Як Cornerstone AI робить дані «правильними» для охорони здоров’я

Для подальшого зміцнення нашої відданості забезпеченню передових технологій обробки даних, VentureBeat із задоволенням вітає Ендрю Браста та Тоні Бера як постійних учасників. Слідкуйте за їхніми публікаціями в каналі даних.

ШІ має потенціал змінити охорону здоров’я. Від прогнозування ризику невиліковних захворювань до розробки нових ліків, компанії використовують керовані даними алгоритми для покращення якості обслуговування пацієнтів усіма можливими способами. Варіанти використання мають лише зростати, але на цьому шляху також є деякі перешкоди. Приклад: відсутність високоякісних наборів даних.

Організації охорони здоров’я генерують близько 300 петабайт даних щодня. Ця інформація зберігається в усіх системах, але не використовується ефективно через погану підготовку. По суті, групи обробки даних, які, як правило, створюють ручні правила очищення даних, намагаються встигати за зростаючими обсягами інформації. Вони витрачають більшу частину свого часу, майже 80%, на підготовку даних – роблячи їх точними, пов’язаними та стандартизованими – замість того, щоб досліджувати та аналізувати їх для потенційних і рятівних додатків ШІ.

Повне рішення Cornerstone AI

Щоб вирішити цю проблему, компанія Cornerstone AI, що базується в Сан-Франциско, запустила рішення, яке автоматично характеризує, гармонізує та очищає дані про стан здоров’я за частку часу, який вимагають традиційні методи. Компанія також оголосила, що залучила 5 мільйонів доларів початкового фінансування.

Згідно з Cornerstone, алгоритм його платформи використовує комбінацію спеціального коду Python і R для аналізу кожної таблиці та точки даних, визначення їх структури та дійсності, а потім упорядковує таблиці для аналізу, видаляючи та виправляючи всі помітні помилки.

Подія

Перетворення 2022

Приєднуйтесь до нас на провідному заході прикладного штучного інтелекту для керівників корпоративного бізнесу та технологій 19 липня та практично 20–28 липня.

зареєструватися тут

"Групі обробки даних не потрібно нічого налаштовувати в системі, окрім того, щоб повідомляти їм, що таке поле ідентифікатора пацієнта. Система автоматично вивчає структуру даних, а потім автоматично вивчає шаблони в даних. Команди обробки даних можуть бути готовою до роботи в системі з першого дня, переглядаючи результати штучного інтелекту в інтерфейсі», – сказав співзасновник і генеральний директор компанії Майкл Елашофф.

Після виправлення результати публікуються як частина звіту про якість даних.

Розгортання

Хоча компанія все ще перебуває в зародковому стані, вона розгорнула своє рішення для низки медичних компаній. В одному випадку компанія-виробник медичного обладнання, яка витратила півроку на очищення даних, змогла прискорити процес у 20 разів або всього на дев’ять днів. Система вже охоплює весь спектр структурованих і напівструктурованих даних про здоров’я, від медичних записів, клінічних випробувань, даних реєстру, претензій, цифрових даних про здоров’я та даних датчиків.

«У нещодавньому перевірочному дослідженні, яке ми провели, система виявила 98% проблем із даними з точністю близько 99,9%», — додав генеральний директор, зазначивши, що платформа може обробити 750 мільйонів записів приблизно за дві години.

Він також уточнив, що неструктурована інформація, така як факси або звіти про патологію, залишається поза межами платформи, принаймні на даний момент.

Планувати заздалегідь

Завдяки цьому раунду фінансування, який очолює Healthy Ventures, Cornerstone планує продовжувати розвивати свій продукт і залучати більше клієнтів, можливо, за довгостроковими контрактами.

"Клієнти повідомили нам, що моделі машинного навчання (ML), створені нашою системою для очищення даних, застосовуються...