Knowledge Enrichment: transforme dados não estruturados em conteúdo pronto para IA
Dados não estruturados são um dos maiores obstáculos para aplicações de IA. Seus modelos de IA precisam de dados limpos, estruturados e ricos em contexto para terem bom desempenho, mas especialistas afirmam que geralmente 80% do conteúdo corporativo não são estruturados, o que significa que estão desorganizados e incompletos. O Knowledge Enrichment assegura que seus vastos repositórios de dados não estruturados não sejam desperdiçados, como e-mails, contratos, conversas digitais, vídeos e saídas geradas por IA — transformando-os em ativos prontos para IA. A transformação de conteúdo em formatos prontos para IA envolve a extração de entidades importantes, a aplicação de metadados, a vinculação de informações contextuais e a garantia de que o conteúdo seja legível por máquina e prático desde o início.
Com o Knowledge Enrichment, as organizações podem aproveitar melhor seu conteúdo corporativo, utilizá-lo para tomar decisões sensíveis ao contexto e impulsionar seus aplicativos de IA.
Benefícios principais
- Transforme dados não estruturados em dados úteis: transforme dados brutos e não estruturados em conteúdo refinado pronto para uso em automação ou IA.
- Melhore a pesquisa e a tomada de decisões: extraia informações além dos metadados tradicionais e estabeleça relações significativas de conteúdo para liberar insights mais profundos.
- Melhore o desempenho da IA e da análise: dados limpos e estruturados resultam em tempos de processamento mais rápidos e melhores previsões e decisões de IA.
Capacidades
- Curadoria de dados e enriquecimento de contexto
- Compatível com mais de 600 formatos de arquivo
- Classificação de imagem e geração de metadados
Caso de uso do Knowledge Enrichment
Os prestadores de serviços de saúde gerenciam grandes volumes de dados não estruturados de pacientes, como anotações médicas, históricos clínicos, prescrições e resultados de exames. Extrair manualmente desses registros informações relevantes pode ser demorado e sujeito a erros.
O Knowledge Enrichment pode:
- Extrair automaticamente detalhes críticos como diagnósticos, medicamentos, alergias e resultados de exames de uma ampla variedade de documentos médicos
- Organizar os dados do paciente em formatos padronizados, garantindo a interoperabilidade perfeita entre os prontuários eletrônicos do paciente (PEP)
- Possibilitar análises baseadas em IA, modelagem preditiva e suporte à decisão clínica, deixando as principais informações do paciente facilmente acessíveis
Transformando dados não estruturados de pacientes em dados estruturados, os provedores de saúde podem gerar insights úteis que aprimoram a eficiência operacional, melhoram os resultados dos pacientes e simplificam a conformidade com os requisitos regulatórios.
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