Varun Ganapathi, CTO & Co-Founder of AKASA – Uiuiraa Series

Ko Varun Ganapathi te CTO me te Kaihanga Kaihanga o AKASA, he kaiwhakawhanake AI mo nga tono hauora. Ka awhina a AKASA i nga whakahaere hauora ki te whakapai ake i nga mahi, tae atu ki te huringa moni, ki te akiaki i nga moni, ki te hanga i nga mahi pai, ki te whakarei ake i te wheako manawanui. Varun kua angitu i timata nga kamupene AI e rua i mua i te AKASA, i riro tetahi i a Google me tetahi e Udacity.

He mahi whakahirahira koe i roto i te ako miihini, ka taea e koe te korero mo etahi o ou ra tuatahi i Stanford i a koe e mahi ana ki te hanga waka topatopa motuhake?

I a au e ako ana i te ahupūngao hei paetahi i Stanford, i tino pirangi ahau ki te mahi rorohiko me te ako miihini (ML). Ki ahau nei, i whakakotahihia e AI me ML nga mea katoa ki te kotahi – he tino huarahi aunoa mo te mahi ahupūngao i runga i nga ahuatanga whakarorohiko.

Mo tenei kaupapa motuhake, i whiwhi matou i tenei waka topatopa he rite te ahua o te haruru nui he iti ake i te mahanga mahanga - i te wa kaore i tino kaha nga drones. E rere ana te tangata me te mahi tinihanga, penei i te rewa ki raro. Ahakoa he tino uaua tenei ki te mahi, i hiahia matou ki te hanga i tetahi ML algorithm ka taea te ako mai i te tangata me pehea te rere motuhake i tenei waka topatopa.

I hangaia e matou he simulator ahupūngao i ahu mai i te topatopa tūturu me te ML algorithm i ako me pehea te matapae i ona nekehanga. Na ka tono matou i te ako whakapakari i roto i te simulator ki te whakawhanake i tetahi kaiwhakahaere, ka mau i te rorohiko, ka tukuna ki roto i te topatopa. Whai muri i te whakakā o te waka topatopa, i whai hua i te piro tuatahi! I taea e te helicopter te huri whakamuri i a ia ano, he mea tino whakamiharo. I mahi tonu te roopu ki te whakaaunoa i etahi atu momo tinihanga ma te whakamahi i te ML.

I mahi ano koe i nga Pukapuka a Google, ka taea e koe te korero mo te algorithm i mahi ai koe me te pehea i riro ai to kamupene e Google?

I mahi ahau i tetahi mahi whakangungu i Google i a au e whai karaehe ana i Stanford i te tau 2004 - i muri tonu mai i te kaupapa helicopter. I taua wa, kei te whakatinana ahau i te ML mo te kaupapa Pukapuka a Google i reira e matawai ana matou i nga pukapuka katoa o te ao.

Kei te utu a Google i enei taangata katoa ki te tapa i nga korero mo nga pukapuka, penei i nga wharangi, nga ripanga ihirangi, te mana pupuri, me etahi atu - he mahi tino roa. I hiahia ahau ki te kite mena ka taea e taatau te whakamahi i te ML ki te mahi i tenei ka pai te mahi. He pai ake te mahi me te tika atu i te wa i mahia e te tangata na te mea ko te nuinga o nga hapa na te hapa a te tangata me te tapanga a-ringa.

I tino harikoa ahau mo te ML na te mea i whakaatu ka taea e koe te haere mai i nga mahi a te tangata ki nga mahi a te tangata - te mahi i nga mahi o te ao me te iti ake o nga hapa me te rite tonu i te wa e whakahaere tonu ana koe i nga keehi taha.

Mai i reira, ka whakatau ahau ki te mahi Ph.D. i Stanford, e aro ana ki te ML me etahi atu pepa ariā i te tuatahi. Mo taku tuhinga whakapae, i whakawhanakehia e ahau he algorithm hei mahi mo te hopu nekehanga i te waa-tuturu ka taea e te rorohiko te whai i nga nekehanga o nga hononga tangata katoa i roto i te waa tuuturu mai i te kamera hohonu. Koinei te turanga mo taku kamupene tuatahi, a Numovis, i aro ki te aroturuki nekehanga me te tirohanga rorohiko mo te taunekeneke a te kaiwhakamahi. I riro mai i a Google.

Ko taku haerenga katoa mai i te kaupapa helicopter ki nga Pukapuka a Google ki nga motuka taraiwa whaiaro, a inaianei na nga mahi hauora i tino whakaatu mai ki ahau te kaha me te whanui o nga algorithm ako miihini.

Ka taea e koe te tiri i te korero whakapapa i muri i te AKASA?

Kua hanga e matou AKASA ki te whakatika i tetahi raru nui, tino hohonu i roto i nga mahi hauora. He utu nui enei mahi me te he-he-he-he ka puta he wheako putea ohorere mo nga turoro. Kaore he hangarau hou i te taha whakahaere, kaore he mea i hangaia. I marama ki a matou ka taea e koe te whakamahi hangarau penei i a AI me ML ki te whakaoti i enei wero whakahaere ma te huarahi auaha. I te wa i korero ai matou ki te tini o nga punaha hauora me nga kaiarahi hauora, i whakamanahia o maatau whakaaro i te mutunga ka puta te turanga o AKASA i te tau 2019.

I runga i tera, kua marama te kaupapa a AKASA mai i te timatanga - kia taea ai te hauora o te tangata me te hanga i nga mahi hauora kei te heke mai me AI. Ko te huarahi i whakatauhia e matou ki te whakatutuki i tenei wero ko te whakakotahi i te mohiotanga tangata me te AI me te ML kaiarahi kia taea ai e nga punaha hauora te whakaiti i nga utu whakahaere me te tohatoha rauemi ki nga waahi tino nui.

Ko ta maatau punaha-agnostic, papaa ngawari kei te mahi i te turanga kaihoko e tohu ana i te neke atu i te 475 nga hohipera me nga punaha hauora me te neke atu i te 8,000 whakaurunga tuuroro, puta noa i nga whenua 50 katoa. Ka awhina a maatau hangarau ki enei whakahaere ahakoa kei te whakamahi ratou i nga kaiwhakarato rekoata hauora hiko (EHR) penei i te Epic, Cerner, etahi atu EHR, he punaha tutaki ranei, me nga mea katoa kei waenganui. Na kua mahia e matou me nga hua kaha.

Neke atu i te $110 piriona to tatou turanga kaihoko mo te whakahiato i nga moni whiwhi a nga turoro, e orite ana ki te neke atu i te 10% o nga whakapaunga katoa o nga punaha hauora US ia tau e ai ki te Pokapū mo Medicaid me nga Ratonga Hauora. A ko nga tauira me nga algorithm a AKASA kua whakangunguhia mo te tata ki te 290 miriona kerēme me nga tuku.

He tino uaua te paipa e kore e kitea o te tiaki hauora, engari he nui te paanga ki te hauora o te tangata, a kei te whakaaunoatia e matou mo te wa poto.

He aha etahi o nga mahi e tirohia ana e AKASA ki te mahi aunoa i roto i nga mahi hauora?

Ko ta matou huarahi tohunga-i-te-kopiko, Unified Automation™, ka whakakotahi i te ML me te whakatau a te tangata me te tohungatanga kaupapa hei whakarato aunoatanga pakari me te kaha mo nga mahi hauora. Ka taea e AKASA te tere me te whai hua ki te whakaaunoa me te whakamaarama i nga mahi mutunga-ki-mutunga i roto i te mahi putea hauora, tae atu ki te tukatuka pire me nga utu. Ko nga mahi motuhake ka mahia e te AKASA ko te tirotiro i te whakaurunga o nga turoro, te tuhi me te manatoko i nga korero inihua, te whakatau tata i te utu o te manawanui, te whakatika, te nama, me nga kerēme pai, me te matapae me te whakahaere i nga whakahē.

Ko tenei momo aunoatanga ehara i te mea ka whakaiti noa i te hapa a te tangata me te whakaroa mo nga turoro, ka awhina i te aukati i nga pire rongoa ohorere, engari ka tukuna ano e nga kaimahi hauora ma te tango i te pukapuka, nga mahi tukurua katoa mai i o raatau pereti - ka taea e ratou te aro ki te utu, te wero, me te uara. -te whakaputa mahi e anga ana ki te wheako o te manawanui.

He aha nga momo momo algorithm ako miihini e whakamahia ana?

Ka whakamahia e AKASA nga huarahi ako miihini ano i taea ai e nga motuka taraiwa-whaiaro te whakarato i nga punaha hauora me te otinga kotahi mo te whakaaunoa i nga mahi hauora. Ko tenei huarahi - e arotahi ana ki te ML - ka whakawhānui ake i nga kaha o te mahi aunoa ki te mahi i nga mahi uaua ake.

Ka whanakehia e matou nga algorithm hou-a-toi puta noa i te tirohanga rorohiko, te maarama ki te reo maori, me nga raru raraunga kua hangaia. Ka tiimata to maatau papaa me te RPA-a-rorohiko-rorohiko me te whakarei ake me te AI hou, ML, me te tohunga-i-te-a-roopu ki te whakarato aunoatanga pakari.

Hei whakarato i te tirohanga taumata-tiketike mo te pehea e mahi ai, ko ta maatau otinga rangatira ka titiro tuatahi me pehea te whakaoti a nga kaimahi hauora i a raatau mahi. Ka tapaina e ta maatau roopu nga raraunga me te whakamahi ki te whakangungu i a maatau algorithms kia mohio a maatau hangarau me te ako me pehea te mahi a nga kaimahi hauora me o raatau punaha. Mai i reira, ka mahia e to maatau papaahi aua rerengamahi motuhake. Ka mutu, ka whakamahia e matou nga tohunga-i-te-a-roopu ka taea te peke ki roto i nga wa katoa ka kara te punaha ki waho, ki nga tuunga ranei. Ka ako tonu te AI mai i aua wheako, ka taea e ia te kawe i nga mahi uaua ake i te waa.

Ka taea e koe te korero mo te hiranga o nga huarahi tangata-i-te-kopiko me te aha i whakatauhia ai tenei ki te whakakore i te RPA?

Ko te tino pono ko te RPA he hangarau kua tekau tau te tawhito he pakarukaru me te tino rohe ki ona kaha. Ka whai uara tonu ki te whakaaunoa i nga mahi he maamaa, he wehewehe, he raina. Heoi, ko te take ka taka nga mahi aunoatanga i o raatau wawata na te mea he uaua te oranga me te huri tonu.

Ko te huarahi taketake ki te RPA ko te hanga karetao (bot) mo ia raru, ara ranei e hiahia ana koe ki te whakaoti. Ka hangaia e te tangata (kaitohutohu, miihini ranei) he karetao hei whakaoti rapanga motuhake. Ko tenei otinga karetao hei whakakapi i te raupapa o nga hikoinga. Ka titiro ki te mata, ka mahi, ka whakahoki ano.

Ko te raru e puta pinepine ana ko te huringa o te ao, penei i te whakarereketanga ki tetahi waahanga rorohiko, UI ranei, ka pakaru nga potae. E mohio ana tatou, kei te tipu haere tonu te hangarau, te hanga i nga taiao hihiri. Ko te tikanga he maha nga wa ka taka nga robots RPA.

Ko tetahi atu raruraru mo enei potae me hanga e koe tetahi mo nga ahuatanga katoa e hiahia ana koe ki te whakaoti. Ma te mahi i tenei, ka mutu koe me te maha o nga karetao, ka whakaoti katoa i nga mahi iti kaore e nui te pukenga.

He rite ki te keemu whack-a-mole. Ia ra ka raru koe ka pakaru tetahi na te mea ka huri tetahi waahanga rorohiko, ka puta mai ranei tetahi mea rereke - ka puta ake he pouaka korero, ka puta mai he momo whakauru hou. Ko te hua he utu nui ki te tiaki kia mau tonu enei bots. E ai ki nga rangahau a Forrester, mo ia $1 e whakapaua ana mo te RPA, he taapiri $3.41 ka pau mo nga rauemi korero.

I etahi atu kupu, ko te raupaparorohiko mo te RPA ehara i te nuinga o te utu. Ko te haumi utu nui ake ko nga mahi katoa me mahi koe kia rere tonu te RPA i nga wa katoa. He maha nga whakahaere kare e whai whakaaro mo tera utu e haere tonu ana.

I te mea he uaua te nuinga o te oranga me te tipu haere tonu, he maha nga mahi ka taka ki waho o te kaha o te RPA, kei reira te urunga mai o ML. Ka taea e ML te whakaaunoa i nga mea uaua. A ka whakapono matou ko te ranu motuhake ko nga tangata e whakapai ana i nga algorithms ma te whakaako i a raatau.

Ki te kore e tino mohio te algorithm mo tana mahi (he iti te maia), ka piki ake ki te tangata-i-te-kopiko. Ka tapaina e te tangata aua tauira me te tautuhi i nga keehi kaore i mahia e te tauira o naianei. Ka oti tenei, ka tika te mahi a AI, he mahi pai tera.

Ko nga mahi katoa ka mau te tangata i tetahi raru he keehi kaore te miihini e whakahaere tika ana. I tenei keehi, ka taapirihia nga raraunga ki ta maatau huinga raraunga, e whakangungu ana i nga tauira ML ki te hapai i tenei ahuatanga hou.

I te roanga o te waa, ko te tauira ML te hanga i te kaha ki enei keehi taha hou. Ko tenei ka puta he punaha pakari me te ngawari ki nga taangata hou, ki nga tuunga ranei, a ka kaha ake te punaha i te wa. Ko te tikanga ka pai ake, ka pai ake te mahi aunoa, ka heke te wawaotanga a te tangata i roto i te waa.

Ko te whai tohungatanga tangata ki roto i te roopu he mea nui kia pai ake ai a AI, kia tere ake, kia pai ake. E hiahia ana matou ki nga tangata ki te whakangungu tika i te AI me te whakarite ka taea e ia te whakahaere i nga taangata he waahanga kore e taea te karo i tetahi umanga - ina koa i roto i te waahi hihiri penei i te tiaki hauora.

He pehea te mahi a te AKASA tangata-i-te-roopu otinga Unified Automation™, a he aha etahi o nga keehi whakamahi tuatahi mo tenei turanga?

Ko te Unified Automation he papa i hangaia mo te hauora. Ma te whakamahi i te AI, ML, me ta maatau roopu tohunga nama putea rongoa, ka hangaia he otinga kua whakauruhia, he mea whakarite kia tere ake te kite i te uara, me te kore rawa he tiaki, he rarangi motuhake ranei.

Kua hoahoatia me nga mea rereke me nga mea rereke. Mena ka tupono he mea hou, ka tohuhia e te papaaho te take ki te roopu tohunga a AKASA e whakatau ana i te wa e ako ana te punaha mai i nga mahi ka mahia e ratou. Ko taua huānga tangata e wehe ke ai tatou i etahi atu otinga i te maakete ka taea e te papaaho te ako me te whakapai tonu.

Ko te Whakakotahi Aunoatanga ka urutau ano ki te ahua hihiri o te umanga hauora. He otinga whakahiato, he mea whakarite e awhina ana ki te whakaiti i nga utu whakahaere, te whakanui i nga kaimahi ki te whakatutuki i nga mahi whai hua e hiahia ana te pa tangata, me te whakapai ake i te hopu moni mo nga punaha hauora me te whakapai ake i te wheako putea manawanui.

Anei te mahi Aunoatanga Whakakotahi:

Ka kitea e te rorohiko rangatira: Ko ta maatau taputapu Worklogger™ e mataki mamao ana me pehea te whakaoti a nga kaimahi hauora i a raatau mahi. Na ka tapaina e to taatau roopu nga raraunga ka whangaia ki roto i a maatau miihini ki te whakarato tirohanga matawhānui mo nga rerenga mahi me nga tikanga o naianei. Ko tenei ka piki ake te tirohanga ki nga mahi a nga kaimahi, nga raraunga turanga mo nga rerenga mahi hei whakakaha i a maatau aunoatanga, me te tātaritanga tika mo ia mahi.

Ka mahi a AI: Whai muri i te mataki me te ako i nga rerenga mahi a nga kaimahi hauora, ka mahia e to maatau AI enei mahi motuhake. Ka ako tonu ia mai i nga raru me nga keehi taha ka pa mai, ka mau ki nga mahi uaua ake i te waa. Ko te Aunoatanga Whakakotahi ka noho whakarunga i roto i te rarangi mahi – ka tautapa ki a ia ano nga mahi e tika ana me te whakaoti me te kore e whakararu i te roopu. Ka arotau aunoa i nga tukanga kia kore he whakaritenga, he wawaotanga mai ranei a nga kaimahi.

Ko te tohungatanga tangata e whakarite:  Ka tohu aunoa te punaha i ta maatau roopu tohunga nama nama rongoa ki te hapai i nga tuunga me nga mea kee, whakangungu i te AI i roto i nga waa tuuturu i a raatau e mahi ana. Koinei te waahanga tohunga-i-te-kopiko. Ma te ako tonu i hangaia ki roto, ka maamaa ake te papaaho Whakakotahi Aunoatanga me te pai ake i roto i te waa, ka mahi tonu nga mahi.

He aha atu ano e hiahia ana koe ki te whakapuaki mo AKASA?

He huarahi rangahau-tuatahi to maatau, ko te tikanga ka whai waahi o taatau kaihoko ki nga hangarau tino pai. E pono ana matou ki te whakaputa i a maatau AI me nga huarahi ki roto i nga tuhinga kua arotakehia e nga hoa ki te whakarite i nga paerewa hou hou mo AI i roto i nga mahi hauora me te arahi i o maatau umanga katoa ki mua.

Hei tauira, kua whakaatuhia ta maatau rangahau i te Huihuinga o te Ao mo te Ako Miihini (ICML), te Tukatuka Reo Tukatuka (NLP) Summit, me te Ako Miihini mo te Huihuinga Hauora (MLHC), me etahi atu. Kei te whai maatau te huarahi ki te whakamatautau i o maatau tauira me te whakatairite i nga mahi ki nga huarahi AI hou i runga i te maakete.

E whakaponohia ana ko ta maatau otinga whakahē matapae ko te punaha ako-hohonu i whakaputa tuatahi ka taea te matapae tika i nga whakakahoretanga kerēme hauora neke atu i te 22% ka whakatauritea ki nga rarangi turanga. Ko ta matou tauira Panui, Haere mai, Waehere mo te whakawaehere motuhake o nga kerēme rongoa mai i nga tuhinga haumanu kua mohiohia ko te tautuhi i tetahi ahuatanga hou mo te ahumahi me te pai ake o nga tauira o naianei ma te 18% - he nui atu i te hua o nga kaitoi tangata. E whakapono ana matou he mea nui enei mahi hou o te tari ki te whakapai ake i te punaha hauora o Amerika i te tauine, ka haere tonu ki te akiaki i nga ahunga whakamua me te hanga otinga motuhake mo tenei waahi.

He maha nga korero mo AI i roto i nga mahi hauora engari ka tae mai ki tera, ka taea e nga kamupene te whakapouri i nga mahi ka taea e a raatau hangarau. He tino uaua ki te whakahaere rangahau hei whakamana i nga mahi a nga algorithms - a ka whakahiihi matou ki a matou ano mo te whai i tenei huarahi whai kiko, he uaua ano hoki ki te whakamatau i te mutunga ko te AKASA's Unified Automation platform kei te kawe mai i nga huringa pai me te whai kiko ki nga hohipera me nga punaha hauora.

Kei te harikoa matou mo nga mea kei te heke mai me nga mea kei te haere mai ki AKASA i a matou e hanga ana i nga mahi hauora me AI.

Nga mihi nui ki a koe mo te uiuinga nui, me toro atu nga kaipānui e hiahia ana ki te ako atu AKASA.