por Huenei IT Services | Sep 20, 2023 | Inteligencia Artificial
Las herramientas de análisis predictivo son aplicaciones de IA que tienen el potencial de transformar la industria de la salud, entre otras. Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, los algoritmos de IA pueden predecir la probabilidad de desarrollar ciertas enfermedades e identificar, por ejemplo, qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. En esta publicación, exploraremos cómo el desarrollo de análisis predictivos con IA puede mejorar los objetivos de la industria de la salud.
La IA puede tener contribuciones muy positivas en los siguientes ámbitos:
- Detección temprana de enfermedades: Uno de los principales objetivos de la industria sanitaria es detectar enfermedades de forma temprana, en el momento en que el paciente tiene mayores probabilidades de responder bien al tratamiento. El análisis predictivo puede contribuir a este objetivo analizando los datos de los pacientes para identificar a aquellos que presentan mayor riesgo de desarrollar una enfermedad. Esto permite a los médicos intervenir tempranamente con medidas preventivas o tratamientos tempranos, lo cual aumenta las probabilidades de que los resultados sean exitosos.
- Mejores resultados para los pacientes: La industria de la salud se centra en mejorar los resultados de los pacientes; el análisis predictivo contribuir mediante la identificación de aquellos tratamientos que puedan tener más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede predecir cómo es probable que responda un paciente a un tratamiento en particular, lo cual permite a los médicos adaptar su enfoque y mejorar las posibilidades de éxito.
- Menores costos de atención médica: Otro objetivo de la industria de la salud es reducir los costos de atención médica. El análisis predictivo puede hacer un aporte en este sentido al reducir la necesidad de tratamientos costosos e innecesarios. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede predecir qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular, lo cual reduce la necesidad de prueba y error para ahorrar dinero en tratamientos ineficaces.
- Medicina personalizada: La industria de la salud se centra cada vez más en la medicina personalizada, y el análisis predictivo es una pieza clave para lograr este objetivo. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede crear planes de tratamiento personalizados basados en las características únicas de un paciente, como la genética y los factores ambientales. Esto puede conducir a tratamientos más eficaces con menos efectos secundarios.
- Mejorar la salud de la población: La industria de la salud también se enfoca en mejorar la salud de la población, y el análisis predictivo puede ayudar a lograr este objetivo al identificar tendencias y patrones en los datos de los pacientes. Al analizar grandes conjuntos de datos, la IA puede identificar factores de riesgo de determinadas enfermedades y ayudar a los proveedores de salud a desarrollar intervenciones específicas para mejorar la salud de las poblaciones.
- Capacitación: Puede crear su propia plataforma de capacitación utilizando OpenAI. A través de la función de “Búsqueda de información” puede obtener datos en línea sobre tipos de medicamentos e información típica que figura en el prospecto de un medicamento, y luego puede diseñar exámenes personalizados. Mediante la función de “Análisis de texto” se puede comparar el texto de la información obtenida con el texto de la respuesta ingresada por el estudiante y, de acuerdo al porcentaje de precisión, otorgar una puntuación a cada respuesta.
En conclusión, el desarrollo de herramientas de análisis predictivo con IA puede ayudar a mejorar los objetivos del sector de salud al permitir una gama infinita de posibilidades y soluciones para las necesidades de la industria. Al igual que con cualquier aplicación de IA, es importante garantizar que el análisis predictivo se desarrolle y utilice de manera ética y transparente, priorizando siempre los intereses de los pacientes.
Al buscar un proveedor de desarrollo de software que trabaje con un modelo basado en OpenAI, es de gran importancia verificar que tenga un fuerte compromiso con prácticas éticas y enfocadas en los pacientes en el desarrollo de aplicaciones de IA para el sector de la salud. En Huenei contamos con una sólida política de privacidad y protección de datos que asegura que los datos de los pacientes estén protegidos y se utilicen de forma transparente y ética, garantizando los mejores resultados y una experiencia de usuario altamente satisfactoria.
por Huenei IT Services | Sep 20, 2023 | Inteligencia Artificial
¿Cómo se puede integrar con éxito Chat GPT con modelos de OpenAI en un desarrollo de software?
La tecnología está avanzando a pasos agigantados y nos ofrece cada vez más soluciones y posibilidades para explorar en el mundo del desarrollo. Estos avances pueden llevarnos a lugares inimaginables. La necesidad de estar constantemente a la vanguardia de este abanico de posibilidades nos lleva a buscar la formación continua. El objetivo es siempre incorporar nuevos conocimientos para, por ejemplo, integrar modelos de OpenAI dentro de proyectos con tecnología de punta, como por ejemplo las integraciones de Chat GPT.
En esta publicación queremos compartir de qué modo, junto con uno de nuestros grandes clientes, logramos implementar un caso de negocios concreto en el cual realizamos una integración de Chat GPT en una solución de software personalizada.
El objetivo de la aplicación fue facilitar una plataforma de capacitación dinámica y flexible para el equipo de ventas de un laboratorio farmacéutico de reconocido prestigio, con la capacidad de obtener información en línea sin necesidad de realizar cargas previas de datos a fin de ahorrar costos y tiempo.
Además de incluir funcionalidades estándar de administración de usuarios, grupos y perfiles, la solución de software contiene módulos relacionados con la gestión de la capacitación: roles, exámenes sugeridos para cada rol, formularios de examen y seguimiento de resultados por examen, por rol y por grupo.
La innovación importante que logramos fue la integración con Chat GPT, en la cual combinamos dos de sus principales funcionalidades: Búsqueda de información y análisis de textos.
Nuestro equipo de Prompt Engineers trabajó junto con especialistas del cliente y realizó una serie de pruebas de concepto. Gracias a este trabajo, refinamos los parámetros que nos permiten obtener información de manera precisa, confiable y justa en términos de la cantidad de bytes enviados y recibidos a fin de optimizar costos. Las conclusiones fueron las siguientes:
- Utilizamos “Búsqueda de información” para obtener información en línea sobre los tipos de medicamentos; datos que suelen figurar en los prospectos de los medicamentos.
- Utilizamos “Análisis de texto” para comparar el texto de la información obtenida con el texto de la respuesta ingresada por el usuario y, de acuerdo al porcentaje de precisión, le asignamos una puntuación a cada respuesta.
La suma de las puntuaciones da un resultado final que queda registrado y forma parte del registro de capacitación del cliente mediante la integración con su LMS (Learn Management System).
Los resultados son sorprendentes, con un tremendo impacto positivo para el cliente en términos de costo y tiempo gracias al alto grado de automatización del proceso de capacitación del equipo de ventas.
por Huenei IT Services | Sep 20, 2023 | Inteligencia Artificial
Las organizaciones buscan constantemente formas de promover la productividad, optimizar los procesos y mejorar la experiencia del cliente; la IA generativa las está ayudando a lograrlo.
La IA generativa puede resultar particularmente útil en aplicaciones de software empresarial de la mano de las siguientes técnicas:
- Análisis de datos: La IA generativa se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones y tendencias. Esto puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y optimizar sus operaciones. Por ejemplo, la IA generativa se puede utilizar para analizar datos de clientes e identificar patrones y preferencias de compra; esto permite a las empresas adaptar sus estrategias de marketing en función de grupos de clientes específicos.
- Personalización: La IA generativa se puede utilizar para personalizar la experiencia del usuario en las aplicaciones mediante la generación de contenido personalizado. Por ejemplo, una aplicación de noticias puede generar artículos de noticias personalizados para cada usuario en función de sus intereses y hábitos de lectura.
- Capacitación: La IA generativa se puede utilizar para crear contenido de capacitación personalizado sobre diversos temas para cada departamento de su organización. (Equipo de ventas, capacitación técnica, etc.)
- Mantenimiento predictivo: La IA generativa se puede utilizar para predecir fallas de equipos y necesidades de mantenimiento mediante el análisis de datos de sensores y otras fuentes. Esto puede ayudar a las empresas a evitar costosos tiempos de inactividad y reducir los costos de mantenimiento, dado que el mantenimiento se realiza únicamente cuando es necesario.
- Regionalización: La IA generativa se puede utilizar para regionalizar su aplicación en diferentes idiomas y ampliar su alcance global.
En general, la IA generativa puede ayudar a las empresas a optimizar las operaciones, reducir costos y tomar mejores decisiones aprovechando el poder del análisis de datos y el aprendizaje automático. Cabe destacar que las empresas deben ejercer un control de calidad sobre el contenido generado para garantizar su precisión y coherencia.
Como proveedor de servicios de desarrollo basados en modelos de OpenAI, podemos ayudarlo a crear modelos personalizados que garanticen resultados reales y lleven su negocio a nuevas alturas.
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