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Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Piattaforme per la gestione dei dati per soluzioni di Intelligenza Artificiale

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Una gran quantità di dati non è sufficiente per cogliere i benefici dell'Intelligenza Artificiale (IA). La vera promessa dell'IA è abilitata da "healthy data" - dati accessibili, affidabili e puliti - per offrire informazioni preziose e conoscenza. Ottenere dati affidabili e di alta qualità è possibile con la corretta infrastruttura sottostante e una piattaforma per la gestione dei dati, come InterSystems IRIS Data Platform e InterSystems IRIS for Health.

InterSystems ha sviluppato una piattaforma dati completa che accelera e semplifica lo sviluppo, l'implementazione e la manutenzione di applicazioni analitiche in tempo reale e ad alta intensità di dati in numerosi settori. Utilizzando le funzionalità di Intelligenza Artificiale integrate nelle piattaforma:

  • Gli ospedali comprendono meglio quali pazienti possono essere maggiormente a rischio di sepsi o di un nuovo ricovero
  • Le società di servizi finanziari sono in grado di distinguere quali prestiti potrebbero trasformarsi in sofferenze
  • Cliniche e case di cura sono in grado di suggerire interventi per i pazienti a rischio per prevenire situazioni gravi
  • Le aziende possono prevedere il potenziale impatto degli eventi meteorologici sull'evasione degli ordini e sulle filiere di supply chain, e
  • Le aziende manifatturiere possono identificare le attrezzature destinate a rottura in modo da poter programmare preventivamente la manutenzione necessaria.

Le tecnologie di InterSystems permettono ai Data Scientist di raccogliere, integrare e normalizzare più velocemente e più facilmente i dati necessari per costruire e mettere a punto modelli IA accurati e integrarli nei processi aziendali in real-time. InterSystems IRIS e IRIS for Health offrono una serie completa di funzionalità di integrazione, tra cui la connettività pronta per l'uso per una vasta gamma di applicazioni preconfezionate, database, standard industriali, protocolli e tecnologie. In questo modo, le tecnologie di InterSystems aiutano le organizzazioni a sfruttare l'Intelligenza Artificiale e i Big Data per fornire nuovi servizi innovativi, creare nuovi flussi di fatturato, migliorare le esperienze dei clienti e snellire i processi aziendali per ottenere un vantaggio competitivo - e realizzare rapidamente valore per l'impresa.

15,7 trilioni di dollari
Contributo dell'Intelligenza Artificiale all'economia globale entro il 2030, secondo PricewaterhouseCoopers.
46% hanno riportato
In uno studio IDC del 2020, il volume dei dati e la fiducia in essi sono tra i primi fattori critici per il successo dell'adozione dell'Intelligenza Artificiale.

Richard Viot Coster, Direttore Generale, snext

A supporto delle funzioni di Intelligenza Artificiale

Le tecnologie InterSystems accelerano e semplificano lo sviluppo, il deployment e la manutenzione di applicazioni analitiche in real-time e ad alta intensità di dati per diverse funzioni di Intelligenza Artificiale:

Supporto decisionale
Esplorare i dati per suggerire una diagnosi, o aiutare i medici ad interrogare i dati rispetto a quello che loro vedono

Gestione delle risorse
Monitorare l'inventario rispetto alle esigenze per garantire, ad esempio, che l'attrezzatura medica sia disponibile e assegnata dove è più necessaria

Identificazione delle coorti
Identificare i buoni candidati per gli studi clinici e fornire informazioni basate su evidenze reali; o permettere al call center di un'assicurazione medica di raggiungere i pazienti in modo proattivo per suggerire comportamenti di benessere, che potrebbero anche diminuire l'onere delle cure nel lungo termine

Analisi del rischio
Identificare prestiti che possono essere a rischio di insolvenza, prima ancora che un cliente non effettui un pagamento

Analisi delle tendenze di mercato
Analizzare le tendenze del mercato e il loro potenziale impatto sull'elaborazione delle transazioni, con l'analisi dei social media per prevedere anomalie, come gli eventi finanziari

Manutenzione predittiva
Massimizzare il tempo di attività monitorando i dispositivi di produzione per prevedere quando stanno per rompersi o per portare la produzione offline e impedire tempi di fermo più lunghi dovuti ai guasti del sistema.

Logistica e gestione dell'inventario
Prevedere l'impatto di eventi esterni, come il tempo o altri eventi naturali o artificiali, che potrebbero influenzare l'evasione degli ordini o la domanda e offerta di prodotti, e prevedere le necessità di produzione e trasporto

Analytics
Aiutare ad utilizzare i dati e a offrire informazioni utili alle persone giuste al momento giusto

Sostenere le cure dei pazienti

technician looking at images

Un sondaggio IDC del 2020 ha valutato la maturità relativa dell'adozione dell'IA per i fornitori di servizi sanitari in Germania, Stati Uniti e Regno Unito, e ha rilevato che i tre casi d'uso principali sono l'inferenza per migliorare la qualità dei dati, la lettura delle immagini per aiutare nella stesura delle diagnosi e l'identificazione precoce delle infezioni acquisite in ospedale.

Pensiamo per esempio ai radiologi, che si rivolgono sempre più alle tecnologie basate sull'IA per sfruttare al massimo i crescenti volumi di output con risoluzione sempre più alta degli scanner di imaging. I sistemi di imaging medicali basati sull'AI possono produrre scansioni e aiutare i radiologi a identificare pattern e trattare anticipatamente i pazienti con condizioni gravi o emergenti.

La società HBI Solutions è un altro esempio del potere della tecnologia IA. La sua modellazione del rischio del pronto soccorsoutilizza l'IA per aiutare i medici a capire se i loro pazienti hanno bisogno di supporto per la salute mentale. Le strutture sanitarie possono quindi pianificare le cure intorno a quei bisogni, sulla base di informazioni che non sono intuitive né attualmente disponibili per la maggior parte dei medici presso il punto di cura.

Far progredire le scoperte di bioingegneria

L'Intelligenza Artificiale è fondamentale per analizzare i 3 miliardi di coppie di basi del genoma umanoe identificare le sequenze genetiche responsabili delle malattie e scoprire possibili trattamenti. Consente a campi come la biologia sintetica di far avanzare la ricerca per combattere la resistenza agli antibiotici, usare l'imaging per diagnosticare i tumori della pelle e contribuire a sviluppare trattamenti farmacologici personalizzati per una serie di malattie. Una tecnologia potente come InterSystems IntegratedML apre le porte a nuove scoperte che miglioreranno l'esperienza e gli outcome dei pazienti, riducendo al contempo i costi delle cure.

Monitorare la domanda

La società snext commercializza applicazioni SaaS abilitate dall'IA e dal Machine Learning per la categorizzazione dei prodotti, il controllo dell'inventario e il monitoraggio della domanda. I prossimi passi della sua roadmap di prodotto prevedono lo sviluppo di modelli di IA e di Machine Learning partendo dai dati storici nei sistemi, e l'integrazione di questi modelli nei processi collegati.

Richard Viot Coster, Direttore Generale, snext

Identificare tendenze e anomalie

Per alcune applicazioni è sufficiente eseguire in modo indipendente i modelli IA in modalità batch. Molte altre richiedono invece l'integrazione dei modelli di IA nei processi aziendali eseguiti in tempo reale in risposta a eventi, transazioni o azioni degli utenti. Per esempio, i modelli di rilevamento delle frodi sono spesso integrati nei sistemi di elaborazione delle transazioni con carta di credito in tempo reale per identificare e interrompere transazioni potenzialmente fraudolente.

Valutare e gestire il rischio

Un cliente del settore sanitario di InterSystems ha creato 113.000 funzionalità distinte per sviluppare i suoi modelli di IA per calcolare il rischio dei pazienti. Per gestire questi compiti con la massima efficienza, InterSystems IRIS memorizza i dati nel database come array multidimensionali e utilizza tecniche di scaling orizzontale. InterSystems IRIS offre quindi prestazioni elevate con meno risorse hardware per i compiti di feature engineering.

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