Comment une plateforme d’innovation axée sur l’IA peut être bénéfique à votre organisation des sciences de la vie ?
Trouver rapidement les bonnes informations à partir d’énormes volumes de données est essentiel lors du processus décisionnel des entreprises. La plupart des données n’étant cependant pas structurées, un contrôle manuel de ces vastes quantités de données non-structurées nécessite beaucoup de main-d’œuvre et peut devenir coûteux. Dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie, il y a énormément de données à traiter. Les documents internes, les articles de journaux, les brevets, les notes de laboratoire et les rapports cliniques ne sont que quelques exemples de la longue liste de sources de données. L’utilisation classique de la recherche par mot-clé et de la numérisation manuelle n’est plus une option viable pour traiter toutes ces données. Cette approche ne permet non plus de comprendre comment résoudre des problèmes ou analyser des informations.
Les professionnels de la santé et des sciences de la vie ont besoin d’une plateforme qui leur offre un moyen de naviguer et d’interagir avec les données et les résultats de recherche. Plus les données sont structurées et analysées, plus l’obtention de réponses nécessaires à la prise de décision basée sur des faits plutôt que sur l’intuition sera rapide.
Une plateforme logicielle basée sur l’intelligence artificielle (IA), en l’occurrence GENAIZ, est la solution au manque de structure pour la plupart des données. Les plateformes utilisant le traitement automatique du langage naturel (TALN), l’apprentissage automatique (AA) et l’intelligence artificielle (IA) offrent aux utilisateurs un accès à des outils spécialisés tels que l’agrégation de données, la gestion des connaissances et la recherche sémantique. Tous ces outils combinés simplifient l’analyse des données et procurent des informations utiles.
Voici comment votre organisme de santé et de sciences de la vie peut profiter d’une plateforme dotée d’assistants intelligents avant-gardistes basés sur l’IA et l’AA.
Les ontologies permettent à l’IA de comprendre votre recherche
Les ontologies sont un outil puissant qui vous aide à accéder à vos données de manière compréhensive. Elles permettent une approche de meilleure qualité qui décompose un sujet et les domaines connexes. Les ontologies établissent la terminologie, les concepts et les relations de ces derniers dans différents domaines. Dès qu’une donnée est liée à une ontologie, elle comprend vos intentions : ce que vous cherchez et comment vous le cherchez. Plus précisément, la mise en correspondance d’une donnée avec le contenu d’une ontologie signifie qu’à présent l’IA peut comprendre les données du point de vue de l’expert dans le domaine et « déchiffrer » comment pense ce dernier. Les ontologies peuvent fournir des listes de concepts clés, avec des noms et des synonymes, et même prendre en compte le contexte des termes utilisés.
Qu’il s’agisse de les appliquer lors de recherches, de réponses à des questions ou d’acquisitions de nouvelles connaissances, les ontologies permettent aux données de parler votre langage et aident l’IA à comprendre le vrai sens de votre contexte. La plateforme GENAIZ peut intégrer de nombreuses ontologies. Par exemple, une ontologie dans le domaine de l’épidémiologie peut inclure de multiples facettes des modes de transmission, des paramètres démographiques, etc. En utilisant le TALN spécialisé, les données peuvent être liées à des concepts épidémiologiques et un graphique de connaissances peut être créé afin de faciliter certaines activités comme trouver les réponses à vos questions.
Le système de questions-réponses fournit des réponses
Lorsque vous interrogez une plateforme d’avant-garde, basée sur l’IA/AA/TALN, comme GENAIZ, vous recevez une réponse contextualisée, basée sur les millions de données qu’elle recherche. Une plateforme d’innovation axée sur l’IA, utilisant le TALN, peut traiter des quantités massives de données non structurées, reconnaître les aspects linguistiques et utiliser la sémantique pour déterminer le contexte et la signification réelle d’un concept afin de fournir une réponse, et pas seulement une liste de documents.
Les questions sont transmises via la plateforme de recherche pour les entreprises, GENAIZ, et les résultats initiaux sont traités avec des réseaux neuronaux profonds, similaires à BERT, pour trouver la meilleure réponse possible. En utilisant les ontologies appropriées pour assurer une meilleure compréhension des textes médicaux, scientifiques et cliniques, le système de questions-réponses peut traiter des données importantes et fournir clairement des réponses factuelles ou non.
Avec des réponses non factuelles, l’IA examine plusieurs sources et tente de synthétiser et de répondre à votre requête en tirant des informations de plusieurs documents. Elle peut même aller jusqu’à synthétiser de nouvelles phrases générées par l’IA afin de fournir des réponses.
Pour les réponses factuelles, lorsque la réponse existe déjà dans les données, l’IA déterminera les documents les plus pertinents et fournira un lien vers les documents sources où la réponse peut être trouvée. Par exemple, si vous demandez « Quels sont les effets de la croissance d’une tumeur cancéreuse ? », dans la liste des documents sources classés comme les plus appropriés, vous trouverez probablement un article comme « ADN anormal des cellules cancéreuses », qui traitera des effets de la croissance de tumeurs cancéreuses.
La recherche sémantique est une recherche en langage naturel
La recherche sémantique vous permet d’accéder à de vastes bases de connaissances qui seraient inaccessibles autrement. Il s’agit d’une recherche par la compréhension qui vise à améliorer la précision de la recherche en choisissant des points de référence tels que les synonymes, la variation des mots, la correspondance des concepts et les requêtes en langage naturel pour fournir des recherches pertinentes.
La manière avec laquelle la recherche est menée est certes importante, mais la méthode d’extraction des connaissances joue aussi un rôle essentiel. En utilisant le TALN, la recherche sémantique comprend la signification de votre requête (pas seulement le mot-clé littéral, mais son sens). Par exemple, si vous recherchez « Diabète sucre instable », une recherche par mot-clé vous donnera tous les fichiers, notes et entrées qui contiennent les mots « Diabète sucre instable ». La recherche sémantique vous donnera tout ce qui inclut « Diabète sucré instable », mais vous fournira également des éléments liés au terme et au pseudonyme, notamment le diabète labile, le diabète fragile et le diabète sucre instable.
Les plateformes modernes utilisant le TALN pour la recherche sémantique peuvent analyser d’énormes quantités de données structurées et non structurées de manière cohérente et objective. Elles peuvent interpréter différentes langues pour en extraire les éléments essentiels et les rapports entre les textes. Elles collectent toutes les données non structurées et utilisent des outils d’indexation comme l’extraction de contenu, la tokenisation et le filtrage des mots-clés pour les compiler en données calculables qui permettent une recherche plus intelligente.
La recherche et la réponse aux questions font partie des puissants outils IA/AA que les utilisateurs peuvent mettre à leur profit pour explorer leur lac de données et qui aident à accéder directement à une certaine réponse. Les résultats proposés peuvent être des articles, des documents externes ou internes, ainsi que des initiatives internes antérieures ou des initiatives d’autres instances de la communauté de la plateforme. Si l’on considère la grande quantité de données créées quotidiennement à partir des essais cliniques et des dossiers médicaux électroniques, pour ne citer que ceux-ci, l’automatisation permet de gagner un temps précieux.
Les recommandations misent sur les solutions
Basée sur une chaîne de traitement du TALN similaire à celle de la recherche sémantique, la plateforme GENAIZ offre un puissant moteur de recommandation basé sur la connaissance passive. Ces recommandations encouragent la pensée convergente pour se concentrer sur la recherche de solutions ou de réponses en comprenant votre sujet aux sujets connexes. Il est conçu pour vous aider dans toute activité que vous essayez d’effectuer dans GENAIZ.
Le système de recommandation utilise le filtrage collaboratif, c’est-à-dire la classification basée sur le contenu et d’autres techniques combinées à l’apprentissage profond et au TALN. Le système de recommandation combine vos activités et le contexte actuel en une fonction qui fournit une liste de liens et de documents recommandés.
Par exemple, un gestionnaire de projet engagé dans l’analyse des coûts se verrait fournir des liens vers des résultats d’études de coûts antérieures ou étroitement liées, des pratiques exemplaires en matière d’analyse de coûts des projets ainsi que des experts de l’organisation qui pourraient l’aider et répondre à ses questions.
Les aperçus élargissent votre recherche
Alors que le système de recommandation vise à fournir des résultats étroitement liés, le système d’aperçus encourage les idées divergentes en présentant des informations liées de manière inattendue au sujet de votre recherche. Ces liens inattendus visent à ajouter d’autres aspects à votre recherche afin d’élargir votre requête et encourager l’innovation. Les aperçus sont capables de prendre en compte des facteurs tels que les intérêts variés des utilisateurs et le désir de changement, et par la suite intégrer cet « heureux hasard » dans le moteur de recommandation afin d’améliorer la qualité et l’utilité des résultats.
Par exemple, si vous recherchez « cancer du poumon », vos recherches pourraient faire apparaître le sujet relié de la « tomosynthèse pulmonaire ». La tomosynthèse est une méthode permettant de réaliser une tomographie sur un angle limité et à haute résolution à des niveaux de dose de rayonnement similaires à la radiographie de projection. Pour le cancer du poumon, la tomosynthèse pulmonaire peut offrir une meilleure sensibilité dans la détection des nodules pulmonaires par rapport à la radiographie pulmonaire classique. Il s’agit d’un résultat divergeant compte tenu du grand nombre de résultats obtenus par la recherche « cancer du poumon ».
Flexible, intuitif et interactif, l’aperçu vous permet d’identifier et d’extraire des connaissances vitales et subtilement cachées, à partir de données non structurées.
La flexibilité encourage l’innovation
La plateforme d’innovation basée sur l’IA, GENAIZ, est conçue pour se développer et s’adapter. Souple selon les besoins changeants des clients, l’intégration de presque toutes les sources de données est gérée sans reconfiguration technologique coûteuse, ni développement ardu. Le filtrage de la recherche sémantique, avec la catégorisation et le regroupement des résultats, peuvent être configurés pour différents utilisateurs et des résultats plus précis basés sur des ontologies peuvent être ajoutés au fil du temps.
L’interface flexible de GENAIZ est intuitive et ne contraint pas les utilisateurs dans une série d’opérations prédéfinies, permettant ainsi l’exploration et des essais. La plateforme s’adapte en permanence pour aider l’utilisateur à progresser, quelle que soit la voie qu’il choisit. Cela permet de consolider, de mesurer des projets sur des bases similaires et d’évaluer la progression globale, indépendamment du cadre ou la méthodologie utilisés par les scientifiques et autres innovateurs.
La plate-forme interactive a un impact sur l’ensemble du processus d’innovation des organismes de soins de santé et des sciences de la vie. Les clients qui utilisent la plateforme d’innovation basée sur l’IA GENAIZ peuvent réduire leur charge de travail, éviter la duplication des tâches, augmenter le taux de réussite de l’innovation, accélérer la mise en marché et par le fait même réduire leurs coûts d’exploitation.