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Inteligencia artificial y machine learning

Plataformas de datos para potenciar la IA con Healthy Data

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Se necesita algo más que grandes cantidades de datos para aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial. La verdadera promesa de la IA es posible gracias a los Healthy Data, es decir, datos accesibles, fiables y limpios, que brindan información valiosa. Conseguir datos fiables y de alta calidad es posible con la infraestructura subyacente y las plataformas de gestión de datos adecuadas, como InterSystems IRIS Data Platform e InterSystems IRIS for Health.

InterSystems ha desarrollado una plataforma de datos completa que acelera y simplifica el desarrollo, la implantación y el mantenimiento de aplicaciones analíticas en tiempo real y con gran cantidad de datos para diversos sectores. Utilizando las capacidades de inteligencia artificial integradas en las plataformas:

  • Los hospitales están comprendiendo mejor qué pacientes pueden estar en mayor riesgo de sepsis o reingreso
  • Las empresas de servicios financieros tienen una línea de visión sobre los préstamos que podrían suponer un riesgo.
  • Las organizaciones sanitarias y las aseguradoras pueden sugerir intervenciones para los pacientes de riesgo con el fin de evitar un incidente sanitario más grave.
  • Las empresas pueden prever el impacto potencial de los fenómenos meteorológicos en el cumplimiento de los pedidos y las cadenas de suministro.
  • Los fabricantes de todo el mundo pueden identificar los equipos que van a sufrir averías para poder programar de forma preventiva el mantenimiento necesario.

Las tecnologías de InterSystems hacen que sea más rápido y fácil para los científicos de datos recopilar, integrar y normalizar los datos necesarios para construir y ajustar modelos de IA precisos e incorporarlos a los procesos empresariales en tiempo real. InterSystems IRIS e IRIS for Health proporcionan un conjunto completo de capacidades de integración, incluida la conectividad inmediata para una amplia gama de aplicaciones empaquetadas, bases de datos, estándares industriales, protocolos y tecnologías. De este modo, las tecnologías de InterSystems están ayudando a las empresas a aprovechar la IA y el big data para ofrecer nuevos servicios innovadores, crear nuevas fuentes de ingresos, mejorar las experiencias de los clientes, agilizar los procesos empresariales para obtener una ventaja competitiva y obtener valor rápidamente.

15,7 billones de dólares
En los fondos que se prevé aportar a la IA en la economía mundial para el año 2030, según PricewaterhouseCoopers LLP.
46% Informado
En un estudio de IDC de 2020, ese volumen de datos y la confianza en los datos se encuentran entre los principales factores críticos para el éxito de la adopción de la IA.

Richard Viot Coster, Director General, snext

Funciones de apoyo a la IA

Las tecnologías de InterSystems aceleran y simplifican el desarrollo, la implantación y el mantenimiento de aplicaciones analíticas en tiempo real y con un uso intensivo de datos, para dar soporte a diversas funciones de IA:

Apoyo a la toma de decisiones
Extraer datos revisados por expertos para sugerir un diagnóstico, o capacitar a los médicos para comprender qué dicen los datos sobre lo que están viendo.

Uso de la gestión de recursos
Supervisar el inventario para cubrir las necesidades detectadas y garantizar, por ejemplo, que los profesionales médicos estén disponibles y sean asignados donde es más necesario.

Identificación de grandes grupos
Identificar a los candidatos idóneos para los ensayos clínicos y proporcionar información basada en pruebas o hacer posible que el call center de una aseguradora contacte proactivamente para sugerir consejos de salud, algo que podría disminuir la carga de la atención a largo plazo.

Análisis de riesgos
Identificar los préstamos que pueden estar en riesgo de impago, incluso antes de que un cliente deje de abonar un pago.

Análisis de tendencias del mercado
Analizar las tendencias del mercado y su posible impacto en el procesamiento de las transacciones, incluido el análisis de los medios sociales para predecir anomalías.

Mantenimiento predictivo
Maximizar el tiempo de actividad monitorizando los dispositivos de fabricación para predecir cuándo van a fallar o desconectar la producción de manera más eficiente, para evitar tiempos de inactividad prolongados debido a fallas del sistema.

Logística y gestión de inventario
Predecir el impacto de eventos externos, como el clima u otros eventos naturales o provocados por el ser humano, que podrían afectar el cumplimiento en la entrega de pedidos o a la oferta y la demanda de insumos y productos finales, y pronosticar las necesidades de producción y transporte.

Análisis
Contribuir a utilizar los datos y ofrecer conocimientos prácticos a las personas adecuadas en el momento adecuado.

Apoyo a la atención al paciente

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Un estudio de IDC de 2020, que evaluó la madurez relativa de la adopción de la IA por parte de los proveedores de atención sanitaria en Alemania, Estados Unidos y el Reino Unido, descubrió que los tres principales casos de uso eran la inferencia para mejorar la calidad de los datos, la lectura de imágenes para ayudar a realizar diagnósticos y la identificación temprana de las infecciones adquiridas en los hospitales.

Por ejemplo, los radiólogos recurren cada vez más a las tecnologías impulsadas por la IA para sacar el máximo provecho de los crecientes volúmenes de salida de imágenes alta resolución de los escáneres de imágenes. Los sistemas de imagen médica gestionados por la IApueden ayudar a los radiólogos a identificar patrones y tratar antes a los pacientes con afecciones urgentes o graves.

HBI Solutions ofrece otro ejemplo del poder de la tecnología de la IA. El modelo de riesgo de su servicio de urgencias utiliza la IA para ayudar a los profesionales sanitarios a entender si sus pacientes necesitan apoyo en materia de salud mental. Así, las organizaciones sanitarias pueden planificar su atención en torno a esas necesidades, basándose en información que no es intuitiva ni está disponible actualmente para la mayoría de los profesionales en el punto de atención.

Avanzar en los descubrimientos de la bioingeniería

La IA es clave para analizar los 3.000 millones de pares de bases del genoma humano para identificar las secuencias genéticas responsables de las enfermedades y descubrir posibles tratamientos. Está impulsando el avance de la investigación en áreas como la biología sintética, para combatir la resistencia a los antibióticos, utilizar las imágenes para diagnosticar los cánceres de piel y ayudar a desarrollar tratamientos farmacológicos individualizados para una gran cantidad de enfermedades. Una tecnología potente como InterSystems IntegratedML está abriendo las puertas a nuevos descubrimientos que mejorarán la experiencia y los resultados de los pacientes, reduciendo al mismo tiempo el coste de la asistencia.

Realizar un seguimiento de la demanda

snext está comercializando aplicaciones SaaS habilitadas por la IA y machine learning para la categorización de productos, el control de inventarios y la supervisión de la demanda. Los próximos pasos en su hoja de ruta de productos incluyen el desarrollo de modelos de IA y machine learning a partir de los datos históricos de los sistemas, y la integración de los modelos en los procesos conectados.

Richard Viot Coster, General Manager, snext

Identificar tendencias y anomalías

Algunas aplicaciones sólo requieren la ejecución de modelos de IA de forma independiente en modo batch. Sin embargo, muchos otros requieren la incorporación de modelos de IA en los procesos empresariales que se ejecutan en tiempo real para responder a eventos, transacciones o acciones de los usuarios. Por ejemplo, los modelos de detección de fraudes suelen incorporarse a los sistemas de procesamiento de transacciones con tarjetas de crédito, en tiempo real, para identificar e interrumpir las transacciones potencialmente fraudulentas.

Evaluar y gestionar el riesgo

Un cliente del sector sanitario de InterSystems ha creado 113.000 funciones distintas, con IA, para apoyar el desarrollo de sus modelos de riesgo de pacientes. Para gestionar estas tareas con la máxima eficacia, InterSystems IRIS almacena los datos en la base de datos como matrices multidimensionales y utiliza técnicas de escalado horizontal. Así, InterSystems IRIS ofrece un alto rendimiento con menos recursos de hardware para las tareas de ingeniería.

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