ist, Informationen in einen Zusammenhang zu stellen und sie den Ärzten zu übermitteln. Er merkte an, dass Appendektomien in den USA relativ häufig seien, in Europa jedoch Antibiotika die häufigste Behandlung seien. Im Durchschnitt, sagte er, dauert es zwölf Jahre, bis die Hälfte der Ärzte eine neue Technologie einführt. Und er sagte, AI werde eigentlich keine Patienten behandeln, sondern nur Ärzte informieren, denn Medizin werde immer eine Kunst sein.

Es gab eine Reihe anderer Sitzungen, die ich interessant fand. Minerva Tantoco, CTO der Stadt New York, sprach darüber, Technologie an die Orte zu bringen, an denen sie am dringendsten benötigt wird, wie zum Beispiel das LinkNYC-Projekt, um allen fünf Bezirken kostenloses WLAN zur Verfügung zu stellen. Sie sagte, dass sie kostenlosen oder erschwinglichen Internet-Service vor 100 Jahren als vergleichbar mit der Lieferung von Wasser oder Strom ansah. Ein Großteil ihres Gesprächs befasste sich mit der Verwendung von Piloten und Prototypen sowie öffentlich-privaten Partnerschaften, um die für jedes Viertel am besten geeignete Technologie zu entwickeln. Darüber hinaus diskutierte sie die Ausweitung der Informatikausbildung, damit New York künftig mehr technologische Talente hat.

Das Gespräch, das mich am meisten überraschte, kam von Nina Tandon, CEO von EpiBone, einem in Brooklyn ansässigen Unternehmen, das daran arbeitet, lebendes Knochengewebe basierend auf Ihren eigenen Zellen in 3D zu drucken. Sie erklärte, dass der Anstoß von ihrem Verlobten kam, der sich den Knöchel gebrochen hatte und neun Operationen benötigte. Der Prozess umfasst die Entnahme einer Gewebeprobe und die Extraktion von Stammzellen sowie einen CT-Scan, um die perfekte Form des Knochens genau zu bestimmen. Die Techniker bauen dann ein Gerüst und innerhalb eines "Bioreaktors", um den Knochen in drei Wochen in die perfekte Form zu bringen. Der Vorteil, sagte sie, ist, dass es nicht nur eine perfekte Passform ist, sondern da es auf Ihren eigenen Zellen basiert, behandelt Ihr Körper es wie Ihre eigenen. Wenn alles gut geht, ist geplant, in ungefähr 18 Monaten Versuche mit Menschen zu beginnen.

Tandon merkt an, dass mit viel Arbeit in der zellbasierten und personalisierten Medizin "Zellen zu neuen Daten werden". Sie stimmt zu, dass dies viele provokative Fragen aufwirft, nicht nur was wir tun können, sondern was wir tun sollten. Sicherlich wirft es auf lange Sicht eine Reihe von Fragen auf. Was das spezifische Produkt betrifft - Knochengewebe für die Skelettimplementierung beim Menschen - finde ich es ein faszinierendes Konzept, obwohl es noch recht experimentell zu sein scheint.