Trong một phần đặc biệt dành cho khách mời, Vatsal Ghiya, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shaip đã chia sẻ một số chiến lược chính để tạo hệ thống AI nhằm hiểu dữ liệu chăm sóc sức khỏe phi cấu trúc.
Dưới đây là những điểm chính rút ra từ bài báo
- Trí tuệ nhân tạo có nhiều tiềm năng để biến đổi ngành chăm sóc sức khỏe vì lý do chính đáng. Tuy nhiên, giống như bất kỳ tổ chức hoặc nền tảng nào khác, các hệ thống AI được cung cấp năng lượng bởi dữ liệu và dữ liệu này rất phong phú. Đó là lý do, ngành này tụt hậu so với các ngành khác về việc áp dụng AI.
- Từ ghi chú của y tá đến bảng điểm của bác sĩ, dữ liệu phi cấu trúc ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ có khả năng chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc rất tốn thời gian và chi phí. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải tuân theo các chiến lược chính để hiểu dữ liệu phi cấu trúc có trong toàn bộ tổ chức của bạn.
- Có ba cách mà các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể mở đường cho các giải pháp AI khả thi và hiệu quả hơn. Các chiến lược chính này là tăng khả năng kết nối giữa các điểm dữ liệu, sử dụng các đối tác để chú thích và gắn nhãn cho các tập dữ liệu và không ngừng tiến tới sự hoàn hảo.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
