Демократизация науки о данных: то, что раньше занимало месяцы подготовки специалистов по работе с данными, скоро может быть собрано за несколько дней продвинутыми бизнес-пользователями.
Компании, которые хотят внедрить на предприятиях машинное обучение для анализа данных, несколько неожиданно встречаются со своим старым другом. Системы бизнес-аналитики, в основном предназначенные для анализа прошлой деятельности, дооснащаются искусственным интеллектом, чтобы добавить прогностические функции в их возможности отчетности.
Symphony Post Acute Network – одна из таких организаций. Медицинская компания, которая имеет 5000 мест в 28 медицинских учреждениях в штате Иллинойс, Индиана и Висконсин, хотела использовать искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения ухода за 80 000 пациентами в год, восстанавливающихся после процедур, таких как операция на колене или лечение диализом. Например, частые обращения пациента в центры медицинского обслуживания могут быть индикатором того, что он особенно подвержен риску опасных падений и поэтому требует дополнительных мер предосторожности.
Поиск таких индикаторов, которые могут быть отдельными точками данных или тонкими шаблонами данных, является идеальным вариантом использования для машинного обучения. Но создание моделей – это непростая работа.
«Меня засыпали вопросами о прогнозировании, – говорит Натан Патрик Тейлор, директор по науке о данных и аналитике в Symphony Post Acute Network. – Но даже если я бы тратил каждую минуту своей жизни на создание моделей машинного обучения, я не смог бы успеть сделать все это».
Таким образом, компания наняла еще двух специалистов по данным. «И они обходились недешево, – говорит Тейлор. – Но мы все равно не получали нужного результата. Это было очень сложно и дорого».
Два года назад Symphony начала искать коммерческие альтернативы, продавцов, у которых уже были готовые модели машинного обучения. Теперь компания берет данные, уже собранные в хранилище данных, отправляет их через облачные AI-механизмы от своего поставщика DataRobot, и результаты каждые четыре часа возвращаются в информационные панели Microsoft PowerBI. «Сразу же я получил то что нужно, мой ИТ-директор получил то что нужно, и мы были просто поражены, – говорит Тейлор, – и это было похоже на волшебство».
Сегодня 240 врачей и медсестер получают прогнозы и рекомендации прямо на своих панелях PowerBI, к которым они могут получить доступ через планшеты и смартфоны. Так, например, пациенты с более высоким риском падения автоматически помечаются значком лестницы. Пациенты с высоким риском повторной госпитализации отмечаются значком скорой помощи.
Продолжение читайте у нас на сайте.
Комментариев нет:
Отправить комментарий