بقلم بادشاه موخيرجي، رئيس ممارسات الذكاء الاصطناعي والتحليلات ورئيس قسم تكنولوجيا منصة D[n]A Factory في ساس
تواجه الشركات اليوم تحديات أكثر تعقيداً من أي وقت مضى، بما تحتويه من كميات هائلة من البيانات. ونظراً لتلقي هذه البيانات من مصادر متنوعة وفي أشكال مختلفة، بما في ذلك البيانات المنظمة، وغير المنظمة، وشبه المنظمة، يعد وجود طريقة تحليلية متكاملة أمراً ضرورياً لمعالجتها واستخلاص الأفكار المفيدة منها بكفاءة.
تتيح أدوات وأساليب الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وعلوم البيانات المختلفة للمؤسسات مراجعة نفس البيانات من زوايا مختلفة. فعلى سبيل المثال، عند تطبيق تحليلات توصيفية على مجموعة بيانات ما يشبه النظر في مرآة الرؤية الخلفية للسيارة؛ حيث توفر للمنظمات فهماً لما حدث في الماضي.
أقرأ أيضا.. “ساس” تعمل على تمكين المؤسسات من التعامل مع تعقيدات الذكاء الاصطناعي خلال مشاركتها في معرض جيتكس 2024
ومع الذكاء الاصطناعي المركب، بمقدور المنظمات إنشاء حلول تستكشف وتستغل جميع جوانب وتصورات المعرفة المركبة في بياناتها.
وفقاً لشركة Gartner، فالذكاء الاصطناعي المركب هو «التطبيق المشترك لأساليب مختلفة من الذكاء الاصطناعي بهدف تحسين كفاءة التعلم لتوسيع مستوى تمثيل المعرفة. إذ أنه يحل مجموعة واسعة من مشاكل الشركات على نحو أكثر فعالية.»
وفي حين أن المصطلح جديد نسبياً، فقد ساعدت ساس، على مدار سنوات عديدة، المؤسسات على بناء مثل هذه الحلول، والمعروفة سابقاً باسم «التحليلات متعددة التخصصات»، لحل مشاكلها. وعادةً ما يوفر الجمع بين اثنتين، أو ثلاث، أو أربع تقنيات ذكاء اصطناعي أفضل فائدة.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي المركب العيادات الصحية في تبسيط عمليات الامتثال الخاصة بها لمواكبة اللوائح التنظيمية
توفر منصة SAS D[n]A Factory حلولاً شاملة لمجالات مختلفة، وأحد أمثلتها مجال الرعاية الصحية. إذ أصبح الذكاء الاصطناعي المركب عنصراً حيوياً في صياغة عمليات التدقيق في مخالفة الامتثال لمنشآت الرعاية الصحية.
وكما ترون، ففي الممارسة العملية، يتعين على العيادات الصحية الالتزام بسيناريوهات محددة كي تتماشى مع المعايير التنظيمية. ويمكن لهذه الممارسات أن تتراوح ما بين التخلص من النفايات الخطرة بيولوجياً ومتطلبات درجة حرارة الغرفة، إلى الاتفاقيات على مستوى الخدمة للاعتراف بالشكاوى وحلها، وكل ما هو بين ذلك.
لذلك، يتعين على العيادات الصحية جمع البيانات باستمرار من مصادر مختلفة، مثل الصور الملتقطة من الموقع بالهواتف، ومقاطع الفيديو، والنشرات الدورية بتنسيق PDF، ووثائق السياسة، ومن ثم معالجة هذه البيانات لتوليد استراتيجية للمراقبة الروتينية للامتثال.
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي المركب، جامعاً بين الأنواع المختلفة لبيانات الرعاية الصحية في هيئة بوابة تعمل على تبسيط المراقبة وضمان نجاح الامتثال التنظيمي.
خذ في اعتبارك درجة حرارة الغرفة كمثال. فباستخدام حل معزز بالذكاء الاصطناعي المركب، ليس على مفتشي العيادات إلا التقاط صورة لشاشة مقياس الحرارة الرقمي لكل غرفة ورفعها إلى المنصة للتحقّق من أن درجة الحرارة في الغرفة تتراوح بين 15 إلى 18 مئوية.
وبفضل الرؤية الحاسوبية، سيكون هذا النوع من الحلول قادراً وبلمح البصر على فهم القراءة، وتسجيلها بدقة، وتحديد ما إذا كانت الغرفة تستوفي متطلبات درجة الحرارة أم لا، وفي الوقت نفسه أيضاً، سيتمكن من تقليل خطر الخطأ البشري. وبتصور مشابه، يمكن للمنصة أن تستخدم نتائج قائمة على معالجة اللغة الطبيعية لإدارة الشكاوى، حيث يوضح الناتج حالة الشكوى.
عقب ذلك، يجري جمع المدخلات من الذكاء الاصطناعي لدعم استخبارات التدقيق، ودمجها في بطاقة متابعة الامتثال. ويجري رصد أي انتهاكات للامتثال، والإبلاغ عنها إلى الكيان التنظيمي، مقترنة بالأدلة المصاحبة، مثل صورة لمقياس الحرارة الرقمي الذي يعرض درجة أكبر من 18 مئوية.
لا تكتفي SAS بتقديم أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المركب والقدرات التحليلية المتقدمة فحسب، بل توفرها أيضاً ضمن منصة واحدة، وهي SAS Viya، مما يجعل الشركة فريدة من نوعها في مجال الذكاء الاصطناعي والتحليلات.
بفضل الواجهات منخفضة أو عديمة الكود والمتاحة للمستخدمين الأقل مهارة، توفر SAS Viya فوائد الذكاء الاصطناعي المركب للجميع، مما يتيح للعيادات الصحية الحصول على رؤية كاملة، ومعمقة، وقابلة للتفسير حول حالة الامتثال التنظيمي لمؤسستهم.
