Jim McGowan, Leiter des Produktmanagements bei ElectrifAi – Interview-Serie

Jim McGowan ist der Leiter des Produktmanagements bei ElectrifAi, das sich auf die Extraktion großer Mengen disparater Daten spezialisiert hat und chaotische strukturierte und unstrukturierte Daten in handhabbare Geschäftserkenntnisse umwandelt.

Was hat Sie dazu bewogen, sich der Welt des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz zuzuwenden?

Ich habe Machine Learning zum ersten Mal während meines Doktortitels in Kognitiver Wissenschaft kennengelernt. AI-Systeme bestanden hauptsächlich darin, die Erfahrung eines Experten in eine Flussdiagramm zu destillieren. Das schien intuitiv zu funktionieren, aber die Systeme wurden schnell zu komplex und hielten ihre Versprechen nicht. Kleine Probleme konnten gelöst werden, aber praktische Lösungen für reale Probleme waren nicht in Reichweite. Man kann sagen, dass der Bau praktischer Systeme selbst unpraktisch war. Dann kam Machine Learning. Das hat alles geändert. Machine Learning hat das Versprechen der künstlichen Intelligenz eingelöst. ElectrifAi erfüllt dieses Versprechen, indem es Lösungen entwickelt, um unseren Kunden zu helfen, ihre Unternehmen besser zu führen.

ElectrifAi verwendet etwas, das als Praktische künstliche Intelligenz bezeichnet wird, um Unternehmen zu helfen, mehr mit den Daten zu machen, die sie bereits haben. Können Sie erläutern, wie ElectrifAi Praktische künstliche Intelligenz definiert?

Wir nutzen die Daten unserer Kunden, um klare, handhabbare Erkenntnisse für reale Geschäftsbedürfnisse zu liefern. Wir helfen ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, schneller. Praktische künstliche Intelligenz bedeutet, ein reales Geschäftsproblem mit einer Lösung zu lösen, die funktioniert, auf einer klaren Verständnis der Daten basiert, ein definitives Ergebnis hat, in bestehende Prozesse und Tools passt, pünktlich geliefert wird und enormen Geschäftswert liefert. Wir fordern Unternehmen nicht auf, ihre Daten-Systeme zu ersetzen. Wir fordern kein bestimmtes Geschäftsmodell. Wir brauchen nicht ein Jahr, um vielleicht etwas zu liefern, was ein Kompromiss über das ist, was ein Kunde sich vorgenommen hat. Wir bieten eine flexible, hochwertige Lösung, die einfach zu verwenden ist und sehr, sehr gut funktioniert. Das ist Praktische künstliche Intelligenz.

Wir stellen sicher, dass wir mit jeder Lösung das Folgende erreichen:

• Beste Zeit bis zum Wert
• Beste Datenreinigung
• Beste Erkenntnisse
• Beste ROI

Können Sie einige Details über die Art und Weise erläutern, wie ElectrifAi Unternehmen ermöglicht, diese Praktische künstliche Intelligenz zu nutzen?

Wir ziehen Daten aus allen Systemen – ob es sich um benutzerdefinierte Datenbanken, hochgradig angepasste Lösungen von großen Anbietern oder sogar um einen Daten-Dump aus einer Legacy-Anwendung handelt. Wir reinigen und verstehen diese Daten und finden klare, bedeutungsvolle Signale in all dem Chaos. Wir verwenden dann Machine Learning, um wertvolle Erkenntnisse aus diesen Signalen zu extrahieren und schließlich, um anzuzeigen, wie man auf diese Erkenntnisse reagiert. SpendAi ist ein großartiges Beispiel. Wir verwenden Machine Learning, um die Daten zu reinigen und noch mehr Machine Learning, um 98-99% der Daten aus allen Beschaffungssystemen eines Kunden zu kategorisieren. Wir lassen sogar den Kunden die Kategorisierung auf granularer Ebene in nur wenigen Sekunden über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle steuern. Das ist einzigartig und unglaublich leistungsfähig. Dann wenden wir eine weitere Gruppe von Machine-Learning-Algorithmen an, um eine klare, einfache Ansicht davon zu geben, wohin der Aufwand geht. Wir verwenden Machine Learning, um Verträge zu parsen und wichtige Klauseln zu extrahieren. Wir wenden dann noch mehr Machine Learning an, um spezifische Empfehlungen zu geben. Zum Beispiel kann ein Kunde aufgrund einer Klausel in einem Vertrag Anspruch auf einen Rabatt haben. Oder er kann zu sehr auf einen Lieferanten in einer Kategorie angewiesen sein, der selbst finanziell gefährdet ist. Ein Kunde kann seine Position bei einem Lieferanten unterausgenutzt haben, weil der Lieferant unter mehreren Namen und über mehrere Abteilungen des Unternehmens operiert. Wir bringen all dies ans Licht und reinigen es, damit der Kunde seinen Aufwand reduzieren, sein Working Capital erhöhen und sein Risiko minimieren kann.

Können Sie über PulmoAi CT sprechen und wie es die Effizienz für Radiologen steigern und radiologische Ergebnisse verbessern kann?

PulmoAi CT ist ein fortschrittliches Bildanalyse-Produkt, das speziell für Lungen-CT-Scans entwickelt wurde. Durch die Kombination von Praktischer künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Bildverarbeitungstechnologie segmentiert PulmoAi CT Lungen-Scans pixelgenau, ohne die Verzerrung oder Verwischung, die bei ähnlichen Technologien auftritt. Das Ergebnis: Scharf gerenderte 3D-Bilder – ermöglichen die sofortige Identifizierung von Hinweisen auf Tumore, Knoten, COVID-19 und andere Anomalien. Mit PulmoAi CT können Radiologen leicht auf Lungen-Details zoomen und sie nebeneinander mit klinischen Analysen und Original-Bildern betrachten. PulmoAi CT quantifiziert jedes Lungen-Merkmal mit präzisen Metriken, einschließlich Merkmalsgröße, morphologischer und volumetrischer Ausdehnung. Dies ermöglicht die sorgfältige Überwachung der Anomalie-Progression, sogar bei mehrfachen Morbiditäten.

PulmoAi CT ist eine völlig andere Technologie als jedes Produkt auf dem Markt oder in Forschungslabors. Die Ergebnisse sind spielverändernd. Es gibt nichts Vergleichbares. Es ist kein brutaler Ansatz, der Tausende von Proben erfordert, um zu funktionieren. PulmoAi CT liefert Ergebnisse, während andere AI-Lösungen noch nach Trainingsdaten suchen. Es ist leistungsfähig und wird das ändern, was Radiologen tun können.

Ein weiteres ElectrifAi-Produkt ist PulmoAi X-ray, das direkt die Verwendung von Röntgenstrahlen in Krisengebieten anspricht. Können Sie diese Technologie erläutern?

PulmoAi X-ray spricht direkt die Verwendung von Röntgenstrahlen in Krisengebieten an. Angesichts der Herausforderungen der Pandemie geht PulmoAi X-ray einen Schritt weiter, indem es nicht nur zwischen gesunden Lungen und COVID-19-infizierten Lungen unterscheidet. Die cloudbasierte Lösung identifiziert die entscheidenden Unterschiede zwischen coronavirus-positiven Patienten, die nach Hause geschickt werden und sicher zu Hause genesen, und denen, die nach Hause geschickt werden und zurückkehren müssen, um beatmet zu werden. Vorab trainiert auf Lungen-Scans von Krankenhäusern in Krisengebieten, nutzt PulmoAi X-ray Deep-Learning-Neural-Netz-Technologien, um kritische Anomalien zu identifizieren, die mit COVID-19 verbunden sind. PulmoAi X-ray ist einzigartig, weil es speziell auf die Frage ausgerichtet ist, die Krankenhäuser in Krisengebieten zu beantworten: Funktioniert Selbstquarantäne oder benötigt der Patient eine Hospitalisierung?

Ein weiteres Produkt ist ContractAi, das Praktische künstliche Intelligenz, Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) verwendet, um Verträge automatisch zu lesen, zu analysieren und zu vergleichen. Können Sie dieses Produkt und die besten Anwendungsfälle dafür erläutern?

ContractAi ist für Benutzer konzipiert, die täglich mit Verträgen arbeiten. Zum Beispiel hilft ContractAi Personen in einer Beschaffungsgruppe, die Ausgaben gegenüber Lieferantenverträgen analysieren. Kürzlich, aufgrund des wirtschaftlichen Schocks durch COVID-19, hilft die Software Unternehmen, zu verstehen, welche Hebelwirkung sie haben, um Lieferantenverträge zu kündigen. Wenn diese Fähigkeit mit unserem SpendAi-Produkt verbunden wird, kann man sofort den finanziellen Einfluss dieser Hebelwirkung verstehen. Einer der größten Vorteile dieser Technologie ist, dass sie mit Vertragsdaten in jedem Format funktioniert – es gibt keine manuelle Eingabe und kein spezifisches Format ist erforderlich. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Technologie speziell für Benutzer konzipiert ist, die Verträge in einer operativen Rolle verwenden. Viele der bestehenden Vertragsverarbeitungstechnologien sind für Anwälte konzipiert, die eine andere Reihe von Bedenken haben.

Gibt es noch etwas, das Sie über ElectrifAi teilen möchten?

Als globales Machine-Learning-Unternehmen haben wir einen einzigartigen Blick darauf, wie verschiedene Märkte Machine Learning entwickeln und nutzen. Ein Vorteil dieses Blicks ist unsere Fähigkeit, zu verstehen, wie Machine-Learning-Fähigkeiten von einem geografischen Gebiet und/oder einem vertikalen Markt auf ein anderes übertragen werden können, um erhebliche Probleme zu lösen.

Wir haben beispielsweise Jahre damit verbracht, Unternehmen auf der ganzen Welt zu helfen, ihre Kunden mit Hilfe der Datenwissenschaft zu involvieren. Wir haben diese Expertise nun genutzt, um die US-Gesundheitsbranche bei der Patientenbindung zu unterstützen, um die Wiederinbetriebnahme der Gesundheitsversorgung und die Rückkehr der Patienten in die Krankenhäuser für kritische elektive Operationen zu unterstützen.