使用 Aktiver 自动化医疗保健 AI：将数据转化为知识图谱

Aktiver 的 Data Phyllum 自动化了 AI 优化知识图谱的创建和部署，使医疗保健专业人员能够高效地从海量数据集中提取相关洞察。该过程包括以下几个关键步骤：

• 数据上传：Aktiver 支持多种数据格式，包括 CSV、JSON、SQL 转储、PDF 和医学图像。这种多功能性有助于无缝整合来自多个来源的数据，无需手动格式化，从而缩短了预处理时间并最大限度地减少了错误。

• 自动化数据门（Data Phylum）创建：数据摄取后，Aktiver 的自动化功能会构建一个语义“门”，对数据点进行分类和链接。此过程在数据实体之间嵌入了类人推理，为 AI 模型进行更细致和智能的决策奠定了基础。

• 本体导出：处理后的数据可以导出为针对特定临床或业务领域量身定制的本体。这些本体对数据进行标准化和结构化，增强了互操作性，并促进了与医疗保健应用程序定制的 AI 模型的集成。

• 链接数据环境：语义知识图谱被加载到自动化链接数据环境中，该环境捕获医学实体之间的复杂关系。这种结构化数据环境使 AI 模型能够执行高级推理和分析，从而提高其分析能力。

• AI 代理设计界面：Aktiver 提供了一个用户友好的拖放界面，用于设计能够做出类人决策并执行通常需要人工干预的任务的 AI 代理。这些 AI 代理可以自动化管理流程或推荐个性化治疗方案，从而提高医疗保健系统的效率。

Aktiver 的自动化知识图谱正在改变医疗保健研究的各个领域：

1. 医学影像：Aktiver 通过实现复杂图像（如 3D CT 扫描）的快速分割和注释，促进了高级医学影像工作流程。此功能提高了诊断准确性并加速了分析过程。

2. 药物发现：研究人员利用 Aktiver 简化虚拟筛选流程，整合大量数据库，从而更快、更具成本效益地识别潜在药物候选。这种整合加速了药物发现流程并降低了相关成本。

3. 临床决策支持：医疗保健组织部署基于知识图谱构建的 AI 模型，该模型互联症状、诊断和治疗。这种互联数据提高了临床决策的精度和速度，从而带来了更好的患者结果。

Aktiver 平台使医疗保健组织能够快速部署根据其特定要求定制的 AI 模型。只需单击一下，团队就可以对预训练模型进行微调，并在各种医疗保健应用中实施 AI 驱动的工作流程，从虚拟药物筛选到患者护理优化。这种简化的部署过程提高了医疗保健环境中的运营效率和响应能力。

在公共部门，Aktiver 的 Data Phyllum 自动化了从 PDF 和研究论文等非结构化数据源中提取关键洞察的过程。这种自动化通过减少识别药物靶点或解释复杂患者数据所需的时间，加速了研究成果。医学研究机构利用 Aktiver 的工具处理来自临床试验和电子健康记录的大型数据集，显著加快了工作流程并提高了用于转化研究的 AI 模型的精度。

联邦医疗保健机构通过 AI 驱动的 PDF 提取功能，从 Aktiver 中受益，从而提高了运营效率。这些工具帮助研究人员解析大量非结构化文本、表格和图表，从而更容易识别患者咨询和罕见疾病模式。这些功能在国家卫生研究院等机构中具有无价的价值，因为那里的研究人员必须高效处理复杂的大规模数据集。

Aktiver 的 Data Phyllum 工具是推动医疗保健领域 AI 未来发展的关键，它使研究人员和临床医生能够开发更智能、更高效的系统。从药物发现到临床决策，Aktiver 的知识图谱提供了 AI 驱动的优势，以改善患者结果并加速研究。无论是整合医学图像、研究论文还是临床试验数据，Aktiver 都能将医疗保健数据转化为强大、可操作的洞察，从而有效地自动化和优化医疗保健工作流程。