Los proveedores de atención médica tienen un enorme desafío que enfrentar: brindar atención de alta calidad y mejorar los resultados de los pacientes al tiempo que reducen costos, aumentan la eficiencia y aprovechan los últimos desarrollos en terapia con medicamentos.
En 2020 vimos cómo la tecnología se elevaba para asumir un nuevo papel humanitario: hacer que el lugar de trabajo fuera más seguro para los trabajadores humanos en la era de la pandemia. La tecnología, desde drones hasta robots autónomos, ha jugado un papel protagónico en el apoyo a empresas esenciales y a sus trabajadores durante la crisis de Covid-19, protegiendo su salud y seguridad físicas.
Desde dispositivos microscópicos de rastreo de “polvo inteligente” hasta tecnología de rastreo de ADN y software de reconocimiento facial avanzado, la periodista Sharon Weinberger lidera un recorrido espeluznante por el bazar global y no regulado de la vigilancia masiva privatizada. Para controlar este mercado creciente y multimillonario que a menudo atiende a clientes con intenciones nefastas, Weinberger cree que el primer paso es que los gobiernos clasifiquen las herramientas de vigilancia como armas peligrosas y poderosas.
Predecir cómo una proteína adquiere una forma tridimensional única ha desconcertado a los científicos durante medio siglo.
Cade habló conmigo sobre una tecnología conocida como GPT-3, que aprende a producir una escritura que parece como si estuviera compuesta por humanos. Esta tecnología podría ayudar a acelerar el desarrollo de programas informáticos que pueden mantener una conversación o incluso difundir información falsa con solo hacer clic en un botón.
Podríamos reducir el número de muertes ayudando a los adictos de mejor manera. Las combinaciones de nube, inteligencia artificial e IoT (Internet de las cosas) trabajando juntas podrían reemplazar a las clínicas de rehabilitación como la forma preferida de superar adicciones peligrosas o insalubres.
Gran parte de la investigación anti-adversaria se ha centrado en la posibilidad de alteraciones diminutas, en gran parte indetectables, de las imágenes (los investigadores generalmente las denominan “perturbaciones de ruido”) que hacen que los algoritmos de aprendizaje automático (ML) de AI identifiquen o clasifiquen erróneamente las imágenes.
Esta charla cubrió el trabajo que hace Franz para analizar las conversaciones habladas entre clientes y CRM o agentes del centro de llamadas en aplicaciones de misión crítica junto con los desafíos adicionales de asegurarse de que la tecnología de voz a texto pueda lidiar con conceptos de dominio.
La extracción de información automatizada basada en IA de 250 presentaciones de conferencias de oncolcogia de AstraZeneca brinda información sobre el enfoque de I + D.
por Joyce Wells En KMWorld Connect 2020, la IA en acción se examinó desde diferentes perspectivas. Alison Bushell, directora de análisis de Confirmit, y Fang Chen, consultor de análisis principal de Confirmit, presentaron una charla titulada “Cómo hacer que la experiencia de análisis de texto sea viable: el equilibrio humano / IA”. Confirmit proporciona soluciones y tecnologías para […]