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Inteligência Artificial & Aprendizagem de Máquina

Plataformas de dados para alimentar a IA com dados saudáveis

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É preciso mais do que resmas de dados para colher os benefícios da inteligência artificial. A verdadeira promessa da IA é possibilitada por dados saudáveis, acessíveis, confiáveis e limpos - para oferecer uma visão valiosa. A obtenção de dados de alta qualidade e confiabilidade é possível com a infra-estrutura subjacente e plataformas de gerenciamento de dados corretas, tais como a plataforma de dados IRIS da InterSystems e a InterSystems IRIS for Health.

A InterSystems desenvolveu uma plataforma de dados completa que acelera e simplifica o desenvolvimento, a implantação e a manutenção de aplicações analíticas em tempo real e com uso intensivo de dados em uma variedade de setores. Usando as capacidades de inteligência artificial integradas nas plataformas:

  • Os hospitais estão a compreender melhor quais os pacientes que podem estar em maior risco de septicemia ou readmissão
  • As empresas de serviços financeiros têm uma linha de visão na qual os empréstimos podem falhar
  • Os pagadores são capazes de sugerir intervenções para membros em situação de risco para prevenir um incidente de saúde grave
  • As empresas podem prever o impacto potencial dos eventos meteorológicos no atendimento de pedidos e cadeias de fornecimento, e
  • Os fabricantes globais podem identificar equipamentos que estão sujeitos a avarias para que possam programar com antecedência a manutenção necessária.

As tecnologias InterSystems tornam mais rápida e fácil a coleta, integração e normalização dos dados necessários para construir e ajustar modelos de IA precisos e incorporá-los aos processos de negócios em tempo real. InterSystems IRIS e IRIS for Health fornecem um conjunto completo de recursos de integração integrada, incluindo conectividade out-of-the-box para uma ampla gama de aplicações embaladas, bancos de dados, padrões da indústria, protocolos e tecnologias. Desta forma, as tecnologias InterSystems estão ajudando as organizações a aproveitar a IA e os grandes dados para fornecer novos serviços inovadores, criar novos fluxos de receita, melhorar as experiências dos clientes e agilizar os processos de negócios para ganhar vantagem competitiva - e obter valor rapidamente

15,7 trilhões de dólares
Em fundos previstos para contribuir para a IA na economia global até o ano 2030, diz PricewaterhouseCoopers LLP.
46% Reportado
Em um estudo da IDC de 2020, esse volume de dados e a confiança nos dados estão entre os principais fatores críticos para o sucesso da adoção da IA.

Richard Viot Coster, Director Geral, snext

Suporte às funções de IA

As tecnologias InterSystems aceleram e simplificam o desenvolvimento, implementação e manutenção de aplicações analíticas intensivas em tempo real para suportar uma variedade de funções de IA:

  • Apoio à decisão Dados revistos por pares para sugerir um diagnóstico, ou permitir que os médicos compreendam o que os dados dizem
  • Utilização de gestão de recursos Inventário demonitorização em relação às necessidades para assegurar, por exemplo, que o equipamento médico está disponível e alocado onde é mais necessário
  • Identificar bons candidatos a ensaios clínicos e fornecer informações com base em evidências do mundo real; ou permitir que o call center de uma seguradora chegue aos pacientes proativamente para sugerir abordagens de bem-estar, o que também poderia diminuir a carga de longo prazo dos cuidados.
  • Análise de risco
  • Identificar empréstimos que possam estar em risco de incumprimento, antes mesmo de um cliente falhar um pagamento
  • Análise de tendências de mercado
  • Analisar as tendências de mercado e o seu potencial impacto no processamento de transações, incluindo a análise das redes sociais para prever anomalias, tais como eventos financeiros
  • Manutenção preditiva
  • Maximizar o tempo de funcionamento através da monitorização de dispositivos de fabrico para prever quando vão avariar ou para tomar

Apoio ao Paciente

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Uma pesquisa da IDC de 2020 que avaliou a maturidade relativa da adoção de IA para provedores de saúde na Alemanha, nos Estados Unidos e no Reino Unido descobriu que os três principais casos de uso estavam inferindo que a qualidade dos dados estava melhorando, lendo imagens para ajudar na realização de diagnósticos e na identificação precoce de infecções hospitalares.

Considere radiologistas, que estão cada vez mais se voltando para tecnologias alimentadas por IA para aproveitar ao máximo os volumes crescentes de saída de resoluções cada vez mais altas dos scanners de imagem. Sistemas de imagens médicas alimentados por IA podem produzir exames e ajudar radiologistas a identificar padrões e tratar pacientes com condições emergentes ou sérias mais cedo.

A HBI Solutions oferece outro exemplo do poder da tecnologia da IA. A modelagem de risco do seu departamento de emergência</x-1> usa a IA para ajudar os médicos a entender se seus pacientes precisam de apoio à saúde mental. Os provedores podem então planejar seus cuidados em torno dessas necessidades, com base em insights que não são intuitivos nem estão atualmente disponíveis para a maioria dos médicos no ponto de atendimento.

Descobertas Avançadas da Bioengenharia

A IA é a chave para analisar os 3 bilhões de pares básicos do genoma humano</x-1> para identificar as seqüências genéticas responsáveis pela doença e descobrir tratamentos potenciais. Está permitindo que campos como a biologia sintética avancem na pesquisa para combater a resistência aos antibióticos, usar imagens para diagnosticar cânceres de pele e ajudar a desenvolver tratamentos individualizados baseados em medicamentos para uma série de doenças. Uma tecnologia poderosa como a InterSystems IntegratedML está abrindo as portas para novas descobertas que irão melhorar a experiência e os resultados dos pacientes, reduzindo o custo dos cuidados.

Realizar o monitoramento da demanda

a snext está comercializando aplicações SaaS habilitadas pela IA e aprendizagem de máquinas para categorização de produtos, controle de estoque e monitoramento de demanda. Os próximos passos no seu roteiro de produtos incluem o desenvolvimento de modelos de IA e de aprendizagem de máquinas a partir dos dados históricos nos sistemas, e a incorporação dos modelos nos processos conectados.

Richard Viot Coster, Director Geral, snext

Identificar Tendências e Anomalias

Algumas aplicações requerem apenas a execução independente de modelos AI em modo batch. No entanto, muitos outros requerem a incorporação de modelos de IA em processos de negócio que são executados em tempo real em resposta a eventos, transações ou ações do usuário. Por exemplo, os modelos de detecção de fraude são frequentemente incorporados em sistemas de processamento de transações com cartão de crédito em tempo real para identificar e interromper transações potencialmente fraudulentas.

Avaliar e Gerir o Risco

Um cliente de saúde da InterSystems criou 113.000 características distintas para apoiar o desenvolvimento dos seus modelos de risco dos pacientes com IA. Para tratar tais tarefas com a máxima eficiência, a InterSystems IRIS armazena dados na base de dados como matrizes multidimensionais e utiliza técnicas de escalonamento horizontal. A InterSystems IRIS oferece assim um alto desempenho com menos recursos de hardware para tarefas de engenharia de recursos.

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