Dataplattformar för att driva AI med hälsosamma data

Det krävs mer än bara mängder av data för att dra nytta av artificiell intelligens. AI:s verkliga storhet möjliggörs av hälsosam data - data som är tillgänglig, tillförlitlig och ren - för att ge värdefulla insikter. Det är möjligt att få fram tillförlitliga data av hög kvalitet om man har rätt underliggande infrastruktur och datahanteringsplattformar, som InterSystems IRIS-dataplattform och InterSystems IRIS for Health.

InterSystems har utvecklat en komplett dataplattform som snabbar upp och förenklar utvecklingen, distributionen och underhållet av dataintensiva analystillämpningar i realtid i en rad olika branscher. Använd plattformarnas inbyggda funktioner för artificiell intelligens:

• Sjukhusen får en bättre förståelse för vilka patienter som löper störst risk att drabbas av sepsis eller återintagning
• Finansiella tjänsteföretag har en siktlinje till vilka lån som kan komma att bli obetalda
• Kunder kan föreslå insatser för riskmedlemmar för att förhindra en större hälsorelaterad incident
• Företag kan förutse väderhändelsers potentiella inverkan på orderhantering och leveranskedjor
• Globala tillverkare kan identifiera utrustning som kommer att gå sönder, så att de kan planera nödvändigt underhåll i förväg.

InterSystems teknik gör det snabbare och enklare för datavetare att samla in, integrera och normalisera den data som krävs för att bygga och anpassa exakta AI-modeller och införliva dem i affärsprocesser i realtid. InterSystems IRIS och IRIS for Health erbjuder en komplett uppsättning inbyggda integrationsfunktioner, inklusive anslutning för ett stort antal paketerade applikationer, databaser, industristandarder, protokoll och tekniker. På så sätt hjälper InterSystems teknik organisationer att utnyttja AI och big data för att leverera innovativa nya tjänster, skapa nya intäktsströmmar, förbättra kundupplevelser och effektivisera affärsprocesser för att få konkurrensfördelar - och snabbt realisera värde

I en IDC-undersökning från 2020 som utvärderade den relativa mognadsgraden av AI-användning hos vårdgivare i Tyskland, USA och Storbritannien konstaterades att de tre främsta användningsområdena var slutledning för att förbättra datakvaliteten, bildläsning som hjälp vid diagnoser och tidig identifiering av sjukhusförvärvade infektioner.

Tänk på radiologer som i allt högre grad vänder sig till AI-drivna tekniker för att få ut mesta möjliga av de ökande volymerna med allt högre upplösning från bildskannrar. AI-drivna medicinska bildbehandlingssystem kan producera scanning och hjälpa radiologer att identifiera mönster och behandla patienter med akuta eller allvarliga tillstånd tidigare.

HBI Solutions är ett annat exempel på AI-teknikens kraft. Vid riskmodelleringen på akutmottagningen används AI för att hjälpa läkarna att förstå om deras patienter behöver stöd för psykisk hälsa. Leverantörerna kan sedan planera sin vård utifrån dessa behov, baserat på insikter som varken är intuitiva eller för närvarande tillgängliga för de flesta läkare på vårdplatsen.

AI är nyckeln till att analysera de 3 miljarder basparen i det mänskliga genomet för att identifiera de genetiska sekvenser som är ansvariga för sjukdomar och avslöja potentiella behandlingar. Den gör det möjligt för områden som syntetisk biologi att främja forskning för att bekämpa antibiotikaresistens, använda bildbehandling för att diagnostisera hudcancer och hjälpa till att utveckla individualiserade läkemedelsbaserade behandlingar för en mängd olika sjukdomar. Kraftfull teknik som InterSystems IntegratedML öppnar dörrarna till nya upptäckter som kommer att förbättra patienternas upplevelse och resultat samtidigt som vårdkostnaderna minskar.

snext kommersialiserar SaaS-tillämpningar som bygger på AI och maskininlärning för produktkategorisering, lagerkontroll och övervakning av efterfrågan. Nästa steg i produktplanen är att utveckla AI- och maskininlärningsmodeller från historiska data i systemen och att integrera modellerna i de anslutna processerna.