Vyhledejte informace o produktech a řešeních InterSystems, kariérních příležitostech a dalších. Výsledky zahrnují kromě InterSystems.com také obsah z naší komunity vývojářů, dokumentaci k produktům a vzdělávací weby.
Umělá inteligence a strojové učení

Datové platformy pro podporu umělé inteligence pomocí zdravých dat

AI abstract image

K využití výhod umělé inteligence je zapotřebí více než jen hromady dat. Skutečný příslib umělé inteligence umožňují zdravá data - data, která jsou dostupná, spolehlivá a čistá - jedině ta nabízejí cenné poznatky. Dosažení vysoce kvalitních a důvěryhodných dat je možné se správnou základní infrastrukturou a platformami pro správu dat, jako je datová platforma InterSystems IRIS a InterSystems IRIS for Health.

Společnost InterSystems vyvinula kompletní datovou platformu, která urychluje a zjednodušuje vývoj, nasazení a údržbu analytických aplikací náročných na data v reálném čase v různých odvětvích. Využití vestavěných funkcí umělé inteligence platforem:

  • Nemocnice lépe chápou, kteří pacienti mohou být nejvíce ohroženi sepsí nebo opětovnou hospitalizací
  • Firmy poskytující finanční služby mají přehled o tom, které úvěry mohou být nespláceny
  • Zdravotní pojišťovny jsou schopny navrhnout intervence pro ohrožené pojištěnce, aby se předešlo závažným zdravotním událostem
  • Podniky mohou předpovídat potenciální dopady povětrnostních událostí na plnění objednávek a dodavatelské řetězce
  • Globální výrobci mohou identifikovat zařízení, která se budou porouchat, aby mohli preventivně naplánovat potřebnou údržbu.

Technologie InterSystems umožňují datovým vědcům rychleji a snadněji shromažďovat, integrovat a normalizovat data potřebná k vytváření a ladění přesných modelů umělé inteligence a jejich začlenění do obchodních procesů v reálném čase. Systémy InterSystems IRIS a IRIS for Health poskytují kompletní sadu vestavěných integračních funkcí, včetně možnosti připojení k široké škále balíků aplikací, databází, průmyslových standardů, protokolů a technologií. Technologie InterSystems tak pomáhají organizacím využívat umělou inteligenci a velká data k poskytování nových inovativních služeb, vytváření nových zdrojů příjmů, zlepšování zákaznických zkušeností a zefektivňování podnikových procesů s cílem získat konkurenční výhodu - a rychle realizovat hodnotu

15,7 bilionu (tisíců miliard) dolarů
je podle společnosti PricewaterhouseCoopers LLP očekávané množství finančních prostředků, které se do roku 2030 na umělou inteligenci v celosvětové ekonomice vynaloží.
46 % udává
Podle studie IDC z roku 2020 patří objem dat a důvěra v data mezi hlavní rozhodující faktory úspěšného přijetí umělé inteligence.

Richard Viot Coster, generální ředitel, snext

Podporujeme funkce AI

Technologie InterSystems urychlují a zjednodušují vývoj, nasazení a údržbu analytických aplikací náročných na data v reálném čase, které podporují různé funkce umělé inteligence:

Podpora rozhodování Dolujte ověřená data k navržení diagnózy nebo umožněte lékařům lépe rozumět zobrazeným údajůmSpráva zdrojůSledujte využití inventáře, například pro zajištění dostupnosti zdravotnického vybavení tam, kde a kdy je nejvíce potřebnéIdentifikace kohort Identifikujte správné kandidáty na zařazení do klinických studií a získejte přehled na základě dat z realných případů; případně umožněte zdravotním pojišťovnám proaktivně konkaktovat pacienty s nabídkami zdravotních proggramů, jenž mohou snížit zátěž následné dlouhodobé péče.Analýzy rizik Identifikujte půjčky, které se mohou stát rizikovými ještě dříve, než klient poprvé neuhradí splátkuAnalýza tržních trendů Analyzujte tržní trendy a jejich potenciální dopady na podnikání včetně sociálních

médií k předvídání výkyvů
, třeba na finančních trzíchPředvídavá údržba Maximalizujte provozní čas sledováním výrobních zařízení předvídáním doby, kdy se mohou pokazit Analytics Pomozte



využít data ke kvalifikovanému rozhodování správným lidem ve správný čas

Podpora péče o pacienty

technician looking at images

Průzkum společnosti IDC z roku 2020, který hodnotil relativní vyspělost zavádění umělé inteligence u poskytovatelů zdravotní péče v Německu, Spojených státech a Velké Británii, zjistil, že třemi nejčastějšími případy použití jsou odvozování pro zlepšení kvality dat, čtení snímků pro pomoc při stanovení diagnózy a včasná identifikace nemocničních infekcí.

Vezměme v úvahu radiology, kteří se stále častěji obracejí na technologie poháněné umělou inteligencí, aby co nejlépe využili rostoucí objemy výstupů ze zobrazovacích skenerů se stále vyšším rozlišením. Lékařské zobrazovací systémy poháněné umělou inteligencí mohou vytvářet snímky a pomáhat radiologům identifikovat vzorce a dříve léčit pacienty s naléhavými nebo závažnými stavy.

HBI Solutions nabízí další příklad síly technologie umělé inteligence. Modelování rizik na pohotovostním oddělení využívá umělou inteligenci, která lékařům pomáhá pochopit, zda jejich pacienti potřebují podporu v oblasti duševního zdraví. Poskytovatelé pak mohou plánovat péči podle těchto potřeb na základě poznatků, které nejsou intuitivní ani v současnosti pro většinu lékařů v místě péče dostupné.

Pokrokové bioinženýrské objevy

Umělá inteligence je klíčem k analýze 3 miliard párů bází lidského genomu, aby bylo možné identifikovat genetické sekvence zodpovědné za onemocnění a odhalit potenciální léčbu. Umožňuje oborům, jako je syntetická biologie, pokročit ve výzkumu zaměřeném na boj proti rezistenci vůči antibiotikům, využívat zobrazování k diagnostice rakoviny kůže a pomáhat při vývoji individualizované léčby řady nemocí pomocí léků. Výkonná technologie, jako je InterSystems IntegratedML, otevírá dveře novým objevům, které zlepší zkušenosti pacientů a výsledky jejich léčby a zároveň sníží náklady na péči.

Monitorování poptávky

společnost snext komerčně využívá aplikace SaaS s umělou inteligencí a strojovým učením pro kategorizaci produktů, řízení zásob a sledování poptávky. Mezi další kroky v produktovém plánu patří vývoj modelů umělé inteligence a strojového učení na základě historických dat v systémech a začlenění modelů do propojených procesů.

Richard Viot Coster, generální ředitel, snext

Identifikace trendů a anomálií

Některé aplikace vyžadují pouze samostatné provádění modelů AI v dávkovém režimu. Mnoho dalších však vyžaduje začlenění modelů AI do podnikových procesů, které se provádějí v reálném čase v reakci na události, transakce nebo akce uživatelů. Například modely detekce podvodů jsou často začleněny do systémů zpracování transakcí kreditními kartami v reálném čase, aby identifikovaly a přerušily potenciálně podvodné transakce.

Posuzování a řízení rizik

Jeden ze zákazníků společnosti InterSystems v oblasti zdravotní péče vytvořil 113 000 různých funkcí na podporu vývoje svých modelů rizik pacientů s umělou inteligencí. Aby bylo možné tyto úlohy zvládnout s maximální efektivitou, ukládá systém InterSystems IRIS data do databáze jako vícerozměrná pole a používá techniky horizontálního škálování. InterSystems IRIS tak poskytuje vysoký výkon s menším počtem hardwarových prostředků pro úlohy feature engineeringu.

Udělejte další krok

Rádi si s vámi promluvíme. Vyplňte některé údaje a my vás budeme kontaktovat.
*Povinná pole
Highlighted fields are required
*Povinná pole
Highlighted fields are required
** Výběrem možnosti ano dáváte souhlas k tomu, abyste byli kontaktováni pro novinky, aktualizace a další marketingové účely týkající se stávajících a budoucích produktů a událostí společnosti InterSystems. Kromě toho souhlasíte s tím, aby byly vaše kontaktní údaje zadávány do našeho řešení CRM, které je hostováno ve Spojených státech, ale je udržováno v souladu s platnými zákony o ochraně osobních údajů.