Plataformas de datos para potenciar la IA con datos sanos
Se necesita algo más que montones de datos para aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial. La verdadera potencialidad de la Inteligencia Artificial está en los datos sanos que sean accesibles, confiables y limpios, y que ofrezcan información valiosa. Conseguir datos de alta calidad que sean dignos de confianza es posible con una infraestructura adecuada y una plataforma de gestión de datos, como InterSystems IRIS Data Platform e InterSystems IRIS for Health.
InterSystems ha desarrollado una completa plataforma de datos que acelera y simplifica el desarrollo, la implantación y el mantenimiento de aplicaciones analíticas en tiempo real y con gran cantidad de datos en una gran variedad de mercados. Utilizando las funcionalidades de inteligencia artificial integradas en las plataformas:
- Los hospitales están comprendiendo mejor qué pacientes pueden tener mayor riesgo de sepsis o readmisión
- Las entidades de servicios financieros cuentan con una perspectiva sobre los créditos que pueden llegar a ser impagados
- Los pagadores pueden sugerir intervenciones para los afiliados de riesgo con el fin de evitar un incidente de salud importante
- Las compañías pueden prever el impacto potencial de los fenómenos meteorológicos en el suministro de pedidos y en las cadenas de abastecimiento
- Las empresas fabricantes de todo el mundo pueden identificar los equipos que van a sufrir problemas para poder programar de forma preventiva el mantenimiento que sea necesario.
Las tecnologías de InterSystems hacen que sea más rápido y fácil para los cientistas de datos recopilar, integrar y normalizar los datos necesarios para construir y ajustar modelos de Inteligencia Artificial adecuados e incorporarlos a los procesos de negocios en tiempo real. InterSystems IRIS e IRIS for Health proporcionan un conjunto completo de funcionalidades para la integración, incluyendo conectividad inmediata para una amplia gama de aplicaciones empaquetadas, bases de datos, estándares industriales, protocolos y tecnologías. De este modo, las tecnologías de InterSystems están ayudando a las organizaciones a aprovechar la IA y el big data para ofrecer nuevos servicios innovadores, crear nuevos flujos de ingresos, mejorar las experiencias de los clientes y agilizar los procesos de negocio para obtener una ventaja competitiva, y conseguir valor rápidamente.
Funciones de apoyo para la Inteligencia Artificial
Las tecnologías de InterSystems aceleran y simplifican el desarrollo, la implantación y el mantenimiento de las aplicaciones analíticas en tiempo real y con uso intensivo de datos para apoyar una variedad de funciones de Inteligencia Artificial:
Apoyo a la toma de decisiones
Extraer datos revisados por expertos para sugerir un diagnóstico, o permitir a los médicos comprender lo que dicen los datos sobre lo que están viendo
Gestión de recursos de utilización
Supervisar el inventario frente a las necesidades para garantizar, por ejemplo, que el equipo médico esté disponible y se asigne donde más se necesita
Identificación de cohortes
Identificar buenos candidatos para ensayos clínicos y proporcionar información basada en pruebas del mundo real; o permitir que el centro de llamadas de una aseguradora se ponga en contacto con los pacientes de forma proactiva para sugerir enfoques de bienestar, lo que también podría disminuir la carga de la atención a largo plazo
Análisis de riesgos
Identificar los préstamos que pueden estar en riesgo de impago, incluso antes de que un cliente deje de pagar
Análisis de tendencias del mercado Analizar las tendencias del mercado y su posible impacto en el procesamiento de transacciones, incluido el análisis de las redes sociales para predecir anomalías
Mantenimiento predictivo
Maximizar el tiempo de actividad mediante la supervisión de los dispositivos de fabricación para predecir cuándo se van a estropear o para desconectar la producción de la forma más eficiente y evitar tiempos de inactividad más prolongados debido a fallos del sistema.
Gestión logística y de inventario
Predecir el impacto de los acontecimientos externos, como el clima u otros eventos naturales o provocados por el hombre, que podrían afectar al cumplimiento de los pedidos o a la oferta y la demanda de insumos y productos finales, y prever las necesidades de producción y transporte
Analítica
Ayudar a utilizar los datos y proporcionar información procesable a las personas adecuadas en el momento oportuno
Apoyar la atención al paciente
Un estudio de IDC de 2020 que evaluó la madurez relativa de la adopción de la Inteligencia Artificial por parte de los prestadores de atención de salud en Alemania, Estados Unidos y el Reino Unido reveló que los tres principales casos de uso eran la capacidad de inferir para mejorar la calidad de los datos, la lectura de imágenes para ayudar a realizar diagnósticos y la identificación temprana de infecciones adquiridas en los hospitales.
Por ejemplo, los radiólogos recurren cada vez más a las tecnologías basadas en la inteligencia artificial para sacar el máximo partido a los crecientes volúmenes de imágenes de alta resolución de los escáneres.Los sistemas de radiología médicapotenciados por la Inteligencia Artificial permiten elaborar análisis y ayudar a los radiólogos a identificar patrones y tratar antes a los pacientes con patologías emergentes o graves.
HBI Solutions ofrece otro ejemplo del poder de la tecnología de la Inteligencia Artificial. El modelo de riesgo de su servicio de urgenciasutiliza la Inteligencia Artificial para ayudar a los médicos a comprender si sus pacientes necesitan apoyo en materia de salud mental. Los prestadores de servicios de salud pueden entonces planificar su atención en torno a esas necesidades, basándose en información que no es intuitiva ni está disponible actualmente para la mayoría de los profesionales de la salud en el punto de atención.
Avanzar en los descubrimientos de la bioingeniería
La Inteligencia Artificial es fundamental para analizar los 3.000 millones de pares de bases del genoma humano genoma humano para identificar las secuencias genéticas responsables de las enfermedades y descubrir posibles tratamientos. Esta tecnología está permitiendo que campos como la biología sintética avancen en la investigación para combatir la resistencia a los antibióticos, utilizar imágenes para diagnosticar cánceres de piel y ayudar a desarrollar tratamientos farmacológicos individualizados para una gran cantidad de enfermedades. La potente tecnología de InterSystems IntegratedML está abriendo las puertas a nuevos descubrimientos que mejorarán la experiencia y los resultados de los pacientes, reduciendo al mismo tiempo el costo de la atención.
Hacer un seguimiento de la demanda
snext está comercializando aplicaciones de SaaS habilitadas por la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático para la categorización de productos, el control de inventarios y el seguimiento de la demanda. Los siguientes pasos en su hoja de ruta de productos incluyen el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático a partir de los datos históricos de los sistemas, y de la integración de los modelos en los procesos conectados.
Identificar tendencias y anomalías
Algunas aplicaciones sólo requieren la ejecución de modelos de Inteligencia Artificial de forma independiente y en lote. Sin embargo, muchas otras requieren incorporar modelos de Inteligencia Artificial en procesos de negocio que se ejecutan en tiempo real en respuesta a eventos, transacciones o acciones del usuario. Por ejemplo, los modelos de detección de fraudes suelen incorporarse a los sistemas de procesamiento de transacciones con tarjetas de crédito en tiempo real para identificar e interrumpir las transacciones potencialmente fraudulentas.
Evaluar y gestionar el riesgo
Un cliente relacionado con la salud de InterSystems ha creado 113.000 funciones distintas para apoyar el desarrollo de sus modelos de riesgo de pacientes con Inteligencia Artificial. Para gestionar estas tareas con la máxima eficacia, InterSystems IRIS almacena los datos en la base de datos como matrices multidimensionales y utiliza técnicas de escalamiento horizontal. De este modo, InterSystems IRIS ofrece un alto rendimiento con menos recursos de hardware para las tareas de ingeniería de características.