Adatplatformok az AI egészséges adatokkal történő működtetéséhez
A mesterséges intelligencia előnyeinek kiaknázásához többre van szükség, mint adatok tömkelegére. A mesterséges intelligencia valódi ígéretét az egészséges adatok - a hozzáférhető, megbízható és tiszta adatok - teszik lehetővé, hogy értékes felismeréseket nyújtsanak. A kiváló minőségű, megbízható adatok elérése a megfelelő alapinfrastruktúrával és adatkezelési platformokkal lehetséges, mint például az InterSystems IRIS adatplatform és az InterSystems IRIS for Health.
Az InterSystems olyan teljes körű adatplatformot fejlesztett ki, amely felgyorsítja és egyszerűsíti a valós idejű, adatintenzív analitikai alkalmazások fejlesztését, telepítését és karbantartását számos iparágban. A platformok beépített mesterséges intelligencia képességeinek felhasználásával:
- A kórházak egyre jobban megértik, hogy mely betegeknél áll fenn a szepszis vagy a visszafogadás legnagyobb kockázata
- A pénzügyi szolgáltató cégek rálátással rendelkeznek arra, hogy mely hitelek nem teljesíthetők
- A fizetők képesek beavatkozásokat javasolni a kockázatos tagok számára a súlyos egészségügyi incidensek megelőzése érdekében
- A vállalkozások előre jelezhetik az időjárási események lehetséges hatását a megrendelések teljesítésére és az ellátási láncokra, és
- A globális gyártók azonosítani tudják a várhatóan meghibásodó berendezéseket, így előre be tudják ütemezni a szükséges karbantartást.
Az InterSystems technológiái gyorsabbá és egyszerűbbé teszik az adattudósok számára a pontos AI-modellek létrehozásához és hangolásához szükséges adatok gyűjtését, integrálását és normalizálását, valamint azok valós idejű üzleti folyamatokba való beépítését. Az InterSystems IRIS és az IRIS for Health teljes körű beágyazott integrációs képességeket kínál, beleértve a csomagolt alkalmazások, adatbázisok, ipari szabványok, protokollok és technológiák széles körének azonnal használható csatlakoztathatóságát. Ily módon az InterSystems technológiái segítik a szervezeteket abban, hogy a mesterséges intelligencia és a nagyméretű adatok felhasználásával innovatív új szolgáltatásokat nyújtsanak, új bevételi forrásokat hozzanak létre, javítsák az ügyfélélményt, és racionalizálják az üzleti folyamatokat, hogy versenyelőnyre tegyenek szert - és gyorsan értéket realizáljanak
Támogató AI funkciók
Az InterSystems technológiái felgyorsítják és leegyszerűsítik a valós idejű, adatintenzív analitikai alkalmazások fejlesztését, telepítését és karbantartását a különböző mesterséges intelligencia funkciók támogatása érdekében:
Döntéstámogatás A szakmailag értékelt adatok bányászata a diagnózis felállításához, vagy lehetővé teszi az orvosok számára, hogy megértsék, mit mondanak az adatok arról, amit látnakResourcemanagement utilizationAkészletek és az igények összevetése a raktárkészletellenőrzéseannak érdekében, hogy például az orvosi berendezések rendelkezésre álljanak és oda kerüljenek, ahol a legnagyobb szükség vanrájukKohorsz-azonosítás A klinikai vizsgálatok jó jelöltjeinek azonosítása és a valós bizonyítékokon alapuló meglátások nyújtása; vagy lehetővé teszi a biztosító call centerének, hogy proaktívan elérje a betegeket, hogy wellness megközelítéseket javasoljon, ami szintén csökkentheti az ellátás hosszú távúterhétRisk-elemzés Azonosítja a nemfizetés kockázatának kitett hiteleket, még mielőtt az ügyfél elmulasztja a fizetéstPiacitrendelemzés A piaci trendek és azok lehetséges ha
tásának elemzése a tranzakci
ók feldolgozására, beleértve a közösségi média elemzését az anomáliák, például pénzügyi események előrejelzésérePrediktívkarbantartás Maximálja a rendelkezésre állást a gyártási eszkö
zök nyomon követésével, hogy megjósolja, mikor fognak meghibásodni vagy elromlani
A betegellátás támogatása
Az IDC 2020-as felmérése, amely a németországi, az egyesült államokbeli és az egyesült királyságbeli egészségügyi szolgáltatók körében értékelte a mesterséges intelligencia alkalmazásának relatív érettségét, megállapította, hogy a három legfontosabb felhasználási eset az adatminőség javítását célzó következtetések levonása, a diagnózisok felállítását segítő képolvasás és a kórházi fertőzések korai felismerése.
Gondoljunk csak a radiológusokra, akik egyre inkább a mesterséges intelligenciával működő technológiák felé fordulnak, hogy a lehető legtöbbet hozzák ki a képalkotó szkennerek egyre nagyobb felbontású kimeneteiből.Az AI-alapú orvosi képalkotó rendszerek képesek felvételeket készíteni, és segítenek a radiológusoknak a minták azonosításában és a sürgős vagy súlyos állapotú betegek gyorsabb kezelésében.
A HBI Solutions egy másik példát kínál az AI-technológia erejére. A sürgősségi osztály kockázati modellezése mesterséges intelligenciát használ, hogy segítsen az orvosoknak megérteni, hogy betegeiknek szükségük van-e mentális egészségügyi támogatásra. A szolgáltatók ezután megtervezhetik az ellátást ezen igények alapján, olyan ismeretek alapján, amelyek sem intuitívak, sem jelenleg nem állnak a legtöbb orvos rendelkezésére az ellátás helyén.
Előrehaladott biomérnöki felfedezések
A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú az emberi genom 3 milliárd bázispárjának elemzésében</x-1>, hogy azonosítani lehessen a betegségekért felelős genetikai szekvenciákat és fel lehessen tárni a lehetséges kezeléseket<x-1>.</x-1> Olyan területeken, mint a szintetikus biológia, lehetővé teszi az antibiotikum-rezisztencia elleni kutatásokat, a bőrrák diagnosztizálására szolgáló képalkotást, és számos betegségre egyénre szabott gyógyszeralapú kezelések kifejlesztését. Az olyan hatékony technológia, mint az InterSystems IntegratedML, olyan új felfedezések előtt nyitja meg az ajtókat, amelyek javítják a betegek tapasztalatát és eredményeit, miközben csökkentik az ellátás költségeit.
Keresletfigyelés végrehajtása
a snext a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás által lehetővé tett SaaS-alkalmazásokat forgalmazza a termékek kategorizálására, a készletellenőrzésre és a keresletfigyelésre.</x-1> A termék ütemtervének következő lépései közé tartozik a mesterséges intelligencia és gépi tanulási modellek kifejlesztése a rendszerek historikus adataiból, valamint a modellek beágyazása a kapcsolódó folyamatokba.
Trendek és anomáliák azonosítása
Egyes alkalmazások csak a mesterséges intelligencia modellek önálló végrehajtását igénylik kötegelt üzemmódban. Sok más esetben azonban a mesterséges intelligenciamodelleket olyan üzleti folyamatokba kell beépíteni, amelyek valós időben, eseményekre, tranzakciókra vagy felhasználói műveletekre reagálva hajtódnak végre. A csalásfelismerő modelleket például gyakran beépítik a hitelkártya-tranzakciókat feldolgozó valós idejű rendszerekbe, hogy azonosítsák és megszakítsák a potenciálisan csalárd tranzakciókat.
A kockázatok értékelése és kezelése
Az InterSystems egyik egészségügyi ügyfele 113 000 különböző funkciót hozott létre, hogy támogassa a mesterséges intelligencia alapú betegkockázati modelljeinek fejlesztését. Az ilyen feladatok maximális hatékonysággal történő kezelése érdekében az InterSystems IRIS az adatokat többdimenziós tömbökként tárolja az adatbázisban, és horizontális skálázási technikákat alkalmaz. Az InterSystems IRIS így nagy teljesítményt biztosít kevesebb hardvererőforrással a funkciótervezési feladatokhoz.