Здравоохранение

В здравоохранении все чаще используют машинное обучение и Big Data для улучшения медицинской диагностики и принятия решений по диагнозу. По данным исследования и отчету компании Frost & Sullivan, применение ИИ может привести к улучшению результатов здоровья на 40%. ИИ позволяет выявлять и прогнозировать паттерны и аномалии, которые могут остаться незамеченными врачами, что способствует ранней диагностике рака и сердечно-сосудистых заболеваний.

Также новые технологии позволяют сочетать предиктивную аналитику с данными от биосенсоров, персональных устройств и мобильных приложений, что открывает новые возможности в диагностировании.

Если говорить о конкретных примерах использования, то можно отметить следующие:

‍

Снимки и другая визуализация: ИИ улучшает скорость и точность диагностики, анализируя рентгеновские снимки и КТ-сканы. Он может легко отличать и находить злокачественные образования, а также классические болезни по типу туберкулеза и пневмонии. Мы писали материал о том, как ИИ, который был создан для анализа булочек, перешел к поиску онкологических заболеваний.

‍

Персонализированное лечение: ИИ использует данные пациентов, генетическую информацию и факторы образа жизни для прогнозирования рисков заболеваний и индивидуализации планов лечения. Он помогает выбирать оптимальные химиотерапевтические препараты на основе генетических профилей и дистанционно контролирует пациентов для выявления ранних признаков таких заболеваний, как диабет.

‍

Электронные медицинские записи: ИИ анализирует данные ЭМЗ для выявления паттернов и тенденций, прогнозирования рисков заболеваний и обеспечения персонализированных стратегий профилактики. Он изучает медицинскую историю, а также помогает ее вести – вплоть до перевода рукописей в электронный формат.

‍

Выявление мошенничества: ИИ анализирует большие объемы данных в здравоохранении для выявления аномальных паттернов и предотвращения мошенничества, выявляя такие действия, как завышение счетов или ненужные процедуры. Если вы – фанаты “тру крайм”, то наверняка знаете кейсы ужасных преступлений в области здравоохранения. Во времена ИИ такое не было бы возможным.

‍

Виртуальные ассистенты и чат-боты: Виртуальные ассистенты на основе ИИ предлагают удаленное руководство пациентам и быстро предоставляют персонализированные советы по здоровью. Они выполняют административные задачи, такие как назначение встреч и предоставление информации о медикаментах, повышая удовлетворенность пациентов и освобождая медицинских специалистов от административных забот.

‍

Эффективная медицинская документация: Алгоритмы ИИ упрощают медицинскую документацию, преобразуя устные слова врачей в организованные электронные медицинские записи.  

Эти системы понимают медицинскую терминологию и контекст, обеспечивая точные расшифровки, относящиеся к историям болезни пациентов. Они могут автоматически обновлять записи, предлагать диагнозы и выставлять счета, позволяя медицинским специалистам больше времени уделять уходу за пациентами, а не бюрократии.

‍

Ускорение открытия лекарств: ИИ трансформирует процесс открытия лекарств, анализируя существующие препараты и выявляя потенциальные формулы для борьбы с конкретными заболеваниями. Алгоритмы машинного обучения ускоряют идентификацию целей и снижают затраты на разработку, анализируя обширные наборы данных, геномную информацию и научную литературу, помогая выявлять цели для лекарств и генетические биомаркеры.

‍

И это далеко не все. Есть мнение, что именно благодаря ИИ, получится найти лекарство от некогда неизлечимых заболеваний. Будем держать кулачки за нашего виртуального друга.

‍

Промышленность и логистика

Оптимизация. Да, это предложение из одного слова, но какого! Оптимизация – ключ к доходу и то основное, с чем помогает искусственный интеллект. Согласно отчету AI Index, 10% компаний в промышленном секторе уже внедрили технологии искусственного интеллекта.

В промышленности ИИ может пригодиться для предиктивного обслуживания, автоматической проверки качества продукции и прогнозирования, оптимизации энергопотребления, а также – для логистических задач. В целом, логистика – одна из первых областей, где новая эра ИИ начала рассветать.

‍

Логистика

Оптимизация планировки склада и использования пространства: Логистическая оптимизация на базе ИИ повышает эффективность работы складов, анализируя спрос на продукцию. ИИ максимизирует использование пространства, стратегически перестраивая зоны хранения для размещения предметов разного размера и с различными потребностями в хранении.

‍

Отслеживание и мониторинг отправлений: ИИ обеспечивает эффективное отслеживание и мониторинг отправлений в реальном времени, предлагая своевременные оповещения о задержках или проблемах. Продвинутые алгоритмы анализируют данные о доставке, выявляя потенциальные проблемы и предлагая проактивные меры. Оптимизация маршрутов доставки на основе местоположения и транспортных условий позволяет сократить время доставки и увеличить эффективность передвижений. ИИ непрерывно отслеживает текущие условия движения, позволяя сразу выявлять задержки. При возникновении нарушений, алгоритмы ИИ быстро перенаправляют доставки, учитывая динамические факторы, такие как погодные условия и аварии.

‍

Автоматизированное управление запасами: Управление запасами на базе ИИ повышает эффективность работы складов за счет точного мониторинга уровней и автоматизации протоколов пополнения. Алгоритмы ИИ оптимизируют процессы отбора заказов, анализируя данные о запасах и шаблоны спроса.

‍

Управление ресурсами: ИИ улучшает управление ресурсами, анализируя данные о рабочей нагрузке, такие как объемы заказов и время обработки, чтобы оптимизировать распределение задач среди сотрудников. Это обеспечивает соответствие задач навыкам и доступности сотрудников, снижая узкие места и повышая общую производительность.

‍

Обслуживание клиентов: Чат-боты на базе ИИ улучшают обслуживание клиентов, предоставляя обновление заказов и отправлений в реальном времени, помогая с запросами и решая общие вопросы, связанные с цепочкой поставок. Конечно мы, как человечество, еще тысячу раз напишем: позови человека. Но за последнее время компьютер действительно разобрался с тем, чтобы понимать, где находится посылка, и каково ожидаемое время прибытия.

‍

Прогнозирование спроса: ИИ анализирует огромные объемы данных в реальном времени, чтобы точно прогнозировать будущий спрос, позволяя компаниям оптимизировать маршруты, расписание, управление запасами и детали транспортировки. Сюда можно добавить и планирование поставок.

Планирование поставок на базе ИИ оптимизирует управление запасами, анализируя производственные графики, данные о продажах, затраты и сроки поставок для расчета уровней безопасности запасов и точек повторного заказа. Это минимизирует случаи дефицита или избыточных запасов, что приводит к экономии средств и большему контролю над расходами для логистических компаний.

‍

Анализ потерь: Платформы ИИ анализируют производственные данные, выявляя шаблоны и факторы, влияющие на качество продукции и уровни выхода годных изделий, что позволяет компаниям оптимизировать производственные процессы и снижать затраты.

‍

Управление рисками: ИИ минимизирует риски, анализируя готовность цепочки поставок к потенциальным нарушениям и опасностям. Выявляя и решая возникающие проблемы, обеспечивается продуктивность и безопасность сотрудников, позволяя компаниям создавать устойчивость и гибкость перед лицом вызовов.

‍

Обнаружение аномалий и анализ неисправностей: ИИ улучшает мониторинг данных и управление цепочкой поставок, обнаруживая ошибки и отклонения в логистических процессах. Сочетая ИИ с IoT-сенсорами и компьютерным зрением, компании могут проактивно выявлять и решать проблемы, снижая финансовые потери и оптимизируя операционную производительность.

‍

Производство

Обнаружение дефектов: ИИ повышает обнаружение дефектов в производстве, интегрируя возможности самообучения в традиционные системы. Это снижает количество ложных тревог и минимизирует трудоемкие ручные проверки. Алгоритмы, управляемые ИИ, автоматизируют визуальные инспекции, сравнивая изображения или видеозаписи с заданными стандартами качества для обнаружения дефектов.

‍

Интеграция в сборочную линию: Автоматизированные ИИ оптимизируют процессы, минимизируя вмешательство человека.

‍

Предиктивная аналитика: Алгоритмы ИИ анализируют данные датчиков и записи технического обслуживания для прогнозирования отказов оборудования.

‍

Оптимизация процессов: ИИ, в частности машинное обучение, анализирует производственные данные для выявления неэффективностей и оптимизации производственных процессов. Предлагая улучшения в циклах времени, энергопотреблении и использовании материалов. Мы говорим не про схему “заставьте людей работать 24 часа в сутки, тогда ваша прибыль увеличится в три раза”, а про реальную оптимизацию.

‍

Проектирование и производство: Программное обеспечение для проектирования на базе ИИ генерирует несколько оптимизированных дизайнов для одного продукта, вводя такие параметры, как сырье, размер, вес, методы производства и ограничения по стоимости. Инженеры могут тестировать разный дизайн в различных производственных сценариях, чтобы выбрать наилучший вариант, значительно ускоряя процесс проектирования.

‍

Автоматизация заводов: ИИ повышает производительность и эффективность, сокращая зависимость от операторов. Он может автоматизировать сложные задачи, быстро обнаруживать аномалии через непрерывный мониторинг, создавать центральное хранилище для операционных данных и масштабировать производство в соответствии с потребностями, снижая затраты на рабочую силу и улучшая общую производительность завода.

‍

Про управление складом мы уже рассказали.

‍

Туризм

Мы осветили два огромных и серьезных сектора. Третьим можно было бы выбрать: информационный сектор, страхование, охранный бизнес или что-то еще. Но мы же говорим не о самых очевидных вариантах, так что наш взор упал на туризм. Что ИИ может сделать для того, кто планирует свое путешествие?

‍

Персонализированные маршруты: ИИ позволяет туристическим компаниям создавать маршруты, адаптированные к индивидуальным предпочтениям. Учитывая такие факторы, как бюджет, временные ограничения и интересы в социальных сетях, он помогает с выбором направлений. Также он может помочь на месте, предлагая популярные достопримечательности, рестораны и мероприятия, составляя маршруты, которые оптимизируют время для более приятного и эффективного отдыха.

‍

Обновления и рекомендации в реальном времени: Это может быть как позитивная история о том, что он знает об открытии новых кафе, так и что-то более негативное, но полезное. В случае надвигающегося природного катаклизма или государственного переворота, ИИ не забудет предупредить человека, находящегося в непосредственной близости от происходящего.

‍

Помощь при бронировании: Чат-боты на базе ИИ играют ключевую роль в оказании помощи путешественникам во время бронирования. Эти чат-боты предоставляют немедленную и точную поддержку, предлагая информацию о ценах, сравнивая варианты и давая возможность путешественникам принимать обоснованные решения, соответствующие их предпочтениям, расписанию и бюджету.

‍

Обслуживание клиентов: Чат-боты на базе ИИ трансформируют обслуживание клиентов в туристической отрасли, предоставляя круглосуточную поддержку и гарантируя, что путешественники получают быстрые ответы на свои вопросы и проблемы. ИИ позволяет компаниям измерять уровень удовлетворенности клиентов с помощью автоматизированных опросов и механизмов обратной связи, способствуя непрерывному улучшению качества обслуживания и клиентского опыта.

‍

Управление доходами: ИИ трансформирует управление доходами в туризме, упрощая обработку платежей, обеспечивая точность транзакций и генерируя всестороннюю финансовую аналитику. С помощью бухгалтерского ПО на базе ИИ, компании могут эффективно управлять счетами, прогнозами и финансовой отчетностью, улучшая принятие решений и финансовое планирование для устойчивого роста.

‍

Динамическое ценообразование: Алгоритмы динамического ценообразования на базе ИИ оптимизируют доходы туристических компаний, анализируя обширные наборы данных, прогнозируя колебания спроса и корректируя цены в реальном времени. Используя ИИ, компании могут внедрять гибкие ценовые стратегии на основе таких факторов, как эластичность спроса, цены конкурентов и предельные издержки, обеспечивая конкурентоспособность и максимизируя потенциал доходов.

‍

Перевод: Сервисы перевода на базе ИИ способствуют беспрепятственному общению с иностранцами, улучшая способность туристов ориентироваться и взаимодействовать с местной средой. Предоставляя точные переводы меню, указателей и разговоров, ИИ помогает путешественникам уверенно погружаться в различные культуры, обогащая общий опыт путешествия.

‍

Что думает сам ИИ?

Вот ответ ChatGPT на вопрос: В каких индустриях ИИ уже нашел себя и используется на постоянной основе?

Искусственный интеллект (ИИ) активно используется и находит применение во многих индустриях. Вот несколько основных:

1. Информационные технологии и интернет-бизнес: ИИ используется для оптимизации поиска, персонализации контента, улучшения рекомендаций, анализа данных, кибербезопасности и других задач.

2. Финансовая индустрия: ИИ применяется для анализа рынков, прогнозирования трендов, управления рисками, автоматизации торговли, создания персонализированных финансовых рекомендаций и обслуживания клиентов.

3. Здравоохранение: В медицинских приложениях ИИ используется для диагностики и прогнозирования заболеваний, персонализации лечения, анализа медицинских изображений и улучшения управления медицинскими данными.

4. Промышленность и производство: ИИ внедряется для управления производственными процессами, предсказания отказов оборудования, оптимизации цепочек поставок и создания интеллектуальных систем управления.

5. Автомобильная промышленность: ИИ играет ключевую роль в разработке автономных автомобилей, системы помощи водителям, оптимизации трафика и управления транспортными потоками.

6. Ритейл и электронная коммерция: В этих секторах ИИ используется для персонализации покупательского опыта, прогнозирования спроса, управления запасами и предсказания поведения потребителей.

7. Образование: ИИ применяется для персонализации образовательных программ, создания адаптивных учебных платформ, автоматизации административных задач и анализа данных обучения.

Это лишь несколько примеров. В общем, ИИ находит применение практически во всех отраслях, где есть потребность в анализе данных, автоматизации процессов, прогнозировании и оптимизации решений.

‍

Если вы хотите, чтобы мы рассказали про еще несколько отраслей с реальными примерами, дайте нам знать. А пока продолжаем делать то, что у нас лучше всего получается – рассказывать о том, что когда-то считалось будущим.