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总部位于得克萨斯州理查森的雷诺士国际集团公司(Lennox International)就是这样一个依赖复杂的全球供应链的组织。该供暖、通风和空调设备供应商在阿肯色州、乔治亚州、爱荷华州、密西西比州和南卡罗来纳州都设有制造工厂，其业务网络包括区域性和当地的配送中心和商店。该公司也通过经销商和承包商来销售产品，这意味着此次疫情会以多种途径来破坏该公司向其客户交付产品的能力。 随着冠状病毒席卷美国全境，雷诺士公司认为，必须有一种更好的方式让员工了解该病毒如何在公司工厂和分销中心周边社区中传播，或者了解供应商和主要客户的状况，而不是让员工搜索新闻网站来了解这些信息。 雷诺士公司的IT业务应用主管Satish Seshayya说：“像所有人一样，我们也面临着我们主要KPI受到影响的挑战。因此，在4月初，当新冠病毒确诊病例在美国达到第一次高峰时，雷诺士公司的IT部门决定绘制出公司的供应链网络，并寻找可能影响订单执行或客户服务的潜在突发状况，然后在仪表板上将其提交给管理层。 雷诺士公司已经依赖一系列的报告工具进行工作。公司在SAP(这是SAP全球需求规划工具的参考客户)上运行其业务，并且还使用其他应用程序来管理供应链业务。雷诺士公司团队很快意识到，他们的软件供应商都无法提供一个解决方案，该方案可以侧重于预测他们所关注的各类供应链中断状况，而无需开展大型项目或获取其他公司的内部数据。 快速开发 进行协商获取信息是有可能的——但随着疫情的蔓延，需要快速开发仪表板：如果该项目的周期为六个月，则将失去其价值。 “我们利用内部数据科学家和资源，将其作为内部开发工作来处理。我们拥有一些工具和资源，可利用我们的数据来开发一个解决方案。”Seshayya说道，他将这一想法告诉了受影响的业务部门主管和相关的供应链人员，以明确如何更好地提供数据。 他说：“与任何产品开发一样，您总是要征求客户的意见，以获取反馈。”“我们邀请了所有参与规划和处理上游和下游材料调度工作的供应链人员。” 开发一个原型并将其提交给业务部门，然后根据他们的反馈对该原型进行迭代以做出改进，这大约花了三周的时间。 Seshayya说：“我们采用了开发运营方法，并进行了几次sprint，以持续获得来自业务部门的反馈。” 有四个人密切参与了该项目：Seshayya、职能部门的一位同事、技术部门的一个数据科学家和一个开发人员。 他和他的同事必须克服的最大困难是获取数据以准确预测中断状况。有很多外部信息源提供了各个州或各个国家的新冠病毒病例报告和预测的结构化数据集，包括来自美国疾病控制中心(CDC)和世界卫生组织的信息。 他说：“内部数据很有挑战性，尤其是材料的供应源。”“我们利用供应商数据做出了一些很有创造性的假设，这有助于解决问题。”
预警系统 人工智能在企业内的失误已经非常严重，如果你部署了一个没有内置所有正确输入和参数的心脏病人工智能协议，这可能会造成生死攸关的后果。正如我之前提到的那样，这个问题也在最近的《福布斯》(Forbes.com)文章(《区块链技术可能(最终)会帮助医疗保健行业：但是不要屏住呼吸》，2019年7月刊)中讨论到，人工智能混乱是存在的。“在2018年7月，StatNews审查了IBM的内部文件，发现IBM的Watson提供了错误的，有时甚至是危险的癌症治疗建议。”[i] [ii] 话虽如此，在短期内，小规模的企业用例可能会被证明更加容易实现。例如，在医疗保健行业中，在财务方面面临下行风险的责任制医疗组织(ACO)可以开启一个定义明确的项目，专注于病患迁出。定义/要求的输出可能是量化的ACO财务风险，确定哪些医生倾向于理所当然地转诊，明确转诊人员的来源和去向。这样一个特定的用例，具有明确定义的结果/目标，因为具备可操作性。 可以说，在医疗保健行业中，“输出”比在小部件制造行业中要重要得多。此外， IDC的一项调查显示，四分之一的公司表示他们实施的人工智能项目中，失败率接近50% [iii]。 人工智能将推动医疗保健行业的成功 人工智能在医疗保健行业中的使用和价值将会继续增长。无论是针对疾病状态、企业收入周期的现金流或者基于价值的护理计划的预测分析，人工智能都将大有用武之地。 具体来说，人工智能技术在医疗保健行业中增长的成功因素可能包含但不限于以下几点：
所以，人工智能在医疗保健行业中的前景可以说一片光明。但是这种技术的应用是一场马拉松，而不是一场短跑。 （编辑：信阳站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
