Platform Data untuk Mendukung AI dengan Data yang Sehat
Dibutuhkan lebih dari sekadar rim data untuk mendapatkan manfaat dari kecerdasan buatan. Potensi AI dimungkinkan oleh data yang sehat - data yang dapat diakses, dapat diandalkan, dan bersih - untuk memberikan wawasan yang berharga. Mencapai data berkualitas tinggi dan dapat dipercaya dapat dilakukan dengan adanya infrastruktur dasar yang tepat dan platform manajemen data, seperti platform data InterSystems IRIS dan InterSystems IRIS for Health.
InterSystems telah mengembangkan platform data lengkap yang mempercepat dan menyederhanakan pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan aplikasi analitik yang intensif data secara real-time di berbagai industri. Menggunakan kemampuan kecerdasan buatan bawaan platform:
- Rumah sakit mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang pasien mana yang mungkin berisiko paling besar mengalami sepsis atau rawat inap ulang
- Perusahaan jasa keuangan memiliki pandangan tentang pinjaman yang mungkin gagal bayar
- Pembayar dapat menyarankan intervensi bagi anggota yang berisiko untuk mencegah insiden kesehatan yang besar
- Perusahaan dapat memperkirakan potensi dampak peristiwa cuaca terhadap pemenuhan pesanan dan rantai pasok, dan
- Produsen global dapat mengidentifikasi peralatan yang pasti akan rusak sehingga mereka dapat menjadwalkan pemeliharaan yang diperlukan.
Teknologi InterSystems membuatnya lebih cepat dan lebih mudah bagi para ilmuwan data untuk mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menormalkan data yang diperlukan untuk membangun dan mengatur model AI yang akurat serta memasukkannya ke dalam proses bisnis secara real time. InterSystems IRIS dan IRIS for Health menyediakan satu set lengkap kemampuan integrasi bawaan, termasuk konektivitas out-of-the-box untuk berbagai macam aplikasi, database, standar industri, protokol, dan teknologi. Dengan cara ini, teknologi InterSystems membantu organisasi memanfaatkan AI dan big data untuk memberikan layanan baru yang inovatif, menciptakan aliran pendapatan baru, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan merampingkan proses bisnis untuk mendapatkan keunggulan kompetitif - dan mewujudkan manfaatnya dengan cepat
Mendukung Fungsi AI
Teknologi InterSystems mempercepat dan menyederhanakan pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan aplikasi analitik intensif data secara real-time untuk mendukung berbagai fungsi AI:
Dukungan keputusan
Menambang data yang ditinjau oleh rekan sejawat untuk menyarankan diagnosis, atau memungkinkan dokter untuk memahami apa yang dikatakan data tentang apa yang mereka lihat
Pemanfaatan manajemen sumber daya
Memantau inventaris terhadap kebutuhan untuk memastikan, misalnya, bahwa peralatan medis tersedia dan dialokasikan di tempat yang paling dibutuhkan
Identifikasi kohort
Mengidentifikasi kandidat yang baik untuk uji klinis dan memberikan wawasan berdasarkan bukti dunia nyata; atau memungkinkan pusat panggilan perusahaan asuransi menjangkau pasien secara proaktif untuk menyarankan pendekatan kesehatan, yang juga dapat mengurangi beban perawatan jangka panjang
Analisis risiko
Mengidentifikasi pinjaman yang berisiko gagal bayar, bahkan sebelum pelanggan melewatkan pembayaran
Analisis tren pasar
Menganalisis tren pasar dan potensi dampaknya terhadap pemrosesan transaksi, termasuk analisis media sosial untuk memprediksi anomali, seperti kejadian keuangan
Pemeliharaan prediktif
Memaksimalkan waktu kerja dengan memantau perangkat manufaktur untuk memprediksi kapan perangkat tersebut akan rusak atau menjadikan produksi offline dengan cara yang paling efisien untuk mencegah waktu henti yang lebih lama karena kegagalan sistem
Manajemen logistik dan inventaris.
Memprediksi dampak peristiwa eksternal, seperti cuaca atau peristiwa alam atau buatan manusia lainnya, yang dapat memengaruhi pemenuhan pesanan atau pasokan dan permintaan input dan produk akhir, serta memperkirakan kebutuhan produksi dan transportasi
Analitik
Membantu memanfaatkan data dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada orang yang tepat pada waktu yang tepat
Mendukung Perawatan Pasien
Survei IDC tahun 2020 yang mengevaluasi kematangan adopsi AI untuk penyedia layanan kesehatan di Jerman, Amerika Serikat, dan Inggris menemukan bahwa tiga kasus penggunaan teratas adalah inferensi untuk meningkatkan kualitas data, membaca gambar untuk membantu membuat diagnosis, dan identifikasi dini infeksi yang tertular dari rumah sakit.
Pertimbangkan para ahli radiologi, yang semakin banyak beralih ke teknologi bertenaga AI untuk memaksimalkan pertumbuhan volume output resolusi yang semakin tinggi dari pemindai pencitraan. Sistem pencitraan medis berbasis AI dapat menghasilkan pemindaian dan membantu ahli radiologi mengidentifikasi pola dan merawat pasien dengan kondisi darurat atau serius lebih cepat.
HBI Solutions menawarkan contoh lain dari kekuatan teknologi AI. Pemodelan risiko departemen gawat darurat menggunakan AI untuk membantu dokter memahami apakah pasien mereka membutuhkan dukungan kesehatan mental. Penyedia layanan kesehatan kemudian dapat merencanakan perawatan mereka sesuai dengan kebutuhan tersebut, berdasarkan wawasan yang tidak intuitif dan saat ini tidak tersedia bagi sebagian besar dokter di tempat perawatan.
Penemuan Bioteknologi Lanjutan
AI adalah kunci untuk menganalisis 3 miliar pasangan base genom manusia untuk mengidentifikasi sekuens genetik yang bertanggung jawab atas penyakit dan mengungkap potensi perawatannya. Hal ini memungkinkan bidang-bidang seperti biologi sintetis untuk memajukan penelitian dalam memerangi resistensi antibiotik, menggunakan pencitraan untuk mendiagnosis kanker kulit, dan membantu mengembangkan perawatan berbasis obat individual untuk sejumlah penyakit. Teknologi canggih seperti InterSystems IntegratedML membuka pintu bagi penemuan-penemuan baru yang akan meningkatkan pengalaman dan hasil perawatan pasien sekaligus mengurangi biaya perawatan.
Melakukan Pemantauan Permintaan
snext mengkomersialkan aplikasi SaaS yang diaktifkan oleh AI dan pembelajaran mesin untuk kategorisasi produk, kontrol inventaris, dan pemantauan permintaan. Langkah selanjutnya dalam peta jalan produknya meliputi pengembangan model AI dan pembelajaran mesin dari data historis dalam sistem, dan menyematkan model tersebut ke dalam proses yang terhubung.
Identifikasi Tren dan Anomali
Beberapa aplikasi hanya perlu menjalankan model AI secara mandiri dalam mode batch. Namun, banyak juga yang membutuhkan penggabungan model AI ke dalam proses bisnis yang dijalankan secara real time sebagai respons terhadap peristiwa, transaksi, atau tindakan pengguna. Sebagai contoh, model pendeteksi fraud sering kali dimasukkan ke dalam sistem pemrosesan transaksi kartu kredit secara real-time untuk mengidentifikasi dan menghentikan transaksi yang berpotensi menimbulkan fraud.
Menilai dan Mengelola Risiko
Salah satu pelanggan layanan kesehatan InterSystems telah menciptakan 113.000 fitur yang berbeda untuk mendukung pengembangan model risiko pasien AI. Untuk menangani tugas-tugas tersebut dengan efisiensi maksimum, InterSystems IRIS menyimpan data dalam basis data sebagai array multidimensi dan menggunakan teknik penskalaan horizontal. Dengan demikian, InterSystems IRIS memberikan kinerja tinggi dengan sumber daya perangkat keras yang lebih sedikit untuk tugas-tugas rekayasa fitur.