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ヘルスケアを再形成するAIトレンド

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著者の詳細については、ここをクリックしてください ベンロリカ。

ヘルスケアにおけるAIのアプリケーションには、他の業界とは大幅に異なる多くの課題と考慮事項があります。 それにもかかわらず、最先端のテクノロジーを活用してケアを改善し、AIを機能させるリーダーの4.9つでもあります。 数字はそれ自体を物語っています。ヘルスケア市場規模における世界のAIは、2020年のXNUMX億ドルから 45.2によって$ 2026億。 この成長を促進するいくつかの主要な要因は、膨大な量の医療データとデータセットの複雑さの増大、増大する医療費を削減する必要性、および進化する患者のニーズです。

深い学習たとえば、過去数年間で臨床環境にかなりの侵入をしました。 特にコンピュータビジョンは、スクリーニングと診断を支援するための医用画像におけるその価値を証明しています。 自然言語処理(NLP) テキストマイニングとデータ共有に関する契約上の懸念と規制上の懸念の両方に対処する上で大きな価値を提供してきました。 COVID-19の結果として見られるように、ワクチンや医薬品開発などのイニシアチブを促進するために製薬会社やバイオテクノロジー会社によるAIテクノロジーの採用が増えていることは、AIの大きな可能性を実証するだけです。

ヘルスケアAIにはすでに驚くべき進歩が見られますが、それはまだ初期の段階であり、その価値を真に解き放つには、業界を形作る課題、ツール、および対象ユーザーを理解するために行うべき多くの作業があります。 からの新しい研究 ジョンスノーラボ とグラジエントフロー、 2021 AI in Healthcare Survey Report、これだけに光を当てます:私たちがどこにいるのか、どこに行くのか、そしてそこに到達する方法。 グローバル調査では、AIの採用、地域、技術力のさまざまな段階にあるヘルスケア組織にとって重要な考慮事項を調査し、今日のヘルスケアにおけるAIの状態を詳細に調査します。               

最も重要な発見の2021つは、AIの実装に関してどのテクノロジーが最重要事項であるかということです。 XNUMX年末までに導入する予定のテクノロジーについて尋ねたところ、回答者のほぼ半数が データ統合。 現在使用している、または年末までに使用する予定のテクノロジーの中で、約XNUMX分のXNUMXが自然言語処理(NLP)とビジネスインテリジェンス(BI)を引用しています。 テクニカルリーダーと見なされている人の半数は、データ統合、NLP、ビジネスインテリジェンス、およびデータウェアハウジングのテクノロジーを使用しています。 これらのツールには、規制や責任あるAIの実践を念頭に置きながら、膨大な量のデータを理解するのに役立つ力があることを考えると、これは理にかなっています。

AIツールとテクノロジーの対象ユーザーについて尋ねたところ、回答者の半数以上がターゲットユーザーの中から臨床医を特定しました。 これは、AIが、過去数年のように技術者やデータサイエンティストだけでなく、ヘルスケアサービスの提供を担当する人々によって使用されていることを示しています。 成熟した組織、またはAIモデルを60年以上運用している組織を評価すると、その数はさらに増加し​​ます。 興味深いことに、成熟した組織の回答者のXNUMX%近くが、患者もAIテクノロジーのユーザーであると述べています。 チャットボットと遠隔医療の出現により、今後数年間でAIが患者とプロバイダーの両方でどのように増殖するかを見るのは興味深いことです。

AIソリューションを構築するためのソフトウェアを検討する際、オープンソースソフトウェア(53%)は、パブリッククラウドプロバイダー(42%)よりもわずかに優位でした。 XNUMX年からXNUMX年先を見据えて、回答者は商用ソフトウェアと商用SaaSの両方を使用することにもオープンであると述べました。 オープンソースソフトウェアは、クラウドプロバイダーができないレベルのデータの自律性をユーザーに提供します。したがって、ヘルスケアのような高度に規制された業界がデータ共有に警戒することは大きな驚きではありません。 同様に、AIモデルを本番環境にデプロイした経験のある企業の大多数は、サードパーティやソフトウェアベンダーからの評価ではなく、独自のデータと監視ツールを使用してモデルを検証することを選択しています。 初期段階の企業はサードパーティのパートナーを探すことをより受け入れていますが、より成熟した組織はより保守的なアプローチを取る傾向があります。                      

一般的に、AIソリューション、ソフトウェアライブラリまたはSaaSソリューションの評価に使用される主要な基準、および連携するコンサルティング会社について尋ねられたときの態度は同じでした。回答はカテゴリごとにわずかに異なりますが、技術リーダーはソフトウェアベンダーとのデータ共有やコンサルティングはないと考えていました。企業、独自のモデルをトレーニングする能力、および最優先事項としての最先端の精度。 ソリューションと潜在的なパートナーについて尋ねられたとき、ヘルスケア固有のモデルとヘルスケアデータエンジニアリング、統合、およびコンプライアンスの専門知識がリストのトップになりました。 プライバシー、正確性、および医療経験は、AIの採用を推進する力です。 データが増え続け、テクノロジーとセキュリティ対策が改善されるにつれて、AIがさらに成長する準備ができていることは明らかです。 迅速な採用が遅れていると見なされることもあるヘルスケアは、AIを採用しており、すでにその大きな影響を認識しています。 そのアプローチ、主要なツールとテクノロジー、およびAIのアプリケーションは他の業界とは異なる可能性がありますが、来年の調査結果に何が待ち受けているかを見るのは刺激的です。

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出典:https://www.dataversity.net/the-ai-trends-reshaping-health-care/

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IBMは、ビジネスの近代化を目指して、新しいクラウドAIサービスを開始します

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International Business Machines Corp.は、パンデミック時のチャットボットと仮想アシスタントの台頭を利用し、クラウドサービスと人工知能へのピボットに新たな一歩を踏み出すことで、企業がタスクを自動化するのに役立つ新製品を展開しています。 Watson Orchestrateと呼ばれるツールは、人工知能を使用して[…]を選択およびシーケンスします。

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ソース:https://bankautomationnews.com/allposts/cloud-computing/ibm-launches-new-cloud-ai-services-in-bid-to-modernize-business/

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SightCallはARベースの視覚支援プラットフォームのために42万ドルを調達します

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COVID-19が仕事の世界全体で「デジタルトランスフォーメーション」を促進するずっと前に、顧客サービスとサポートはオンラインで仮想的に実行されるように構築されました。 それでも、それもテクノロジーによって過給された進化を遂げています。

今日、スタートアップは サイトコールは、フィールドサービスチーム、彼らが働いている会社、およびその顧客が技術的および機械的なメンテナンスや修理をより効果的に実行できるように拡張現実プラットフォームを構築しており、42万ドルの資金を発表しています。より多くの人工知能ツールを備えた技術スタックとクライアントベースの拡大。

CEO兼共同創設者のThomasCottereau氏によると、そのサービスの中核はARテクノロジーです(これは、Microsoft、SAP、Salesforceなどのカスタマーサービス環境で使用される他の標準ソフトウェアと統合された、顧客が使用するアプリまたはサービスアプリに組み込まれています。およびServiceNow)。 拡張現実体験は、ビデオストリーム上に追加情報、ポインター、その他のツールをオーバーレイします。

これは、たとえば、機器を保守するときにセントラルオフィスと調整するフィールドサービスエンジニアによって使用されます。 または、何かが機能していないが、呼び出されなければならないエンジニアではなく顧客自身によってより迅速に修理される可能性がある緊急事態または状況で顧客により良い支援を提供するために製造業者によって。 または実際に、AIの支援を受けて、問題が何であれ診断するためのコールセンターによって。 これは、以前は作業指示書、急いで描かれた図、取扱説明書、音声ベースの説明に依存して問題の作業を進めるシナリオにとって、大きな飛躍です。

「私たちは、フィールドサービス組織とその顧客の間に存在する障壁を打ち破ると言いたいです」とコッテロウは言いました。

一方、この技術はSightCallに固有のものであり、長年にわたって構築され、基本的なスマートフォン、さらには基本的なモバイルネットワークでも使用できるように設計されています。これは、受信状態が悪い場合や場所が離れている場合に不可欠です。 (それがどのように機能するかについては、以下で詳しく説明します。)

もともとサンフランシスコに移転する前にフランスのパリで設立されたSightCallは、保険、通信、輸送、遠隔医療、製造、公益事業、ライフサイエンス/医療機器など、かなり幅広い分野でかなりの規模のビジネスをすでに構築してきました。

SightCallは、クラフトハインツ、アリアンツ、GEヘルスケア、リンカーンモーターカンパニーなど、約200の有名企業の顧客を抱えており、B2Bベースでサービスを提供しているほか、消費者のために現場に出ているチームにもサービスを提供しています。顧客も。 SightCallのCEOは、100年と2019年に年間経常収益が前年比で2020%増加した後、今年もその率に達し、年間経常収益を100億ドルにすることを目標としていると述べています。

資金調達はヨーロッパのプライベートエクイティ会社であるInfraViaが主導しており、Bpifranceも参加しています。 このラウンドの評価は開示されていませんが、投資家が私に次のように言ったことを指摘する必要があります PitchBookの見積もり 122億XNUMX万ドルのポストマネーは正確ではありません(私たちはまだこれを掘り下げており、詳細がわかり次第更新します)。

この投資に関するいくつかのさらなるコンテキストについては、InfraViaはに投資します 産業事業の数、最近の投資など、関連するサービスを構築するテクノロジー企業への投資と並んで ヨバンタレント、したがって、これは部分的に戦略的投資です。 SightCallはこれまでに67万ドルを調達しました。

近年、最前線や現場で働く人々が使用する技術スタックを構築するスタートアップの興味深い波が出現しています。これは、新世代のアプリを構築するスタートアップから何年にもわたる知識労働者がほとんどの注目を集めた後の変化です。 。

Workiz ジョブバー 中小企業の商人が仕事を予約し、本に載ったらそれらを管理するためのプラットフォームを構築しています。 大きな変化 より大きな艦隊の管理に役立ちます。 そして ホバー は、AIを使用して、自分または将来の顧客のスマートフォンカメラでキャプチャされた画像を分析することにより、ビルダーが作業のコストを評価および見積もることができるプラットフォームを構築しました。

そこには ストリーム私が発見したのは、GoogleでのSightCall検索に基づいてAdWords広告を取得したという、SightCallに十分近い競争相手です。 COVID-19パンデミックが大流行する直前に、GeneralCatalystが支援するStreemは フロントドアに買収 ホームサービス事業を構築するための後者の取り組みを支援するために、これらすべてがどのように飛躍しているのかを示すもうXNUMXつの兆候です。

SightCallの一部で興味深い点は、そのテクノロジーです。 2007年に共同設立 コッテロー アントワーヌ・ヴェルヴォート (現在、製品およびエンジニアリングのSVP)であるこの二人は、次世代ネットワークの構築の技術的側面に携わってきた長年の電気通信業界の獣医です。

SightCallは、Weemoという会社として誕生しました。 構築されたビデオチャットサービス これは、WebRTCベースのフレームワークで実行できます。これは、モバイルWebおよびSMSアプリにさらにリッチなメディアサービスを導入するための幅広い取り組みが見られたときに登場しました。 消費者および大部分の企業にとって、「オーバーザトップ」で機能する携帯電話アプリ(モバイルネットワークキャリアではなく、電話のオペレーティングシステムを実行している企業によって配布されているため、一部はそれらによって制御されています)が実際に主導権を握り、継続していますメッセージングとメッセージングの革新の市場を支配する。

しばらくしたら、 ウィーモピボット 自社の名前をSightCallに変更し、企業顧客のXNUMX人がテクノロジーの存続を望んでいるアプリ(ネイティブまたはモバイルWeb)に組み込んだテクノロジーのパッケージ化に重点を置きました。

それがどのように機能するかの鍵は、SightCallがどのように構築されたかによってもたらされるとCottereauは説明しました。 同社は10年間、顧客のいる場所に近いデータセンター全体でネットワークを構築および最適化してきました。このネットワークは、Tier 1通信事業者と相互接続し、稼働時間を確保するためにシステムに多くの遅延があります。 「私たちは、この接続性がミッションクリティカルである企業と協力しています」と彼は言いました。 「ビデオソリューションは機能する必要があります。」

彼が説明しているように、SightCallが構築したハイブリッドシステムには、テレコムハードウェアとソフトウェアの両方で機能する独自のIPが組み込まれているため、ビデオをストリーミングするための10の異なる方法を提供するビデオサービスと、特定の環境で最適なものを自動的に選択するシステムが実現します。現在地に基づいているため、モバイルデータやブロードバンド受信が機能しない場合でも、ビデオストリーミングは機能します。 「テレコムとソフトウェアはまだ非常に別々の世界です」とコッテロウは言いました。 「彼らはまだ同じ言語を話さないので、それは私たちの秘密のソース、グローバルローミングメカニズムの一部です。」

スタートアップがこれまでに構築した技術は、この分野での構築を検討している可能性のある他の企業に対する確固たる基盤を提供するだけでなく、顧客との強い牽引力にもつながっています。 次のステップは、すでにSightCallのテクノロジーを使用している業界全体で採用されている自動化をさらに深く活用するために、そのテクノロジーを構築し続けることです。

「SightCallはARを活用した視覚支援の市場を開拓し、リモートサービスのデジタルトランスフォーメーションを推進するのに最適な立場にあります」とInfraVia CapitalPartnersのパートナーであるAlbanWynieckiは声明で述べています。 「グローバルリーダーとして、彼らは今や能力を拡張し、相互作用をよりインテリジェントにし、さらに自動化をもたらし、人間が最高の状態で作業できるようにしています。」

「SightCallの42万ドルのシリーズBは、このセクターでこれまでで最大の資金調達ラウンドをマークします。SightCallは、資本、R&Dリソース、および主要なテクノロジー企業とのパートナーシップにおいて誰もが認めるリーダーとして浮上し、ソリューションを複雑なエンタープライズITに組み込むことができます」とAntoineIzsak氏は付け加えました。 Bpifrance。 「企業は、効率を解き放ち、継続的なパフォーマンスと利益を促進する知識と専門知識を備えた技術者を増強しながら、より大規模な顧客中心主義を可能にするSightCallのようなソリューションを探しています。」

Cottereau氏によると、同社は何年にもわたって多くの買収提案を行ってきました。最も信頼性の低いネットワーク環境でも機能するさまざまな通信事業者やデータセンターにまたがるビデオネットワークを構築するために構築した基盤技術を考えれば、驚くことではありません。 。

「しかし、私たちは独立したままでいたい」と彼は言った。 「ここには巨大な市場があります。私たちは物語を続け、それをリードしてほしいと思っています。 さらに、私たちが自立し、すべての人と協力し続けることができる方法を見ることができます。」

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出典:https://techcrunch.com/2021/05/11/sightcall-raises-42m-for-its-ar-based-visual-assistance-platform/

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DataRobotがプラットフォームを拡張し、Zeplの買収を発表

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DataRobotボストンを拠点とする自動機械学習のスタートアップである、は今朝、プラットフォームを拡張して技術ユーザーと非技術ユーザーに新しいものを提供するために、多くの発表を行いました。 また、買収したことも発表しました Zepl、データサイエンティストが独自のコードをDataRobotに持ち込むことができる高度な開発環境を提供します。 両社は買収価格を共有していませんでした。

DataRobotの製品担当SVPであるNenshadBardoliwallaは、彼の会社はこの市場のリーダーになることを目指しており、そのための道は、データサイエンスの理解がほとんどない人からできる人まで、幅広いユーザー要件にアピールすると考えています。 PythonとRでの独自の機械学習コーディング。

「人々は自動化を愛していますが、自動化が[柔軟]であることも望んでいます。 彼らは自動化だけを望んでいませんが、それでは何もできません。 また、ノブを回してレバーを引く機能も必要です」とBardoliwalla氏は説明します。

この問題を解決するために、コーディング環境を最初から構築するのではなく、Zeplを購入し、そのコーディングノートブックをComposableMLと呼ばれる新しいツールのプラットフォームに組み込むことを選択しました。 「ComposableMLとZeplの買収により、コーディングを希望する人々に本当にファーストクラスの環境を提供できるようになりました」と彼は言いました。

Crunchbaseのデータによると、Zeplは2016年に設立され、その過程で13万ドルを調達しました。 同社は従業員数や購入価格を明らかにしたくなかったが、買収により高度な機能、特に高度なユーザーをプラットフォームに引き付けるために独自に呼び出すノートブック環境が提供される。同社はZeplを組み込む予定である。スタンドアロン製品をそのままにして、プラットフォームに機能を追加します。

Bardoliwalla氏は、Zeplの買収は、家の自動化された側面の延長であると考えていると述べました。これらのツールは、機械と人間が協力して最高のモデルを生成するために相互に連携して機能します。 「これは、DataRobot AutoMLを使用してシステムが生成できる最高のものと、人間ができる最高のものの有機的な混合物を生成し、それらを一緒に非常に興味深いものに構成しようとします[…]」とBardoliwalla氏は述べています。

同社はまた、技術者以外のユーザーがドラッグアンドドロップコンポーネントを使用してデータセットからアプリを作成できるようにするノーコードAIアプリビルダーを導入しています。 さらに、モデルの精度を経時的に監視するツールが追加されています。 モデルがしばらく生産された後、モデルの基になっているデータが無効になると、精度が低下し始める場合があります。 このツールは、モデルデータの正確性を監視し、コンプライアンスから外れ始めたときにチームに警告します。

最後に、同社は、人種差別主義者、性差別主義者、またはその他の仮定をモデルに導入する可能性のあるモデルバイアスを根絶するのに役立つモデルバイアス監視ツールを発表しています。 これを回避するために、同社は、モデル構築フェーズと本番環境の両方でこれがいつ発生するかを特定するツールを構築しました。 チームに潜在的なバイアスを警告する一方で、モデルを微調整してモデルを削除するための提案をチームに提供します。

DataRobotはボストンを拠点とし、2012年に設立されました。Pitchbookによると、750億2.8万ドル以上を調達し、XNUMX億ドル以上の評価があります。

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出典:https://techcrunch.com/2021/05/11/datarobot-expands-platform-and-announces-zepl-acquisition/

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AIでヘルスケアイノベーションの次の波を推進

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AIヘルスケア
イラスト:©IoT For All

他の多くのセクターと同様に、データがヘルスケアを変革する準備ができていることは間違いありませんが、支援が必要です。 今日、医療提供者は収集します 数バイトの患者データ 病院、診療所、画像および病理学研究室などから。 このデータには人間の健康に関する豊富な洞察が含まれていますが、その構造の欠如と膨大な量は、それを解読する人間の能力の限界をはるかに超えていることを意味します。

幸いなことに、洗練されたAIと機械学習ソリューションは、革新のたいまつを運ぶことができます。

ヘルスケアでは、 機械学習 人間の能力の範囲をはるかに超えた大量のデータセットを処理する能力です。 生の非構造化データが入力され、臨床的洞察が得られるため、医師は低コストでより良いケアを計画および提供できます。 機械学習のメリットとしては空が限界ですが、これらの複雑なアルゴリズムの構築には時間がかかります。 今後10年からXNUMX年の間に、医療専門家がこれらの分野でヘルスケアベースのイノベーションの恩恵を享受することを期待しています。

高度な画像分析

医療専門家は高度な訓練を受けており、彼らの仕事のいくつかは彼らの途方もない付加価値を反映しています。 ただし、専門家は画像分析などの反復的なタスクに時間を費やす必要があります。 たとえば、放射線科では、医師はCTスキャン、MRI、超音波、PETスキャン、マンモグラフィなどの画像を見ることに時間を費やしています。 AI支援の画像ソリューションは、テクノロジーの高度なパターン認識機能を使用して、画像の特徴を強調し、癌の早期予測因子を特定し、症例に優先順位を付け、正確な診断を実行するために必要な労力を削減します。 AIがますます多くのデータセットを処理するにつれて、このテクノロジーは必然的に、人間の医師が病気の兆候をできるだけ早く発見する能力を覆します。

病気の検出

コストが高いため、ヘルスケアの画像診断は通常、診断を確認するためにのみ行われます。 これは効果的なソリューションですが、AIがひっくり返して置き換えることを約束しているソリューションです。 AIは、膨大な量の履歴データを詳細に分析することで、病気や病気の可能性を信じられないほど早い段階で予測できます。 たとえば、AIは、親戚の病歴に加えて、特定の個人の人口統計に厳密に一致する患者集団全体を調べることにより、医師が診断できる数年前に、患者が心臓病などの病気を発症する可能性が非常に高いと結論付けることができます。これまでに正確に診断を行います。

創薬

新たに発見された病気と闘うために効果的な薬やワクチンを設計し、製造することがいかに重要であるかを私たちは皆直接見てきました。 歴史的に、このプロセスには時間とお金の莫大な投資が必要であり、開発のタイムラインがXNUMX年以上に及ぶ場合もあります。 安全で効果的であることが知られている薬を相互参照し、処方の一部を複製して新しい反復を示唆するAIの機能は、画期的であり、無数の命を救い、次の世界的大流行を防ぐのに役立つ可能性があります。

デジタルコンサルティング

パンデミックは間違いなくイノベーションに拍車をかけました 遠隔医療スペース。 ただし、仮想訪問を診療所への物理的な訪問と同じくらい効果的にするために行くにはまだ長い道のりがあります。 AIは、さまざまな方法でそのギャップを埋めるのに役立ちます。 たとえば、機械学習と自然言語処理(NLP)は、患者の声だけを使用して症状の収集を容易にするのに役立ちます。 AIは、患者の電子健康記録の分析と組み合わせることで、医師が検討する可能性のある健康上の懸念を浮き彫りにすることができます。 AIは事前に情報を処理することで、医師が処理できる患者の数を増やし、仮想訪問の有効性を向上させ、結果として物理的な相互作用による感染のリスクを最小限に抑えます。

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出典:https://www.iotforall.com/powering-the-next-wave-of-healthcare-innovation-with-ai

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