Enriquecimiento del conocimiento: transforme los datos no estructurados en contenido preparado para la IA
Los datos no estructurados son uno de los mayores obstáculos para las aplicaciones de IA. Sus modelos de IA necesitan datos limpios, estructurados y ricos en contexto para funcionar bien, pero los expertos dicen que el 80 % del contenido empresarial suele estar no estructurado, lo que significa que está desorganizado e incompleto. El enriquecimiento del conocimiento asegura que sus vastos repositorios de datos no estructurados no se desperdicien (como correos electrónicos, contratos, conversaciones digitales, videos y resultados generados por IA) transformándolos en activos listos para IA. La transformación del contenido a formatos listos para IA implica extraer entidades clave, aplicar metadatos, vincular información contextual y garantizar que el contenido sea legible por máquina y pueda ponerse en práctica desde el principio.
Con Knowledge Enrichment, las organizaciones pueden optimizar su contenido empresarial, utilizarlo para tomar decisiones informadas por el contexto y potenciar sus aplicaciones de inteligencia artificial.
Beneficios clave
- Haga que los datos no estructurados sean utilizables: transforme los datos sin procesar y no estructurados en contenido refinado listo para su uso en automatización o IA.
- Mejore la búsqueda y la toma de decisiones: extraiga información más allá de los metadatos tradicionales y establezca relaciones significativas de contenido para descubrir conocimientos más profundos.
- Mejore el rendimiento de la IA y el análisis: los datos limpios y estructurados permiten tiempos de procesamiento más rápidos y mejores predicciones y decisiones de la IA.
Capacidades
- Curación de datos y enriquecimiento contextual
- Admite más de 600 formatos de archivo
- Clasificación de imágenes y generación de metadatos
Caso de uso de Knowledge Enrichment
Los proveedores de atención médica gestionan grandes cantidades de datos no estructurados de los pacientes, como notas de los médicos, historias clínicas, recetas y resultados de exámenes. La extracción manual de información importante de estos registros puede ser lenta y propensa a errores.
Knowledge Enrichment puede:
- Extraer automáticamente detalles críticos como diagnósticos, medicamentos, alergias y resultados de pruebas de una amplia gama de documentos médicos.
- Organice los datos de los pacientes en formatos estandarizados, asegurando una interoperabilidad perfecta entre los sistemas de historias clínicas electrónicas (EHR)
- Habilite el análisis impulsado por IA, el modelado predictivo y el soporte para la toma de decisiones clínicas al hacer que la información clave del paciente sea fácilmente accesible
Al transformar los datos no estructurados de los pacientes en datos estructurados, los proveedores de atención médica pueden generar información procesable que aumente la eficiencia operativa, mejore los resultados de los pacientes y simplifique el cumplimiento de los requisitos normativos.
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