هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

در دنیایی که دارو و داده‌ها به طور فزاینده‌ای به هم مرتبط هستند، قیمت اینورتر آیمستر نوآوری‌ها در بخش سلامت از بحران خبر ندارند. از کمک های تشخیصی از تصویربرداری پزشکی گرفته تا سفر بیمار، نظارت بر اثربخشی درمان، بسیاری از استارت آپ های هوش مصنوعی در حال تلاش برای بهبود سیستم سلامت هستند. برخی استارت‌آپ‌ها مانند Owkin که از معماری آموزش فدرال غیرمتمرکز و ایمن‌تر برای محافظت از داده‌های شخصی بیماران استفاده می‌کند، Withings (اشیاء متصل)، Implicity (نظارت از راه دور پروتزهای قلب متصل)، Incepto Medical (تصویربرداری پزشکی) یا Cardiologs ( تفسیر الکتروکاردیوگرام) برجسته است.

هوش مصنوعی در تجارت

هوش مصنوعی در تجارت مملو از استارتاپ های کمتر شناخته شده B2B است. دو مگا لیفت آخر که در فرانسه انجام شد به ویژه به بهبود تجربه مشتری مربوط می شود. Contentsquare نرم افزار SaaS را برای بهینه سازی تجربه مشتری و افزایش نرخ تبدیل برای سایت های تجارت الکترونیک منتشر می کند. در ماه مه گذشته، پس از اعلام فروش 175 میلیون یورویی سری D، به جایگاه تک شاخ دست یافت. AB Tasty، متخصص در بهینه‌سازی تجربه مشتری، در ژوئیه 2020 موفق به جمع‌آوری 37 میلیون یورو در سری C شد. موارد استفاده زیادی نیز وجود دارد، کافی است برای درک آن به نقشه ما از 453 استارت‌آپ هوش مصنوعی در فرانسه مراجعه کنید: بازاریابی پیش‌بینی‌کننده، وب بهینه سازی عملکرد، عوامل مکالمه (ربات ها) و غیره کارآفرینان فرانسوی خلاقیت ندارند!

هوش مصنوعی در تحقیق

البته ما بدون تحقیق نمی توانیم نوآوری در هوش مصنوعی داشته باشیم. بسیاری از استارت‌آپ‌ها که امروزه در فرانسه مورد توجه قرار گرفته‌اند، از مراکز تحقیقاتی فرعی هستند. به عنوان مثال، استارتاپ Prophesee، متخصص بینایی مصنوعی، ریشه در موسسه ویژن (CNRS، دانشگاه پیر و ماری کوری، INSERM) دارد.

قبل از استفاده از چنین فناوری و به دست آوردن ارزش افزوده، بسیاری از مراحل مربوط به جمع آوری، مدیریت یا حتی استانداردسازی داده های مصرف کننده باید انجام شود. این مراحل مختلف چیست و به نظر شما کارشناسان هوش مصنوعی چگونه می توانند بر این موانع غلبه کنند؟
مسلم است که داده ها یکی از عوامل کلیدی موفقیت برای هر پروژه هوش مصنوعی است. مهمتر از همه، مهم است که دارایی های داده خود را به خوبی بشناسید، بر کیفیت آن تسلط داشته باشید و توانایی فعال سازی این داده ها را در سرویس هوش مصنوعی داشته باشید. خوشبختانه، قطعات فرانسوی بزرگی وجود دارند که قادر به پشتیبانی از شرکت‌ها در همه این سایت‌ها هستند: برای مثال، Saagie پلتفرمی را ارائه می‌کند که به شما امکان می‌دهد به سرعت پروژه‌های Big data را در تولید مستقر کنید و هوش مصنوعی را در برنامه‌های خود جاسازی کنید. Cosmian یک پلت فرم نرم افزار رمزگذاری داده را توسعه و منتشر می کند. این راه حل امکان تجزیه و تحلیل داده های رمزگذاری شده و بهره برداری از آن ها را بدون به خطر انداختن آن ها، همچنین رمزگذاری داده ها در هنگام استفاده امکان پذیر می کند تا بتوانند از انتها به انتها رمزگذاری شده باقی بمانند. علاوه بر این، ارزیابی داده ها یک چالش واقعی برای تحول دیجیتال است: شرکت ها به طور فزاینده ای ملزم به اشتراک گذاری داده ها در داخل و خارج، به ویژه برای تغذیه پروژه های هوش مصنوعی هستند. بنابراین Dawex و Opendatasoft پلتفرم های اشتراک گذاری داده را ارائه می دهند.