Shaip の CEO 兼共同設立者である Vatsal Ghiya 氏は、特別ゲスト機能として、構造化されていないヘルスケア データを理解するための AI システムを作成するためのいくつかの重要な戦略を共有しました。
この記事の主なポイントは次のとおりです。
- 正当な理由により、人工知能がヘルスケア業界を変革する可能性は大いにあります。 しかし、他の組織やプラットフォームと同様に、AI システムはデータによって支えられており、このデータは豊富にあります。 それが理由で、業界は AI の採用に関して他の業界に遅れをとっていました。
- 看護師のメモから医師の記録まで、非構造化データはいたるところにあります。 しかし、非構造化データを構造化データに変換できる堅牢なアルゴリズムを開発するには、時間と費用がかかります。 そのため、組織全体で発生する非構造化データを理解するための主要な戦略に従うことが重要です。
- 医療機関がより実行可能で影響力のある AI ソリューションへの道を開く方法は XNUMX つあります。 これらの重要な戦略は、データ ポイント間の接続性を高め、パートナーを利用してデータ セットに注釈を付けてラベルを付け、常に完璧に向けて前進することです。
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