ヘルスケアにおける GenAI の利点
ビッグデータと人工知能の応用により、患者が生成する大量の情報の処理と分析が大幅に促進されました。これらのテクノロジーを医療に適用することで、治療を個別化するだけでなく、診断を変革し、危険因子の特定に役立ち、医療分野の成果と生産性を全体的に向上させることができ、これを原動力として AI は現代の医療に不可欠な部分となっています。一般に、医療センターは混雑しており、治療の待ち時間が長いため、ほとんどの患者は自分の医療体験を否定的に評価しています。
AI は、データのスキャン、レポートの取得、または患者情報の収集により、これらの時間を短縮できます。これにより、待ち時間を最小限に抑えることができる一方、AI がセンサーを通じて患者を継続的に分析することで、ユーザーが常に制御し、より綿密なケアを提供できるようになります。
サウジ・ジャーマン・ヘルス(UAE)の最高情報責任者(CIO)であるアビッド・フセイン・シャッド氏は次のように述べています。「ビッグデータと AI を使用することで、患者の経過全体を継続的に追跡する AI 主導のエコシステムの構築に取り組んでいます。」私たちは患者が病院に到着する前に患者の移動を追跡することができ、私たちがしたいのは、患者に連絡を取り、過去に病気があったかどうかを計算することです。
GenAI は、医療上のアドバイスやデータに基づく情報を共有できるため、患者は自分の健康状態をより深く理解できるようになります。 「管理タスクを自動化することで、医師のエクスペリエンスも向上させることができます。意思決定を行うための適切なツールを人々に提供することで、結果が向上します。」 「AI は、予防的なアプローチで状況を変えることができます。たとえば、英国では予算のほとんどが治療に費やされ、しかし、予防、メンタルヘルス、その他の幸福に貢献するものには予算がほとんど費やされていません。」 中国語に書き直すと: 「最も興味深いのは、意思決定を行うための適切なツールを提供することで、患者が毎日問題を解決し、結果を改善できるよう支援できることです」と、ニューマン (英国) の最高医療戦略責任者であるサム博士は説明します。 「インテリジェンスは、予防的な面で状況を一変させる可能性があります。たとえば、英国では、ほとんどの予算が治療、介入、薬物に費やされていますが、予防、メンタルヘルス、その他の幸福に役立つものにはほとんど費やされていません。」
パネルの専門家らは、AI には医療システムの外に大きなチャンスがあることに同意しました。AI を使用すると、たとえば食習慣を研究するなど、病気になる前に人々を研究できます。このデータを使用して AI を実行することで、早期の予防が可能になります。将来の病気のステージ。
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こんにちは、私の名前はルーガです。今日は人工知能 (AI) の生態分野に関連するテクノロジー、GenAI についてお話します。急速に変化する技術革新とビジネスシナリオの多様化という課題に直面する中、従来のコーディング手法では徐々に適応性が不十分になり、増大するニーズに対応できなくなっています。新興の汎用 GenAI (人工知能テクノロジー) は、この需要を満たす大きな可能性を秘めています。 GenAI は、人工知能とコーディングの分野からの知識を組み合わせて、開発者に独自の「コラボレーション」利点を提供する最先端のテクノロジーです。 GenAI を使用すると、開発者は効率的なコーディング サポートと創造的なインスピレーションを得て、複雑なプログラミングの問題をより迅速かつスマートに解決できます。 GenAI のインテリジェントなアルゴリズムと人工知能テクノロジーは、

当初、企業は効率を向上させるために、よりアクセスしやすい労働力に目を向けました – ムンバイのジョンとマニラのロージーを思い浮かべてください – その後、ムンバイのバックオフィス業務のプロセスベースのアプローチが自動化に適していることに気づき、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) がが誕生し、今ではデジタル エージェントがバック オフィスに侵入し、チャットボットがマニラのロージーの仕事を監視しています。その結果、すべてがより良く、より速く、より便利になり、そして GenAI が登場します。 UiPath、RPA、GenAI。スポンサーが費用を払っているので、私たちは彼らに親指を立てるだけでなく、彼らは見た目が良いだけでなく、素晴らしい質問もします。たとえば、多くの人が GenAI は時代遅れではないかと尋ねます。これらの疑問の背後にあるのは、解決策です。

こんにちは、私の名前はルーガです。今日は人工知能 (AI) の生態分野に関連するテクノロジー、GenAI についてお話します。急速な技術革新と差別化されたビジネスシナリオという課題に直面し、従来のコーディング手法は慣れ始めており、増大する需要に完全に対応できなくなっています。同時に、新興の汎用 GenAI (人工知能テクノロジー) は、この需要を満たす大きな可能性を秘めています。 GenAIは人工知能テクノロジーの代表として、その強力な可能性と機能によりあらゆる分野で広く使用され始めています。さまざまなシナリオでのコーディングのニーズを自動的に学習して適応できるため、コーディングの効率と品質が大幅に向上します。ディープラーニングとモデルの最適化を通じて、GenAI はさまざまなデータを正確に理解することができます。

世界有数の求人 Web サイトおよび採用プラットフォームである Indeed は、生成人工知能 (GenAI) が仕事に与える影響と、仕事を遂行するために必要なスキルを詳しく調査した Indeed 人工知能求人レポートを発表しました。経済学者の世界的なチームである Indeed Recruiting Lab が主導したこの調査では、トラック運転手からソフトウェア エンジニアに至るまで、Indeed での米国のすべての求人が GenAI で補完または強化できるスキルを持っていることが判明しました。しかし、GenAI への曝露が「高い」と考えられているのは 5 件に 1 件 (19.8%) だけであり、この技術は特定の仕事では仕事をこなせるものの、多くの仕事を GenAI が完全に置き換える可能性は低いことを示唆しています。 Indeed 人工知能求人新聞

生成人工知能 (GenAI) は、コンテンツ生成と会話型ユーザー インターフェイスに破壊的な影響を与える新興テクノロジーです。デジタルコマースなどの多くの分野で、GenAI は優れたビジネスとアプリケーションの見通しを示しています。 2023 年の Gartner Marketing Technology Survey によると、回答者の 14% がマーケティング戦略をサポートするためにすでに GenAI に投資しており、63% が今後 24 か月以内に同様の投資を行う予定です。企業組織が GenAI の可能性と価値を実現するために急速に動いていることがわかります。過去数か月にわたって、アプリケーション リーダーは GenAI について理解してきましたが、依然として 2 つの重要な質問に答える必要があります。それは、GenAI がどのような役割を果たせるのか、また、GenAI を既存のテクノロジーとどのように組み合わせることができるのかということです。

GenAI は、ユーザーが独自の方法でデータをクエリし、ニーズを満たす回答を取得できるインターフェイスとして大きな可能性を秘めています。たとえば、GenAI ツールはクエリ アシスタントとして、顧客がシンプルな質問と回答の形式を通じて広範な製品ナレッジ ベースをより効率的にナビゲートできるように支援します。このようにして、ユーザーは必要な情報をより迅速に見つけることができ、ユーザー エクスペリエンスが向上し、時間を節約できます。 GenAI のインテリジェントな検索機能により、ユーザーはより直感的にデータを操作できるため、問題の解決や必要な情報の取得が容易になります。この便利なクエリ方法はユーザーの満足度を向上させるだけでなく、企業により効率的な顧客サービス方法を提供し、ビジネスの発展を促進します。ただし、GenAI を使用してデータに関する質問に答える前に、次のことが重要です。

生成人工知能(GenAI)は、マーケティングや販売などさまざまなビジネス分野で広く活用されている注目の新技術です。データ分析を通じて、業務効率とサプライチェーンの柔軟性を向上させ、企業の競争力を高めます。 GenAI の出現により、企業はより多くの開発機会をもたらし、市場の課題や変化にうまく対応し、より効率的なビジネス管理と革新的な開発を実現できるようになりました。サプライ チェーンにおける生成 AI とは何ですか? 消費者のユースケースでは、GenAI プロセスには、テキスト、画像、またはビデオ フィールドにコマンドまたは質問を入力することによって、AI が新しいコンテンツを生成するプロセスが開始されます。通常、GenAI モデルは大規模なデータセットでトレーニングされ、ユーザーが新しいデータを入力すると、アプリケーションはこれらのデータを組み合わせます。

GenAI は 2024 年に最も重要なテクノロジー トレンドとなり、CIO にとって、新しいツールのレビュー、インフラストラクチャの構成、新しいリスクへの対応、新しいユーザー エクスペリエンスの提供が最優先事項となります。ほとんどのベンダーが新しい GenAI 機能を展開していますが、CIO にとって、それらの機能がコストのかかる失敗につながるのではなく、本当に価値があるかどうかを判断するのは難しい場合があります。したがって、CIO はこれらのツールが真の価値を確実に提供できるように、そのツールのビジネス ケースを開発する必要があります。新しい GenAI ツールとインフラストラクチャは、予想をはるかに超えて CIO に影響を与えます。 CIO は、データ インフラストラクチャとプロセスのアップグレードに加えて、新しいサイバーセキュリティ ツールの予算編成、新しい人材の誘致、チームのスキル向上、スタッフのタスクの再配置を担当します。
