특별 게스트 기능에서 Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghiya는 구조화되지 않은 의료 데이터를 이해하기 위한 AI 시스템을 만들기 위한 몇 가지 주요 전략을 공유했습니다.
다음은 기사의 주요 테이크 아웃입니다.
- 인공 지능이 의료 산업을 변화시킬 수 있는 많은 잠재력이 있었습니다. 그러나 다른 조직이나 플랫폼과 마찬가지로 AI 시스템은 데이터에 의해 구동되며 이 데이터는 풍부합니다. 업계가 AI 채택 측면에서 뒤처진 이유다.
- 간호사의 메모에서 의사 기록에 이르기까지 구조화되지 않은 데이터는 어디에나 있습니다. 그러나 구조화되지 않은 데이터를 구조화 데이터로 변환할 수 있는 강력한 알고리즘을 개발하는 것은 시간과 비용이 많이 듭니다. 그렇기 때문에 전체 조직에서 발생하는 비정형 데이터를 이해하기 위해 주요 전략을 따르는 것이 중요합니다.
- 의료 조직이 보다 실행 가능하고 영향력 있는 AI 솔루션을 위한 길을 닦을 수 있는 세 가지 방법이 있습니다. 이러한 핵심 전략은 데이터 포인트 간의 연결성을 높이고, 파트너를 활용하여 데이터 세트에 주석을 달고 레이블을 지정하고, 완벽을 향해 지속적으로 발전하는 것입니다.
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