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Les humains et l'IA doivent travailler ensemble pour relever les défis médicaux
Les humains et l'IA doivent travailler ensemble pour relever les défis médicaux
La combinaison de l'intelligence humaine et de l'intelligence artificielle peut résoudre les défis auxquels sont confrontés les individus dans le domaine de l'information médicale, ce qui se traduira par une meilleure expérience client et une plus grande efficacité opérationnelle. C'est ce que révèle une étude d'une société pharmaceutique, qui montre que la combinaison de l'intelligence artificielle et des facteurs humains peut garantir une meilleure expérience d'IM pour les patients et les professionnels de la santé.
Avant l'épidémie, l'équipe MI était déjà confrontée à un nombre croissant de demandes provenant de nouveaux canaux et à des attentes croissantes en matière d'expérience de service client de qualité consommateur. Durant la pandémie de COVID-19, ces pressions se sont considérablement accrues et la demande d’informations a explosé. Jusqu'à 40 % de ces personnes viennent le soir et le week-end, lorsqu'il y a moins de personnes qualifiées disponibles pour solliciter sur place.
L'IA conversationnelle alliée à l'intelligence humaine
Pour de nombreuses entreprises, la solution réside peut-être dans la technologie et l'innovation. Les clients veulent des réponses rapides et complètes, et cela ne les dérange peut-être pas que les informations proviennent d’humains ou d’intelligence artificielle.
La technologie MI automatisée actuelle a déjà la capacité de répondre à ces besoins. Ces outils exploitent l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour expliquer et répondre aux questions les plus complexes. Ils sont capables de rechercher instantanément des bases de données pertinentes pour générer la bonne réponse en utilisant un langage presque humain, apportant une approche centrée sur le client à chaque interaction.
Selon IBM, l'intelligence artificielle peut aider à fournir une assistance 24 heures sur 24 grâce à des chatbots capables de répondre aux questions de base et de connecter les patients avec des ressources lorsque les bureaux des prestataires ne sont pas ouverts. L’IA peut également être utilisée pour classer les problèmes et signaler les informations nécessitant un examen plus approfondi, ce qui peut aider à alerter les prestataires des changements de santé nécessitant une attention supplémentaire.
Les humains et l'IA travaillent ensemble
Selon une étude, environ un tiers des sociétés pharmaceutiques prévoient de créer de nouvelles capacités d'IA pour leur activité MI à grande échelle en 2022 et 2023, l'amélioration des capacités, la cohérence mondiale et la réduction des coûts sont les trois principaux avantages. d'ajouter des agents d'IA à leur stratégie de support d'IM humaine. Alors que la haute direction accordait une valeur limitée à l'assistance 24h/24 et 7j/7, les professionnels de l'IM ont cité la disponibilité 24h/24 et 7j/7 comme principal avantage, suivie par la conformité, l'accessibilité et l'exactitude.
Parmi les personnes interrogées, les principaux facteurs dissuasifs étaient la perception selon laquelle une approche humaine est plus personnelle par rapport au client et au coût, suivie de près par la perception selon laquelle la connaissance et la personnalisation des experts humains sont supérieures à ce que l'IA peut fournir.
Malgré certaines inquiétudes, une enquête MIT Technology Review Insights menée auprès de plus de 900 professionnels de la santé a révélé que les professionnels de la santé utilisent déjà l'intelligence artificielle pour améliorer l'analyse des données et obtenir de meilleurs résultats en matière de diagnostic et de traitement, et libérer le personnel médical des charges administratives.
Le développement de la PNL est la clé de l'avenir de l'IM
L'utilisation de la PNL peut impliquer la création, la compréhension et la classification de la documentation clinique et des recherches publiées. Les systèmes PNL peuvent analyser les dossiers cliniques non structurés des patients, préparer des rapports, transcrire les interactions des patients et exécuter une intelligence artificielle conversationnelle.
L'IA conversationnelle peut être intégrée de manière transparente à l'équipe IA, permettant à l'IA de se concentrer sur des tâches plus complexes. L'IA peut comprendre et prendre en charge MI dans plusieurs langues et canaux et est toujours disponible, fournissant une véritable assistance « à la demande ».
Cependant, ce n’est pas une solution plug and play. Parvenir à l’intégration transparente de l’intelligence artificielle et de l’intelligence humaine nécessite une maîtrise pragmatique des nouvelles approches technologiques, avec une conception et une livraison dirigées par l’homme à chaque étape du processus.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
