Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Atropos Health công bố khả năng đào tạo mô hình AI
Generatived
4:30 13/12/24
Atropos Health gần đây đã công bố khả năng đào tạo các mô hình AI trong Mạng Bằng chứng Atropos, nơi có hơn 300 triệu hồ sơ bệnh nhân. Sự phát triển này cho phép các thành viên mạng lưới như hệ thống y tế và tổ chức khoa học đời sống đào tạo các mô hình AI bằng cách sử dụng dữ liệu thế giới thực ẩn danh (RWD). Sáng kiến này được thiết kế để cải thiện độ chính xác của các công cụ AI trong chăm sóc sức khỏe và đảm bảo rằng các khuyến nghị cung cấp cho các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng đều dựa trên dữ liệu chất lượng cao, từ đó cải thiện kết quả chăm sóc bệnh nhân của bạn.
Mạng Bằng chứng Atropos phục vụ nhiều người dùng khác nhau trong lĩnh vực y tế. Các nhà phát triển AI giờ đây có cơ hội tinh chỉnh các công cụ của mình bằng cách sử dụng nhiều loại RWD có sẵn. Các hệ thống y tế có thể thử nghiệm các mô hình AI của riêng họ trên các mạng dữ liệu lớn và áp dụng các mô hình tiên tiến làm đối tác kênh. Các tổ chức khoa học đời sống có thể tận dụng cơ sở nhà cung cấp của mạng để lập mô hình ứng dụng nhằm tạo và phân phối các mô hình AI có thể xác định các nhóm bệnh nhân có thể đã bị bỏ qua trước đây.
Atropos Health đặt sự an toàn của bệnh nhân lên hàng đầu và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng AI có trách nhiệm. Tiến sĩ Brigham Hyde, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập, đã nhấn mạnh việc triển khai công nghệ cốt lõi của mình, GENEVA OS™, trong nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống. Công nghệ này phục vụ như một tiêu chuẩn cho việc tạo ra bằng chứng và hiểu biết sâu sắc. Công nghệ này hỗ trợ phát triển các mô hình dự đoán và hợp lý hóa quy trình bằng cách loại bỏ các thách thức về cơ sở hạ tầng và thu thập dữ liệu.
Năm công ty dược phẩm và thành viên mạng lưới hàng đầu, bao gồm QuantHealth, tận dụng RWD để hỗ trợ mô phỏng thử nghiệm lâm sàng. Giám đốc điều hành QuantHealth Ó Ingbar lưu ý sự phức tạp của việc tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng và cho biết sự hợp tác với Atropos Health sẽ cho phép triển khai mô hình và mô phỏng theo thời gian thực tại điểm chăm sóc. Sự hợp tác này mở ra những cơ hội mới cho các đối tác dược phẩm của chúng tôi. Atropos Health tiếp tục hỗ trợ các thành viên của mình bằng các công cụ như thẻ điểm chất lượng dữ liệu, cung cấp phản hồi về chất lượng dữ liệu để thúc đẩy cải tiến và duy trì các tiêu chuẩn cao trên toàn mạng.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
Hỗ trợ phòng chống thiên tai và quản lý khủng hoảng dựa trên dữ liệu AI đã được ra mắt.
0:00 12/12/25
Công ty AI Data (Minato-ku, Tokyo) đã ra mắt "AI SafetyNet trên IDX", một giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên biệt hỗ trợ phòng chống thiên tai
GMO GlobalSign bổ sung chức năng tự động điền bằng AI.
0:00 12/12/25
Công ty GMO GlobalSign (Tokyo) đã bổ sung tính năng "Tự động điền bằng AI" sử dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) dựa trên AI vào dịch vụ hợp đồng điện tử "GMO Sign".
Hướng dẫn quản lý dữ liệu dành cho người tạo mẫu trong kỷ nguyên AI
0:00 12/12/25
Công ty Patterner (quận Shinagawa, Tokyo) đã công bố một tài liệu giải thích tầm quan trọng của "quản lý dữ liệu" trong thời đại Trí tuệ nhân tạo và Digital Transformation.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
Hỗ trợ phòng chống thiên tai và quản lý khủng hoảng dựa trên dữ liệu AI đã được ra mắt.
0:00 12/12/25
Công ty AI Data (Minato-ku, Tokyo) đã ra mắt "AI SafetyNet trên IDX", một giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên biệt hỗ trợ phòng chống thiên tai
GMO GlobalSign bổ sung chức năng tự động điền bằng AI.
0:00 12/12/25
Công ty GMO GlobalSign (Tokyo) đã bổ sung tính năng "Tự động điền bằng AI" sử dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) dựa trên AI vào dịch vụ hợp đồng điện tử "GMO Sign".



%20(1).webp)


