Enrichissement des connaissances : transformez des données non structurées en contenu prêt pour l'IA
Les données non structurées sont l'un des plus grands obstacles aux applications de l'IA. Vos modèles d'IA ont besoin de données « propres », structurées et riches en contexte pour bien fonctionner. Or, selon les experts, 80 % du contenu d'entreprise est généralement non structuré, c'est-à-dire désorganisé et incomplet. Knowledge Enrichment évite la mise au rebut de vos vastes référentiels de données non structurées (tels que les e-mails, les contrats, les conversations numériques, les vidéos et les résultats générés par l'IA) en les transformant en actifs prêts pour l'IA. La transformation du contenu en formats compatibles avec l'IA suppose d'extraire les entités clés, d'appliquer des métadonnées, de relier les informations contextuelles, et de s'assurer que le contenu est lisible par machine et exploitable dès le départ.
Grâce à Knowledge Enrichment, les entreprises peuvent mieux exploiter leur contenu, l'utiliser pour prendre des décisions éclairées et alimenter leurs applications d'IA.
Avantages clés
- Exploitabilité des données non structurées : transformez vos données brutes et non structurées en contenu prêt à être utilisé dans l'automatisation ou l'intelligence artificielle.
- Amélioration de la recherche et de la prise de décisions : extrayez des informations au-delà des métadonnées classiques et établissez des relations significatives entre les contenus pour obtenir de meilleures connaissances.
- Accroissement des performances de l'IA et de l'analyse : des données « propres » et structurées permettent d'accélérer le traitement et d'améliorer les prédictions de l'IA et la prise de décisions.
Fonctionnalités
- Adaptation des données et enrichissement contextuel
- Prend en charge plus de 600 formats de fichiers
- Classification d'images et génération de métadonnées
Cas d'utilisation de Knowledge Enrichment
Les prestataires de soins de santé gèrent d'énormes quantités de données non structurées concernant les patients, telles que les notes des médecins, les antécédents médicaux, les ordonnances et les résultats d'examens. L'extraction manuelle d'informations significatives à partir de ces dossiers peut prendre du temps et être sujette à des erreurs.
Knowledge Enrichment peut :
- extraire automatiquement des détails cruciaux tels que des diagnostics, des traitements, des allergies et des résultats d'examen à partir d'un large éventail de documents médicaux ;
- organiser les données des patients dans des formats standardisés pour garantir une excellente interopérabilité entre les systèmes de dossiers médicaux électroniques ;
- permettre une analyse pilotée par l'IA, une modélisation prédictive et une aide à la décision clinique en facilitant l'accès aux informations clés sur les patients.
En transformant les données non structurées sur les patients en données structurées, les prestataires de soins de santé peuvent générer des informations exploitables pour gagner en efficacité opérationnelle, améliorer les résultats des patients et simplifier la conformité aux exigences réglementaires.
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