Σε μια ειδική παρουσίαση επισκέπτη, ο Vatsal Ghiya, Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Shaip μοιράστηκε μερικές βασικές στρατηγικές για τη δημιουργία ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης για να κατανοήσει τα μη δομημένα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης.
Εδώ είναι τα βασικά στοιχεία από το άρθρο
- Υπήρχε πολλές δυνατότητες για την Τεχνητή Νοημοσύνη να μεταμορφώσει τον κλάδο της υγείας για καλό λόγο. Όμως, όπως κάθε άλλος οργανισμός ή πλατφόρμα, τα συστήματα AI τροφοδοτούνται από δεδομένα και αυτά τα δεδομένα είναι σε αφθονία. Αυτός είναι ο λόγος, ο κλάδος υστερούσε σε σχέση με άλλους όσον αφορά την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης.
- Από τις σημειώσεις των νοσοκόμων μέχρι τις μεταγραφές των γιατρών, αδόμητα δεδομένα είναι παντού. Όμως, η ανάπτυξη ισχυρών αλγορίθμων ικανών να μετατρέπουν μη δομημένα δεδομένα σε δομημένα δεδομένα είναι χρονοβόρα και δαπανηρή. Γι' αυτό είναι σημαντικό να ακολουθείτε τις βασικές στρατηγικές για να κατανοήσετε τα μη δομημένα δεδομένα που υπάρχουν σε όλο τον οργανισμό σας.
- Υπάρχουν τρεις τρόποι με τους οποίους οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να ανοίξουν το δρόμο για πιο βιώσιμες και αποτελεσματικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης. Αυτές οι βασικές στρατηγικές είναι η αύξηση της συνδεσιμότητας μεταξύ των σημείων δεδομένων, η χρήση συνεργατών για σχολιασμό και επισήμανση συνόλων δεδομένων και η συνεχής πρόοδος προς την τελειότητα.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
