Datenplattformen zur Unterstützung von KI mit Healthy Data
Um die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu nutzen, bedarf es mehr als nur einer Unmenge von Daten. Das wahre Versprechen der KI - wertvolle Erkenntnisse - wird durch Healthy Data ermöglicht, d. h. Daten, die zugänglich, zuverlässig und bereinigt sind. Qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige Daten lassen sich mit der richtigen Infrastruktur und Datenmanagement-Plattformen wie InterSystems IRIS und InterSystems IRIS for Health erzielen.
InterSystems hat eine ganzheitliche Datenplattform entwickelt, die die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von datenintensiven Echtzeit-Analyseanwendungen in einer Vielzahl von Branchen beschleunigt und vereinfacht. Nutzung der in die Plattformen integrierten Funktionen für künstliche Intelligenz:
- Krankenhäuser erhalten ein besseres Verständnis darüber, bei welchen Patienten das Risiko einer Sepsis oder einer Wiederaufnahme am größten ist
- Finanzdienstleister haben einen Überblick darüber, welche Kredite ausfallen könnten
- Die Kostenträger im Gesundheitswesen sind in der Lage, Maßnahmen für Risikomitglieder vorzuschlagen, um schwerwiegende gesundheitliche Zwischenfälle zu verhindern
- Unternehmen können die potenziellen Auswirkungen von Wetterereignissen auf die Auftragsabwicklung und die Lieferketten vorhersagen, und
- Weltweit tätige Hersteller können erkennen, welche Geräte ausfallen werden, so dass sie die notwendige Wartung im Voraus planen können.
Mit den Technologien von InterSystems können Data Scientists schneller und einfacher die Daten erfassen, integrieren und normalisieren, die für die Erstellung und Abstimmung präziser KI-Modelle und deren Einbindung in Echtzeit-Geschäftsprozesse erforderlich sind. InterSystems IRIS und IRIS for Health bieten ein komplettes Set an eingebetten Integrationsfunktionen, einschließlich sofort einsatzbereiter Anbindung an ein breites Spektrum von Anwendungen, Datenbanken, Industriestandards, Protokollen und Technologien. Auf diese Weise helfen die Technologien von InterSystems Unternehmen dabei, KI und Big Data zu nutzen, um innovative neue Dienstleistungen zu erbringen, neue Einnahmequellen zu erschließen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Geschäftsprozesse zu rationalisieren, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen - und schnell Mehrwerte zu realisieren
Unterstützende KI-Funktionen
Die Technologien von InterSystems beschleunigen und vereinfachen die Entwicklung, den Einsatz und die Wartung von datenintensiven Echtzeit-Analyseanwendungen zur Unterstützung einer Vielzahl von KI-Funktionen:
Entscheidungsunterstützung
Auswertung von Peer-Review-Daten, um eine Diagnose vorzuschlagen oder Ärzten die Möglichkeit zu geben, zu verstehen, was die Daten über das, was sie sehen, aussagen
Nutzung des Ressourcenmanagements
Überwachung des Bestands im Vergleich zum Bedarf, um sicherzustellen, dass beispielsweise medizinische Geräte verfügbar sind und dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden
Kohortenidentifizierung
Identifizierung guter Kandidaten für klinische Studien und Bereitstellung von Erkenntnissen auf der Grundlage realer Evidenzen; oder Ermöglichung des Call-Centers eines Versicherers, sich proaktiv an Patienten zu wenden, um Wellness-Anwendungen vorzuschlagen, die auch die langfristige Belastung durch die Pflege verringern könnten
Risikoanalyse
Identifizierung von Krediten, die möglicherweise ausfallgefährdet sind, bevor ein Kunde überhaupt eine Zahlung versäumt
Markttrendanalyse
Analyse von Markttrends und ihrer potenziellen Auswirkungen auf die Transaktionsverarbeitung, einschließlich der Analyse sozialer Medien zur Vorhersage von Anomalien, wie z. B. finanziellen Ereignissen
Vorausschauende Wartung
Maximierung der Betriebszeit durch die Überwachung von Produktionsgeräten, um vorherzusagen, wann sie ausfallen oder ausfallen werden
Logistik und Bestandsmanagement
Vorhersage der Auswirkungen von externen Ereignissen wie Wetter oder anderen natürlichen oder vom Menschen verursachten Ereignissen, die sich auf die Auftragsabwicklung oder das Angebot und die Nachfrage nach Inputs und Endprodukten auswirken könnten, und Prognose des Produktions- und Transportbedarfs
Analytik
Unterstützung bei der Nutzung von Daten und Bereitstellung von verwertbaren Erkenntnissen für die richtigen Personen zur richtigen Zeit
Unterstützung der Patientenversorgung
Eine IDC-Umfrage aus dem Jahr 2020, die den relativen Reifegrad der KI-Einführung bei Gesundheitsdienstleistern in Deutschland, den USA und Großbritannien bewertete, ergab, dass die drei wichtigsten Anwendungsfälle Inferenzverfahren zur Verbesserung der Datenqualität, das Lesen von Bildern zur Unterstützung von Diagnosen und die frühzeitige Erkennung von Krankenhausinfektionen sind.
Denken Sie an Radiologen, die sich zunehmend KI-gestützten Technologien zuwenden, um das Beste aus den wachsenden Mengen an immer höher aufgelösten Daten von Bildgebungsscannern zu machen. KI-gestützte medizinische Bildgebungssysteme können Scans erstellen und Radiologen dabei helfen, Muster zu erkennen und Patienten mit dringenden oder schweren Erkrankungen schneller zu behandeln.
HBI Solutions ist ein weiteres Beispiel für die Leistungsfähigkeit der KI-Technologie. Die Risikomodellierung der Notaufnahme nutzt KI, um Ärzten dabei zu helfen, zu erkennen, ob ihre Patienten psychologische Unterstützung benötigen. Die Leistungserbringer können dann ihre Versorgung auf der Grundlage von Erkenntnissen planen, die weder intuitiv sind noch den meisten Ärzten am Ort der Behandlung zur Verfügung stehen.
Fortschrittliche biotechnologische Entdeckungen
KI ist der Schlüssel zur Analyse der 3 Milliarden Basenpaare des menschlichen Genoms, um die für Krankheiten verantwortlichen genetischen Sequenzen zu identifizieren und potenzielle Behandlungsmöglichkeiten zu finden. Sie ermöglicht es Bereichen wie der synthetischen Biologie, die Forschung zur Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen voranzutreiben, bildgebende Verfahren zur Diagnose von Hautkrebs einzusetzen und individuelle medikamentöse Behandlungen für eine Vielzahl von Krankheiten zu entwickeln. Leistungsstarke Technologien wie InterSystems IntegratedML öffnen die Türen zu neuen Entdeckungen, die die Patientenerfahrung und die Ergebnisse verbessern und gleichzeitig die Kosten für die Pflege senken.
Bedarfsüberwachung durchführen
snext vermarktet SaaS-Anwendungen, die auf KI und Machine Learning für Produktkategorisierung, Bestandskontrolle und Nachfrageüberwachung basieren. Die nächsten Schritte in der Produkt-Roadmap umfassen die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Modellen auf Basis der historischen Daten in den Systemen und die Einbettung der Modelle in die verbundenen Prozesse.
Erkennen von Trends und Anomalien
Einige Anwendungen erfordern nur die unabhängige Ausführung von KI-Modellen im Batch-Modus. Viele andere erfordern jedoch die Integration von KI-Modellen in Geschäftsprozesse, die in Echtzeit als Reaktion auf Ereignisse, Transaktionen oder Benutzeraktionen ausgeführt werden. So werden beispielsweise Betrugserkennungsmodelle häufig in Echtzeitsysteme zur Verarbeitung von Kreditkartentransaktionen integriert, um potenziell betrügerische Transaktionen unmittelbar zu erkennen und zu unterbrechen.
Bewertung und Management von Risiken
Ein Kunde von InterSystems aus dem Gesundheitswesen hat 113.000 verschiedene Funktionen erstellt, um die Entwicklung seiner KI-Patientenrisikomodelle zu unterstützen. Um solche Aufgaben mit maximaler Effizienz zu bewältigen, speichert InterSystems IRIS Daten in der Datenbank als mehrdimensionale Arrays und verwendet horizontale Skalierungstechniken. InterSystems IRIS bietet somit eine hohe Leistung bei geringeren Hardware-Ressourcen für Feature-Engineering-Aufgaben.