Tantangan: Mempersiapkan Data Anda untuk AI
Penyedia layanan kesehatan mencari kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk meningkatkan layanan, merampingkan proses dan alur kerja, serta meningkatkan wawasan. AI memiliki potensi untuk mentransformasi layanan kesehatan, tetapi tantangan manajemen dan integrasi data dapat menghambat upaya pengembangan AI, menghambat proyek-proyek AI layanan kesehatan, dan menghambat hasil investasi AI.
Banyak aplikasi yang didukung oleh AI memanfaatkan data dari berbagai sumber seperti sistem EHR, perangkat medis pintar, sistem penjadwalan dan penagihan rumah sakit, serta basis data kesehatan masyarakat. Redudansi, inkonsistensi, dan kesenjangan data dapat memengaruhi kualitas dan integritas data, serta merusak inisiatif AI layanan kesehatan. Baik Anda sedang membangun aplikasi layanankesehatan berbasis AI atau menerapkannya, data yang dapat diakses, dapat diandalkan, dan akurat sangat penting untuk kesuksesan.
Data adalah Hal yang Mendasar untuk Inisiatif AI Layanan Kesehatan
Data adalah dasar untuk semua AI. Aksioma lama, sampah masuk, sampah keluar, tentu saja berlaku untuk AI. Jika data yang dimasukkan ke dalam sistem AI tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak konsisten, kesimpulan yang diambil dari analisisnya pasti akan cacat. Sayangnya, di dunia nyata, data kotor dan terfragmentasi, dan tidak datang dalam tabel yang rapi, dinormalisasi, dan terstruktur. Dalam banyak kasus, ilmuwan data harus melakukan praproses, membersihkan, dan melabeli data untuk mempersiapkannya untuk analisis atau pembelajaran mesin.
Kemampuan untuk mengontrol data adalah kunci untuk AI. Agar berhasil, Anda perlu menentukan data mana yang akan diumpankan ke AI, memahami dari mana data tersebut berasal, melacak dan mengaudit bagaimana data tersebut digunakan, serta mengontrol akses ke data dan menghindari kebocoran data. Anda juga perlu menyiapkan data dalam berbagai cara dan menggabungkan beberapa sumber data.
Solusi: InterSystems IRIS untuk Kesehatan
InterSystems® adalah pemimpin dalam teknologi data layanan kesehatan dan interoperabilitas berbasis standar. Kami memiliki teknologi dan keahlian untuk menyiapkan data Anda agar siap untuk AI - dengan cepat dan mudah. InterSystems IRIS for Health™ adalah platform pengembangan kesehatan digital yang komprehensif dan berbasis awan yang menyediakan semua blok bangunan yang diperlukan untuk bekerja dengan standar data perawatan kesehatan apa pun, termasuk HL7® FHIR®.
Anda dapat menggunakan InterSystems IRIS for Health untuk secara efisien mengumpulkan, mengintegrasikan, dan mengontrol data yang diperlukan untuk membangun dan menyetel model AI yang akurat serta menggabungkannya ke dalam alur kerja klinis dan proses bisnis secara waktu nyata. Solusi ini mencakup satu set lengkap kemampuan integrasi tertanam, termasuk konektivitas yang luar biasa untuk berbagai macam aplikasi paket, basis data, standar industri, protokol, teknologi, serta fasilitas bawaan untuk pembelajaran mesin dan AI generatif.
InterSystems IRIS for Health menyediakan banyak kemampuan penting yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan data fabric cerdas - termasuk integrasi, manajemen, dan analitik data - semuanya dalam satu produk. Data fabric cerdas meletakkan fondasi yang kuat untuk inisiatif AI layanan kesehatan dengan menyediakan arsitektur data yang seragam, dapat diperluas, aman, dan dapat diskalakan. Mereka memberi Anda kontrol dan fasilitas pemrosesan data yang Anda butuhkan untuk membuat data Anda siap untuk AI.
Mempercepat Waktu-ke-Nilai dengan InterSystems
Baik Anda menggunakan solusi AI tabular tradisional atau membangun aplikasi layanan kesehatan baru yang didukung GenAI, InterSystems dapat membantu Anda mempercepat waktu-ke-nilai dan memaksimalkan investasi AI Anda. Dengan InterSystems IRIS for Health, Anda bisa:
- Mendapatkan semua data yang Anda butuhkan - Kumpulkan beragam data layanan kesehatan, dengan cepat dan mudah.
- Terhubung dengan segalanya - Terhubung secara efisien ke berbagai aplikasi dan sistem.
- Mengubah dan mengontrol data - Menyatukan data untuk mempersiapkannya untuk penggunaan AI.
- Mengatur data - Mengamankan data dan mengelola serta mengaudit secara ketat apa yang Anda berikan kepada AI.
- Memberi makan model bahasa yang besar dengan mudah - Memberi makan dan mengontrol LLM apa pun untuk fleksibilitas dan pilihan terbaik.
- Membangun model dengan cepat - Dapatkan produksi dengan cepat dengan ML terintegrasi, orkestrasi AI, dan kemampuan pencarian vektor, editor grafis kode rendah, dan banyak lagi.
- Tetap sederhana dengan satu platform - Memproses data layanan kesehatan dan menjalankan beban kerja AI produksi pada platform yang sama untuk TCO yang optimal.
Membangun Model dengan Cepat. Dapatkan Produksi dengan Cepat
InterSystems IRIS for Health sangat ideal untuk organisasi yang tidak memiliki ilmuwan data internal yang berpengalaman. Ini mencakup berbagai alat dan kemampuan untuk membantu menyederhanakan pengembangan dan pengujian aplikasi AI, serta mempercepat proyek-proyek AI, termasuk:
- Fungsionalitas ML terintegrasi yang memungkinkan pengembang aplikasi biasa, tanpa keahlian sains data tingkat lanjut, dengan mudah membuat dan melatih model pembelajaran mesin.
- Pencarian vektor bawaan untuk pencarian semantik dan kemampuan retrieval-augmented generation (RAG).
- Orkestrasi AI integral dengan kemampuan penelusuran visual untuk membangun dan mengelola aplikasi komposit secara efisien yang menjangkau beberapa model AI.
InterSystems IRIS untuk Kesehatan dalam Aksi
Setiap hari, pasien meninggalkan ribuan pesan, termasuk lusinan pesan yang mendesak secara klinis, di portal Personal Community. Namun, agen pusat kontak tidak memiliki cara otomatis untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan pesan-pesan penting ini, sehingga berpotensi membahayakan pasien dengan kebutuhan perawatan mendesak.
Selalu mencari cara-cara inovatif untuk meningkatkan layanan pasien, sistem kesehatan menggunakan InterSystems IRIS for Health untuk mengembangkan model pembelajaran mesin guna menandai pesan-pesan penting secara akurat dan memindahkannya ke bagian depan antrean. Model ML membantu pusat kontak terpusat untuk memastikan pesan prioritas segera dialihkan ke dokter yang tepat, sehingga membantu meningkatkan pemberian perawatan dan mengurangi frustrasi pasien. Selama bulan pertama setelah ditayangkan, 6% dari pesan ditandai sebagai mendesak secara klinis, yang sejalan dengan harapan.
Berdasarkan keberhasilan aplikasi awal ini, penyedia layanan kesehatan berencana untuk menggunakan AI untuk membantu pasien dengan pertanyaan umum seperti permintaan janji temu atau isi ulang resep, yang secara otomatis mengarahkan pasien ke halaman web yang sesuai. Lebih dari 15% pesan portal terkait dengan tindakan rutin yang dapat dilakukan sendiri oleh pasien, seperti menjadwalkan janji temu.
Organisasi ini juga menjajaki penggunaan tambahan untuk AI seperti meringkas pesan pasien dengan menggunakan dua kata dan menghasilkan respons otomatis untuk pertanyaan portal umum yang tidak memerlukan keterlibatan dokter atau bantuan manusia lainnya.
Model ML menganalisis sejumlah variabel termasuk catatan kehadiran pasien di masa lalu, status sosial-ekonomi, usia, dan tempat tinggal untuk memprediksi kemungkinan ketidakhadiran. Model prediktif ini membantu penyedia layanan meningkatkan volume pasien, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, dan menghindari kehilangan pendapatan dengan memperhitungkan probabilitas ketidakhadiran ke dalam jadwal janji temu.
Dengan memprediksi ketidakhadiran secara akurat, model ini memungkinkan penyedia layanan untuk menjadwalkan 80 janji temu tambahan per hari. Dan dengan mengirimkan pengingat teks, suara, dan email tindak lanjut kepada pasien yang kemungkinan besar akan melewatkan janji temu, serta secara otomatis membatalkan dan mengisi ulang janji temu yang belum dikonfirmasi, penyedia layanan ini telah mengurangi ketidakhadiran pasien dari 18% menjadi 10% dan menghindari hilangnya pendapatan. Sekarang penyedia layanan ini bertujuan untuk mengurangi tingkat ketidakhadiran hingga 5%.
Penyedia layanan ini menggunakan InterSystems IRIS for Health untuk membersihkan dan menyatukan data pasien dari beragam sistem EHR dan aplikasi lain untuk mempersiapkannya bagi pembelajaran mesin.
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memiliki potensi untuk mentransformasi layanan kesehatan, tetapi tantangan manajemen data dan integrasi dapat menghambat inisiatif AI. InterSystems memiliki teknologi dan pengetahuan untuk membantu membuat data Anda siap untuk AI, mempercepat pengembangan AI, dan membuat program AI Anda berhasil. Hubungi kami hari ini.