Révolutionner l'utilisation des données de santé
Les applications d'IA générative représentent un saut transformateur dans l'intelligence artificielle, permettant aux systèmes de créer de nouveaux contenus, idées ou solutions plutôt que de se contenter d'analyser ou de réagir aux données existantes. Ces applications s'appuient sur des modèles tels que les réseaux adverbiaux génératifs (GAN) et les architectures basées sur des transformateurs comme GPT et BERT, qui peuvent générer des textes, des images, de la musique et même des dessins complexes semblables à ceux d'un être humain. Du contenu marketing personnalisé et des recommandations de produits à la production vidéo automatisée et à la génération de code, la polyvalence de l'IA générative révolutionne les industries en fournissant des résultats hyper-personnalisés, évolutifs et créatifs à des vitesses sans précédent.
Dans le domaine de la santé, les exemples abondent. L'IA générative permet aux prestataires de transcrire et de résumer automatiquement les conversations avec les patients. Il permet aux chercheurs d'analyser, de résumer et d'interroger efficacement de grandes quantités d'informations. Il aide également à la découverte de médicaments en simulant des biomolécules et en prédisant comment elles s'intègrent les unes aux autres. En combinant cette innovation avec des plateformes de données robustes, les professionnels de la santé et les entreprises peuvent débloquer de nouvelles possibilités, allant des systèmes d'IA multimodaux qui intègrent le texte, les images et la parole, à des processus décisionnels améliorés basés sur des connaissances génératives.
InterSystems IRIS® for Health est une plateforme complète pour construire et mettre à l'échelle des applications d'IA générative dans le domaine de la santé en intégrant de manière transparente une gestion robuste des données, des analyses de haute performance et des capacités d'interopérabilité en temps réel dans le domaine de l'informatique de santé. Sa base de données multi-modèle prend en charge les données structurées, non structurées et multimodales, ce qui en fait un outil idéal pour répondre aux diverses exigences de l'IA générative en matière de données. Il prend en charge l'évolutivité massive grâce à une mise en cache, un partitionnement et un partage efficaces.
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