Джим Макґовен, голова продукції в ElectrifAi – Інтерв’ю Серія

Джим Макґовен – голова продукції в ElectrifAi, вони спеціалізуються на видобутку величезної кількості різноманітних даних, перетворенні хаотичної структурованої та неструктурованої даних у дієві бізнес-інсайти.

Що саме привабило вас до світу машинного навчання та штучного інтелекту?

Я вперше зустрівся з машинним навчанням під час здобуття докторського ступеня за роботу в галузі когнітивної науки. Системи штучного інтелекту в основному складалися з того, що вони відбирали досвід експерта та перетворювали його у схему. Це здавалося інтуїтивно працездатним, але системи швидко ставали надто складними та не виправдовували своїх обіцянок. Маленькі проблеми можна було вирішити, але практичні рішення реальних проблем були недосяжними. Ви можете сказати, що створення практичних систем було самим по собі непрактичним. Потім з’явилось машинне навчання. Все змінилося. Машинне навчання виконало обіцянки штучного інтелекту. ElectrifAi виконує цю обіцянку, будуючи рішення, які допомагають нашим клієнтам керувати своїми бізнесами краще.

ElectrifAi використовує щось на зразок Практичного AI, щоб направляти компанії робити більше з даними, які вони вже мають. Чи можете ви роз’яснити, як ElectrifAi визначає Практичний AI?

Ми використовуємо дані клієнтів, щоб надати чіткі, дієві інсайти для реальних бізнес-потреб. Ми допомагаємо їм приймати кращі рішення, швидше. Практичний AI – це вирішення реальної бізнес-проблеми за допомогою рішення, яке працює добре, засноване на чіткому розумінні даних, має чіткий результат, вписується в існуючі процеси та інструменти, поставляється вчасно та надає величезну бізнес-цінність. Ми не вимагаємо від компаній заміни їхніх систем даних. Ми не вимагаємо певної бізнес-моделі. Ми не витрачаємо рік на те, щоб можливо надати щось, що є компромісом того, чого клієнт хотів досягти. Ми надаємо гнучке, високоякісне рішення, яке просте у використанні та робить те, що має робити, дуже, дуже добре. Це Практичний AI.

Ми гарантуємо, що з кожним рішенням ми досягаємо наступного:

• Найкращий час до цінності
• Найкраща очистка даних
• Найкращі інсайти
• Найкращі показники ROI

Чи можете ви дати деякі деталі про те, як ElectrifAi дозволяє компаніям використовувати цей Практичний AI?

Ми витягуюємо дані з усіх систем – чи то це бази даних, розроблені під замовлення, висококастомізовані рішення від великих виробників, або навіть дані, виведені з якоїсь старої програми. Ми очищуємо та розуміємо ці дані та знаходимо чіткі, значущі сигнали в усіх цих хаосах. Потім ми використовуємо машинне навчання, щоб витягнути цінні інсайти з цих сигналів, та, нарешті, вказуємо, як діяти на основі цих інсайтів. SpendAi – це чудовий приклад. Ми використовуємо машинне навчання, щоб очистити дані, а потім ще більше машинного навчання, щоб категоризувати 98-99% даних з усіх систем закупівель клієнта. Ми навіть дозволяємо клієнту контролювати цю категоризацію на гранулярному рівні, всього за кілька секунд, через інтерфейс перетягування та скидання. Це унікально та надзвичайно потужно. Потім ми застосовуємо ще одну групу алгоритмів машинного навчання, щоб надати чіткий, простий вигляд того, куди йде витрата. Ми використовуємо машинне навчання, щоб розібрати контракти та витягнути ключові положення. Потім ми застосовуємо ще більше машинного навчання, щоб надати конкретні рекомендації. Наприклад, клієнт може мати право на знижку з положення, захованого в термінологічному контракті. Або вони можуть надмірно залежати від постачальника в категорії, який сам знаходиться під фінансовим ризиком. Клієнт може недооцінювати свою позицію з постачальником, оскільки постачальник діє під кількома іменами та через кілька підрозділів компанії. Ми висвітлюємо та очищуємо все це, щоб клієнт міг скоротити свою витрату, збільшити свій робочий капітал та зменшити свій ризик.

Чи можете ви обговорити PulmoAi CT, та як воно може збільшити ефективність для радіологів та покращити радіологічні результати?

PulmoAi CT – це продукція аналізу зображень, розроблена спеціально для пульмонологічних КТ-сканів. Об’єднуючи Практичний AI, Машинне Навчання (ML) та технологію обробки зображень, PulmoAi CT автоматично розчленовує пульмонологічні скани піксель за пікселем, без розмиття чи викривлення, яких зазнають подібні технології. Результат: чітко відтворені 3D-образи – що дозволяє негайно ідентифікувати ознаки пухлин, вузликів, COVID-19 та інших аномалій. З PulmoAi CT радіологи можуть легко збільшити пульмонологічні деталі, переглядаючи їх поруч з клінічними аналізами та оригінальними зображеннями. PulmoAi CT кількісно оцінює кожну легеневу особливість з точними метриками, включаючи розмір особливості, морфологічні та об’ємні показники. Це дозволяє ретельно контролювати прогрес аномалій, навіть у присутності кількох захворювань.

PulmoAi CT – це зовсім інша технологія, ніж будь-який продукт на ринку чи навіть дослідницька лабораторія. Результати революційні. Нічого подібного немає. Це не брутально-силовий підхід, який вимагає десятків тисяч зразків, щоб працювати. PulmoAi CT дає результати, тоді як інші рішення на основі AI ще шукають навчальні дані. Це потужно та змінить те, що можуть робити радіологи.

Іншим продуктом ElectrifAi є PulmoAi X-ray, який безпосередньо адресує використання рентгенівських променів у кризових зонах. Чи можете ви обговорити цю технологію?

PulmoAi X-ray безпосередньо адресує використання рентгенівських променів у кризових зонах сьогодні. Адаптуючись до конкретних викликів пандемії, PulmoAi X-ray йде далі, ніж розрізнення здорових легенів та легенів, інфікованих COVID-19. Хмарне рішення ідентифікує критичні відмінності між коронавірус-позитивними пацієнтами, яких відправляють додому, які одужують безпечно, та тими, яких відправляють додому, але які повертаються з потребою у інтубації. Предварительно натренований на пульмонологічних сканах з лікарень у кризових зонах, PulmoAi X-ray використовує технології глибокого навчання нейронних мереж, щоб ідентифікувати критичні аномалії, пов’язані з COVID-19. PulmoAi X-ray унікальний, оскільки він вузько налаштований на відповідь на питання, яке лікарні у кризових зонах намагаються відповісти: чи буде працювати самоізоляція, чи пацієнту потрібна госпіталізація?

Іншим продуктом є ContractAi, який використовує практичний AI, Машинне Навчання та Обробку Натуральної Мови (NLP), щоб автоматично читати, аналізувати та порівнювати контракти по всьому підприємству. Чи можете ви обговорити цей продукт та найкращі випадки його використання?

ContractAi призначений для користувачів, які взаємодіють з контрактами в щоденній операційній ролі. Наприклад, ContractAi допомагає людям у групі закупівель, які аналізують витрати проти угод з постачальниками. Нещодавно, через економічний шок, викликаний COVID-19, програмне забезпечення допомагає компаніям зрозуміти будь-яку перевагу, яку вони можуть мати для виходу з контрактів постачальників. Коли ця можливість підключена до нашого продукту SpendAi, можна негайно зрозуміти фінансовий вплив цієї переваги. Однією з найбільших переваг цієї технології є те, що вона працює з контрактними даними у будь-якому форматі – немає ручного вводу та немає конкретного формату, необхідного. Іншою перевагою є те, що технологія спеціально розроблена для користувачів, які використовують контракти в операційній ролі. Багато існуючих технологій обробки контрактів розроблені для юристів, які мають інший набір проблем.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про ElectrifAi?

Як глобальна компанія машинного навчання, ми маємо унікальний погляд на те, як різні ринки розвиваються та використовують машинне навчання. Однією з переваг цього погляду є наша здатність зрозуміти, як можливості машинного навчання (ML) можна перекласти з однієї географії та/або вертикального ринку в інший, щоб допомогти вирішити суттєві проблеми.

Наприклад, ми провели роки по всьому світу, допомагаючи підприємствам залучати своїх клієнтів за допомогою даних науки. Ми тепер використали цей досвід, щоб допомогти американській системі охорони здоров’я з залученням пацієнтів, допомагаючи перезапустити охорону здоров’я та повернути пацієнтів до лікарень для критичних елективних операцій.