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IoT

Cos'è l'Internet delle cose?

L'Internet of Things, comunemente abbreviato come IoT, si riferisce alla connessione di dispositivi (diversi dalle famiglie tipiche come computer e smartphone) a Internet. Automobili, elettrodomestici da cucina e persino monitor cardiaci possono essere collegati tramite l'IoT.
Mentre l'Internet of Things crescerà nei prossimi anni, altri dispositivi entreranno a far parte di tale elenco.

Cos'è un dispositivo Internet of Things?

Qualsiasi dispositivo autonomo connesso a Internet che può essere monitorato e / o controllato da una postazione remota è considerato un dispositivo IoT. Con il progresso tecnologico e dispositivi sempre più piccoli e potenti, quasi tutti i prodotti possono essere o diventare dispositivi di IoT.

Cos'è l'ecosistema di Internet of Things?

Tutti i componenti che consentono alle aziende, pubbliche e private, e ai consumatori di connettersi ai propri dispositivi IoT, inclusi accessi remoti, dashboards - cruscotti digitali, reti virtuali sicure, gateway, analisi dati e analitica, archiviazione dei dati e sicurezza fanno parte dell'ecosistema di IoT.

Cos'è il gateway IoT?

I gateway IoT, come il gateway IIoT di ServerNet, sostiene diverse funzioni critiche come connettività dei dispositivi, connettività a sistemi complessi (PLC per esempio), traduzione dei protocolli, filtraggio ed elaborazione dei dati, sicurezza, aggiornamento, gestione e altro. I gateway più potenti, come lo LS24 si ServerNet, funzionano anche come piattaforme per il codice dell'applicazione che elabora i dati e diventa parte intelligente di un sistema distribuito, definito come "edge computing".

Cos'è il cloud computing, fog computing e edge computing?

Cloud computing

Il cloud computing e l'IoT servono entrambi a migliorare l'efficienza nelle attività quotidiane, e i due hanno una relazione complementare. L'IoT genera enormi quantità di dati e il cloud computing fornisce un percorso per far viaggiare quei dati verso la sua destinazione.

Fog o Edge computing

Fog computing, nebbia in italiano, è più di un semplice nome intelligente. Conosciuto anche come edge computing, fornisce un modo per raccogliere ed elaborare i dati su dispositivi informatici locali invece che nel cloud o in un data center remoto. Sotto questo modello, i sensori e gli altri dispositivi collegati inviano dati a un dispositivo di elaborazione vicino e locale - in inglese, ai bordi, nelle prossimità - sul "edge" del dato o dati raccolti. Questo potrebbe essere un dispositivo comunemente definito un gateway, come uno switch o un router, che processori e analizzi questi dati.

IIoT

Cos'è Industrial Internet of Things - IIoT?

Un oggetto IIoT è in realtà un dispositivo IoT di recente sviluppo pensato esclusivamente per la sua applicazione all'interno della quarta rivoluzione industriale.
Lo scopo degli oggetti IIoT è quello di ottimizzare i processi produttivi attraverso la connessione tra i macchinari, realizzare dei dati utili per un centro di analisi, avere un controllo preventivo sullo stato di salute delle macchine in uso e controllare i tempi della produzione industriale.
Un'impresa che investe sulle nuove tecnologie può usare entrambi, sia IoT che IIoT. Ma le due tecnologie non sono sinonimi. Industrial Internet of Things è un'evoluzione dell'IoT che permette a un dispositivo intelligente di avere più connessioni contemporaneamente e di lavorare con una maggiore quantità di dati.

Rispetto agli oggetti IoT i dispositivi IIoT sono più resistenti, perché devono operare in condizioni estreme. Ad esempio, devono resistere a temperature elevate, condizioni climatiche avverse, alla corrosione e alla operatività 24/7, 365 giorni al anno. Gli oggetti IIoT inoltre sono quasi sempre applicati a gru, sonde, impianti industriali e altri grandi macchinari. è difficile per l'operaio raggiungere e sostituire questi dispositivi e per questo sono creati per durare. Come detto, gli oggetti Industrial Internet of Things possono lavorare con una quantità di dati maggiore. Questo poiché in un sistema IIoT ben strutturato un dispositivo non fa altro che analizzare i dati in arrivo per prepararli e inviarli a un gateway come quello di ServerNet. In più gli oggetti IIoT, grazie ad apposite app per la gestione, sono molto personalizzabili per una PMI che li compra. Infine a livello di sicurezza informatica hanno degli standard molto più solidi rispetto ai dispositivi IoT.

IoMT

Cos'è Internet of Medical Things - IoMT?

L'Internet of Medical Things sta per trasformare il settore sanitario, e se raggiunge il suo massimo potenziale, cambierà radicalmente ogni aspetto anche della della vita di tutti quelli (dottori e pazienti) che, volendo o non volendo sono dentro o ci girano intorno.

La carta e la penna sono stati il mezzo principale per registrare le informazioni dei pazienti per decenni. Ma ora la tecnologia sanitaria sta cambiando in modi importanti.
I servizi ai cittadini ora consentono ai pazienti di pianificare i loro appuntamenti senza la necessità di chiamare uno studio medico e attendere un addetto alla reception. La tecnologia dell'informazione sanitaria consente ai medici di portare con sé le informazioni ovunque vanno attraverso le app sui loro smartphone.
E questa crescente connettività non mostra segni di rallentamento. In realtà, sta solo accelerando. Diversi studi di ricerca indicano un tasso di crescita tale da arrivare a oltre 600 milioni di dispositivi IoMT nel 2020, considerando che per la fine del 2015 erano stimati sotto 100 milioni. Questo numero non incorpora gli oggetti Indossabili come i tracker o i computer per lo sport e fitness.

In breve, una maggiore connessione con i dati medicali da dispositivi medicali significa dati più accessibili per i professionisti del settore e una migliore assistenza sanitaria per i pazienti.

Cos'è EMR o EHR e come si collega con IoMT?

Probabilmente il più grande balzo in avanti tecnologico negli ultimi decenni è stato la crescita delle cartelle cliniche elettroniche, EHR ed EMR - reciprocamente Electronic Health Records e Electronic Medical Records.
È immediata la distinzione tra EMR ed EHR, se si pensa al termine "medico" rispetto al termine "salute - health". Un EMR è una visione più ristretta della storia medica di un paziente, mentre una EHR è una relazione più completa, generalizzata della salute del paziente.

Nel 2009, solo il 16% degli ospedali degli Stati Uniti utilizzava una EHR o EMR, ma tale cifra è salita a circa l'80% nel 2013, secondo Becker's Hospital Review. In precedenza, gli ospedali disponevano di più sistemi che gestivano funzioni diverse, ma le EHR ne unificano tutti in un unico sistema

Come l'IoMT rivoluzionerà il settore sanitario?

L'Internet delle cose medicali sta lentamente iniziando ad entrare in sanità sia sul fronte ospedaliero, ambulatorio, ma anche su quello dei pazienti. In ospedali diverse macchine medicale, quali gli ultrasuoni, i termometri, i monitor del glucosio, gli elettrocardiogrammi, macchine di anestesia, macchine di laboratorio, ed altro ancora, grazie al ecosistema IoMT di ServerNet, iniziano a connettersi e consentono ai dottori, anestesiologi e infermiere di monitorare la salute dei loro pazienti, oltre dai sistemi informatici di servizi sanitari, anche attraverso i propri dispositivi elettronici.

Questo è di grande valore immediato per la alta e uniforme qualità del servizio ospedaliero, mobilità del personale, ma anche per quelle situazioni che richiedono appuntamenti di follow-up con i medici, che senza questi dati storici non avrebbero piena visione della storia medica.
La eminente implementazione di Intelligenza Artificiale, passando prima per l'addestramento e l'apprendimento (machine learning) dai dati medicali impone un prelievo e analisi ancora maggiore di dati necessari alla cartella clinica, spesso usata solo come andamento clinico storico. Questo rende, dove fosse già presente, il vecchio sistema di acquisizione parziale di dati - senza video e senza le "waveform" - obsoleto.

Come l'IoMT rivoluzionerà la cura del paziente a casa?

Purtroppo, alcuni pazienti non assumono il farmaco in dosi appropriate o nei tempi corretti. Erogatori di farmaci intelligenti in casa potrebbero caricare automaticamente le informazioni nel cloud e avvisare i medici quando i pazienti non assumono i loro farmaci. Più in generale, questo tipo di tecnologia potrebbe consentire ai medici di conoscere qualsiasi comportamento paziente potenzialmente pericoloso.

Quindi abbiamo la tecnologia del portale, che consente ai pazienti di assumere un ruolo più attivo nella propria salute e benessere. I portali consentono agli utenti di accedere ai siti Web del fornitore di servizi sanitari per accedere alle loro cartelle cliniche, scaricare moduli e prepararsi per gli appuntamenti.

Infine, i sistemi di monitoraggio a domicilio consentono a pazienti e medici di tenere traccia della salute di un individuo quando non si trovano nello studio del medico ed evitare viaggi inutili e visite mediche costose.

Big Data

Cos'è Il Big Data e Analitica?

Il Big Data è esattamente ciò che sembra: sono molti dati. L'Internet of Things ci consente di generare più dati che mai, e i numeri strabilianti stanno ancora salendo. L'Internet of Everything, che consiste in tutte le persone e le cose connesse a Internet, genererà 507,5 zettabyte di dati entro il 2019, secondo Cisco. Per la precisione, uno zettabyte è un trilione di gigabyte.

Tanti esperti nel settore, ServerNet in primis, credono che il fog computing sarà strumentale nell'analisi di tutti questi dati, in quanto offre diversi vantaggi che un modello di cloud computing semplicemente non ha. Questi includono l'analisi dei dati più rapidi, i costi ridotti, soprattutto legati alla (non) trasmissione di dati, all'archiviazione e alla gestione dei dati, nonché l'affidabilità avanzata della rete e delle applicazioni.

Intelligenza Artificiale

Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

In modo semplicistico potremmo definire l'intelligenza artificiale come l'abilità di un sistema tecnologico di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e dell'abilità umane. Guardando al settore informatico, potremmo identificare l'AI - Artificial Intelligence come la disciplina che si occupa di realizzare macchine (hardware e software) in grado di "agire" autonomamente (risolvere problemi, compiere azioni, ecc).
Ciò che caratterizza l'Intelligenza Artificiale da un punto di vista tecnologico e metodologico è il metodo/modello di apprendimento con cui l'intelligenza diventa abile in un compito o azione. Questi modelli di apprendimento sono ciò che distinguono Machine Learning e Deep Learning.

Come funziona l'Intelligenza Artificiale

il funzionamento di una IA si sostanzia principalmente attraverso quattro differenti livelli funzionali:

  • comprensione: attraverso la simulazione di capacità cognitive di correlazione dati ed eventi l'AI (Artificial Intelligence) è in grado di riconoscere testi, immagini, tabelle, video, voce ed estrapolarne informazioni, o grazie ad middleware adatto, come quello di ServerNet, trovarsi queste informazioni già strutturate.
  • ragionamento: mediante la logica i sistemi riescono a collegare le molteplici informazioni raccolte (attraverso precisi algoritmi matematici e in modo automatizzato), o sempre grazie al middleware specifico, trovarsi i dati già correlati.;
  • apprendimento: in questo caso parliamo di sistemi con funzionalità specifiche per l'analisi degli input di dati e per la loro "corretta" restituzione in output (è il classico esempio dei sistemi di Machine Learning che con tecniche di apprendimento automatico portano le AI ad imparare e a svolgere varie funzioni);
  • interazione (Human Machine Interaction): in questo caso ci si riferisce alle modalità di funzionamento dell'AI in relazione alla sua interazione con l'uomo. È qui che stanno fortemente avanzando i sistemi di Nlp - Natural Language Processing, tecnologie che consentono all'uomo di interagire con le macchine (e viceversa) sfruttando il linguaggio naturale.
  • Di nuovo il middleware che facilita l'interazione tra la IA e il suo utilizzatore, ma arricchisce i dati con i metadati per la fase di comprensione e ragionamento, di fatto risolve 3 delle 4 parti di una qualsiasi implementazione di intelligenza artificiale, lasciando il fuoco all'apprendimento (machine learning) ai specialisti e studiosi del settore di implementazione.

    Cos'è il Machine Learning

    In italiano dovremmo tradurre Machine Learning come apprendimento automatico inteso come abilità delle macchine (intese come computer) di apprendere senza essere state esplicitamente e preventivamente programmate.

    Machine Learning permette ai computer di imparare dall'esperienza; c'è apprendimento quando le prestazioni del programma migliorano dopo lo svolgimento di un compito o il completamento di un'azione (anche errata, partendo dall'assunto che anche per l'uomo vale il principio "sbagliando di impara").

    Guardano il Machine Learning da una prospettiva informatica, anziché scrivere il codice di programmazione attraverso il quale, passo dopo passo, si "dice" alla macchina cosa fare, al computer vengono forniti solo dei set di dati inseriti in un generico algoritmo che sviluppa una propria logica per svolgere la funzione, l'attività, il compito richiesti.

    Middleware

    Cos'è il Middleware

    Nel 2000, in tanti, in un workshop avendo come risultato 30 pagine di un RFC (RFC2768) hanno provato a definire cos'è un middleware.

    La conclusione e che non ci sono riusciti, perchè middleware e tutto quello che sta in mezzo tra due sistemi, elementi del sistema o tra un oggetto connesso all'altro.

    ServerNet offre il middleware tra macchine medicali e industriali e i loro utilizzatori, continuando ad evolversi come si evolvono le macchine ma anche gli sistemi che le utilizzano.

    Per esempio il middleware obsoleto che raccoglie il dato dalla macchina medicale per essere conservato nella cartella clinica e diverso dall middleware che deve raccogliere dati, waveforms, immagini e video per l'uso dell'Intelligenza Artificiale.