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Construindo wearables mais inteligentes para assistência médica, Parte 2

Projetando aplicativos cognitivos que aproveitam os serviços do Watson

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Por que Watson?

Tradicionalmente, para desenvolver a classe de aplicativos sofisticados que foram discutidos na Parte 1 desta série ("Examinando como a assistência médica pode se beneficiar de wearables e computação cognitiva"), desenvolvedores de wearable precisariam desenvolver seus próprios serviços de aprendizado da máquina e de análise de dados. Esta não é uma tarefa simples sem engenheiros de software experientes e especialistas de aprendizado da máquina e cientistas de dados especializados. Após eles criarem estes serviços de especialista, os desenvolvedores precisam desenvolver suas arquiteturas de aplicativo e sistema e testá-las ao longo do tempo, para certificar-se de que elas atendem às necessidades de seus usuários. Por estes motivos, poucos fornecedores de wearable têm fornecido algo além de ferramentas mais básicas.

O IBM Watson e os serviços do Watson disponíveis na plataforma IBM Bluemix oferecem aos desenvolvedores de wearable inúmeros benefícios. Alguns destes benefícios incluem tempo de ida ao mercado, diminuição do investimento, conhecimento de requisitos regulamentares, segurança integrada e, claro, o conjunto de recursos cognitivos. Usando as APIs do Watson, é possível poupar potencialmente as empresas de vários anos de esforço. O mais importante, porém, é que fornecedores de wearable e provedores de serviços podem fornecer recursos de mudança de paradigma sem precisar contratar seus próprios desenvolvedores de aprendizado da máquina ou cientistas de dados. Com serviços do Watson, desenvolvedores de wearable agora podem focar em seus sensores e em suas visões do produto sem distração, desenvolvendo os serviços e a infraestrutura complexos requeridos para torná-los de fato úteis.

É possível combinar estes serviços do Watson com seu próprio código do aplicativo e outros serviços, includindo os serviços que são oferecidos pela IBM como parte de sua plataforma Bluemix. As APIs do Watson são serviços RESTful, o que significa que você pode criar aplicativos ou sistemas muito mais complexos que são conduzidos por elas do que poderia executar sozinho. Também é possível usar as partes das APIs do Watson que melhor complementam seus esforços, enquanto você desenvolve e constrói seu sistema que satisfaça as necessidades de seus negócios e aplicativo. Ou, é possível simplesmente usar todo o ecossistema e plataforma IBM dentro do Bluemix para criar seus aplicativos.

APIs RESTful de Serviços do Watson

Para ter uma ideia de como os serviços do Watson podem ser usados no âmbito de sua oferta de wearable, é necessário entender como os serviços do Watson funcionam, como eles se adequam em um ecossistema do desenvolvedor maior e quais benefícios podem ser derivados deles. Atualmente, o Watson possui um pequeno conjunto de APIs, as quais você pode localizar no catálogo de APIs de Serviços do Watson, que aproveitam seus recursos de computação cognitiva.

Atualmente, o Catálogo de Serviços do Waston inclui os serviços a seguir, em vários estados de liberação (GA, Beta, Experimental):

  • Expansão de Conceito
  • Insights de Conceito
  • Identificação de Linguagem
  • Conversão da Máquina
  • Ressonância de Mensagem
  • Classificador de Língua Natural
  • Insights de Personalidade
  • Pergunta e Resposta
  • Extração de Relacionamento
  • Fala para Texto e Texto para Fala
  • Análise de Troca
  • Reconhecimento Visual
  • Renderização de Visualização

Projetando uma oferta de wearable: Um exemplo de API do Watson

Vamos examinar um exemplo detalhado para entender melhor os benefícios de desenvolver ofertas de wearable com as APIs do Watson. Figura 1 mostra um diagrama de um aplicativo que obtém dados de um sensor de wearable e os envia para um smartphone. Esse smartphone se comunica com um aplicativo que armazena dados do usuário e dados do sensor relevantes, mas também realiza pull de dados a partir de um grande conjunto de dados de assistência médica para fazer comparação estatística.

Figura 1. Aplicativo cognitivo simples usando as APIs do Watson que reúne dados de wearables
Simple cognitive application using the Watson APIs that gathers data from wearables
Simple cognitive application using the Watson APIs that gathers data from wearables

Neste exemplo simples, o aplicativo usa vários dos serviços do Watson. Mais notavelmente, ele usa o serviço de Pergunta e Resposta, que ajuda os usuários a fazer perguntas na língua natural, tal como "Como meus dados são comparados a outras pessoas como eu?" ou "O que significa ter uma taxa cardíaca em repouso alta prolongada após correr?" Este aplicativo também usa o serviço Análise de Troca do Watson, que permite que os usuários comparem suas dietas, tipo de atividade, peso, queima calórica e padrões em repouso. Ao longo do tempo, esta comparação pode ajudá-los a visualizar quais mudanças realizar em seu regime diário.

Este app de saúde pode levar meses para criar a partir do zero. Para uma empresa que já possui um aplicativo de análise de wearable, no entanto, isto pode ser feito facilmente usando as APIS RESTful do Watson, sem fazer grandes mudanças no aplicativo existente. De fato, os desenvolvedores têm usado as APIs do Watson para criar aplicativos cognitivos semelhantes em menos de 48 horas sem precisar de nada além de uma programação da web e background de desenvolvimento básicos. Para desenvolvedores que criam um novo aplicativo ou serviço, tudo pode ser feito em sua nuvem de opções, com sua linguagem de programação de opção, ou pode ser feito diretamente no Bluemix.

Embora as APIs do Watson sejam certamente fáceis de usar e integrar nos aplicativos, aplicativos bem-sucedidos ainda requerem bons designs diretos. Como o poder do Watson vem da capacidade do sistema de aprender, aprender de bom conteúdo e feedback dos usuários e especialistas de domínio, é necessário considerar e decidir cuidadosamente sobre os dados que o Watson usará para aprender e fornecer respostas de volta aos usuários.

Orientando usuários por meio de seu aplicativo geralmente é a chave para tornar um aplicativo cognitivo bem-sucedido. O Watson possui recursos de aprendizado da máquina poderosos que são melhor exercitados em domínios de informações claras, usando consultas claras e que resultam em respostas claras. Por exemplo, digamos que temos um sistema que obtém dados do sensor de wearable de um usuário e compara esses dados, juntamente com sua dieta, exercício e demografia específicos, com dados de assistência médica nacionais. Então nós usamos a API de Pergunta e Resposta do Watson para permitir que os usuários perguntem ao sistema uma variedade de perguntas específicas sobre saúde e boa forma. Uma boa pergunta para a API de PR do Watson pode ser "Minha pressão sanguínea está muito alta?" Esta é uma boa pergunta se projetamos o aplicativo para contextualizar a pergunta. Por exemplo, se projetamos uma tela que mostra dados da pressão sanguínea recente, e o sistema consulta esses dados e os compara com dados agregados. O sistema, então, pode responder que a pressão sanguínea do usuário e outras métricas coletadas são bem dentro das tendências nacionais para sua demografia específica. No entanto, a mesma pergunta pode ser uma pergunta ruim de fazer ao sistema se ela não foi contextualizada por meio de um bom design do aplicativo. Uma outra consideração importante ao projetar aplicativos para Watson é certificar-se de que você possui bom conteúdo com o qual o sistema trabalhar.

Dados ainda são importantes

Como o Watson usa aprendizado da máquina para derivar relacionamentos e localizar informações relevantes, ter bons dados relacionados ao seu domínio de problema é crítico para usar serviços do Watson. Os serviços do Watson podem obter dados de uma grande variedade de fontes de dados, estruturadas e não estruturadas. Em muitos casos, é necessário preparar seus dados antes de inseri-los em um Watson Content Store adquirindo, limpando, agregando e validando esses dados.

Após ter selecionado e preparado o conteúdo que deseja usar, é necessário ajustar o Watson para usar esses dados mais efetivamente, usando o Watson para enriquecer os dados. A IBM oferece um conjunto de ferramentas que focam essencialmente em ter um trabalho especialista em domínio humano com o Watson para ajudar a desenvolver pares de pergunta e resposta e também treinar o sistema em suas respostas. Este ajuste dos dados ajuda o Watson a realizar melhor a descoberta da melhor resposta para as perguntas de um usuário a partir de sua base de conhecimento. O Watson pode ser treinado ainda mais por seus usuários, que podem votar ou classificar respostas pela sua utilidade. O Watson obtém estes dados e ajusta ainda mais suas respostas com base em todas as suas informações. É possível realizar facilmente esse ajuste de seu conteúdo assegurando que as liberações Alpha e Beta de seus aplicativos permitam aos usuários responder, ajustando, dessa forma, o sistema com usuários reais.

Conclusão

Neste artigo, apresentei alguns motivos pelos quais você deve usar Watson em sua oferta de wearable. Também explorei o processo de design de um aplicativo cognitivo do Watson.

No próximo artigo nesta série, examinarei como iniciar a construção de um aplicativo Watson para uma oferta de wearable hipotética. Explicarei com maior detalhe como integrar o Watson em um aplicativo do mundo real.


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