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人工知能・機械学習

健康なデータでAIを強化するデータプラットフォーム

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人工知能の恩恵を受けるには、大量のデータだけでは不十分です。 AIの真の可能性は、健全なデータ(アクセス可能で、信頼性が高く、クリーンなデータ)によって実現され、価値ある洞察を提供します。 高品質で信頼性の高いデータを実現するには、 Intersystems IRISデータプラットフォーム InterSystems IRIS for Healthなどの適切な基盤とデータ管理プラットフォームが必要です。

インターシステムズ社は、さまざまな業界におけるリアルタイムでデータを多用する分析アプリケーションの開発、展開、およびメンテナンスを迅速かつ容易にする完全なデータプラットフォームを開発しました。 プラットフォームに搭載されている人工知能機能を利用して、以下のことが可能になります。

  • どのような患者が敗血症や再入院のリスクが高いのか、病院側の理解が深まっています。
  • 金融機関は、どの債務が不履行になるかを見通すことができます。
  • 保険機関は、健康上の重大な事故を防ぐために、リスクのあるメンバーに介入を提案することができます。
  • 企業は、気象現象が注文処理やサプライチェーンに与える影響を予測することができます。
  • 世界のメーカーは、故障しそうな機器を特定して、必要なメンテナンスを先回りして行うことができます。

インターシステムズのテクノロジーは、データサイエンティストが正確なAIモデルを構築・チューニングし、リアルタイムのビジネスプロセスに組み込むために必要なデータの収集、統合、正規化をより迅速かつ容易にします。 InterSystems IRIS および IRIS for Health は、広範囲のパッケージ・アプリケーション、データベース、業界標準、プロトコル、およびテクノロジーにすぐに対応できる接続性を含む、完全な組み込み型統合機能を提供します。 このように、インターシステムズのテクノロジーは、企業がAIやビッグデータを活用して、革新的な新サービスの提供、新たな収益源の創出、顧客体験の向上、ビジネスプロセスの効率化などを実現し、競争優位性を獲得し、価値を迅速に実現することを支援しています。

15.7兆ドル
PricewaterhouseCoopers LLPによる、2030年までに世界経済の中でAIに貢献すると予測される資金
46% が報告
2020年のIDCの調査では、そのデータ量とデータに対する信頼性が、AI導入を成功させるための重要な要素の上位に挙げられています。

snextのゼネラル・マネージャー リシャール・ヴィオ・コスター氏

AI機能のサポート

インターシステムズのテクノロジーは、さまざまなAI機能をサポートするために、リアルタイムでデータを多用する分析アプリケーションの開発、展開、メンテナンスを迅速化、簡素化します。

意思決定支援 査読されたデータを深掘りして診断を提案したり、医師が見ているデータが何を示しているのかを理解できるようにします資源管理利用ニーズに対する在庫のモニタリングにより、例えば、最も必要とされる場所で、医療機器が利用可能で、そこに割り当てられるようにしますコホート識別 臨床試験に適した候補者を特定し、実世界のエビデンスに基づく洞察を提供します。また、保険会社のコールセンターが患者に積極的に連絡を取り、健康増進のためのプログラムを提案することで、長期的なケアの負担を軽減することができますリスク分析 顧客が支払いを滞らせる前に、不履行のリスクがあるローンを特定します市場動向分析

ソーシャルメディア分析を含む市場動向とその取引処理への潜在的な影響を分析し、金融イベントなどの異常を予測します予知保全 製造装置を監視して、故障や故障の発生を予測することで、稼働時間を最大化します。

患者のケアを支援

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2020年にIDCが実施した調査では、ドイツ、アメリカ、イギリスの医療機関におけるAI導入の相対的な成熟度を評価した結果、上位3つのユースケースは、データ品質向上のための推論、診断支援のための画像読取、院内感染の早期発見であることがわかりました。

放射線科医の場合、画像スキャナーから出力される高解像度の画像が増加していることから、AIを搭載した技術を最大限に活用する傾向が強まっています。 AIを搭載した医療用画像処理システムは、スキャンし、放射線科医がパターンを識別して、緊急または深刻な状態の患者をより早く治療するのに役立ちます。

HBI Solutionsは、AI技術の力を示すもう一つの例を提供しています。 この 救急科のリスクモデリングでは、AIを用いて、患者がメンタルヘルスの治療を必要としているかどうかを医師が理解できるようにしています。 これは、直感的に理解できるものではなく、洞察に基づいて、医師はこれらのニーズに沿った治療計画を立てることができます。しかし現在のところほとんどの医師がケアの現場で得られるものでもありません。

バイオエンジニアリングの発見を進める

ヒトゲノムの30億塩基対を解析して、病気の原因となる遺伝子配列を特定し、潜在的な治療法を明らかにするには、AIが鍵となります。 合成生物学のような分野では、抗生物質耐性に対抗するための研究を進めたり、画像を使って皮膚がんを診断したり、多くの病気に対する個別の薬剤ベースの治療法を開発するのに役立っています。 InterSystems IntegratedMLのような強力な技術は、患者の体験や成果を向上させるとともに、医療費を削減する新たな発見への扉を開きます。

需要監視の実施

snextは、商品の分類、在庫管理、需要の監視など、AIや機械学習で実現するSaaSアプリケーションを商用化しています。 同社の製品ロードマップにおける次のステップは、システム内の履歴データからAIや機械学習モデルを開発し、そのモデルを接続されたプロセスに組み込むことです。

snextのゼネラル・マネージャー リシャール・ヴィオ・コスター氏

トレンドと異常の把握

アプリケーションによっては、AIモデルを単独でバッチモードで実行するだけでよいものもあります。 しかし、イベントやトランザクション、ユーザーのアクションに応じてリアルタイムに実行されるビジネスプロセスにAIモデルを組み込む必要があるものも少なくありません。 例えば、不正検知モデルは、不正の可能性のある取引を識別して中断させるために、リアルタイムのクレジットカード取引処理システムに組み込まれることが多くあります。

リスクの評価と管理

インターシステムズのあるヘルスケアのお客様は、AI患者リスクモデルの開発をサポートするために、113,000の異なる機能を作成しました。 このようなタスクを最大限効率的に処理するために、InterSystems IRISでは、データベース内のデータを多次元配列として格納し、水平方向の拡張技術を使用しています。 InterSystems IRISは、特徴量エンジニアリング・タスクにおいて、少ないハードウェア・リソースで高いパフォーマンスを提供します。

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