كيف قامت شركة أدوية رائدة بتفعيل الذكاء الاصطناعي لدفع الابتكار على نطاق واسع

التحدي الرئيسي

كان عميلنا، وهو شركة أدوية رائدة، يجرب الذكاء الاصطناعي عبر وظائف تجارية متعددة. ومع ذلك، واجهت الفرق التي تعمل على حالات الاستخدام عقبات كبيرة:

• كانت البيانات مبعثرة عبر مصادر مختلفة بجودة غير متسقة.
• يجب معالجة هذه البيانات نفسها بشكل متكرر من قبل فرق مختلفة.
• كان الوصول إلى كل من البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي لامركزيًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
• لم يكن هناك إطار مشترك، لذلك كان عليهم في كل حالة استخدام إعادة اختراع أفضل الممارسات لتطوير النموذج ونشره.

ونتيجة لذلك، كانت أجهزة POC بطيئة في الإطلاق ونادرًا ما وصلت إلى مرحلة الإنتاج، مما حد من تأثير مبادرات الذكاء الاصطناعي على الأعمال. لمواجهة هذه التحديات، عملنا مع العميل لتصميم أساس قابل للتطوير يبسط التسليم عبر الفرق.

تهدف هذه المبادرة إلى توحيد مصادر البيانات وإعطاء الفرق الوصول إلى الخدمة الذاتية إلى كل من أدوات البيانات والذكاء الاصطناعي، مما يزيل التأخيرات والاختناقات. كما قدمت إمكانيات جاهزة للاستخدام لتطوير النموذج ونشره، ودمج أفضل الممارسات مباشرة في خطوط الأنابيب التي يمكن الوصول إليها. كان الهدف واضحًا: تمكين فرق حالات الاستخدام للانتقال من الإعداد إلى الإنتاج بشكل أسرع، مع كل ما يحتاجون إليه، من الوصول إلى البيانات إلى أدوات النشر، المتاحة منذ اليوم الأول.

كيف ساعدنا

قمنا بتصميم وتنفيذ خطوط أنابيب شاملة قابلة لإعادة الاستخدام لتطوير النموذج (بما في ذلك ضبط المعلمات الفائقة وتتبع اختيار التصميم وإصدار النموذج وإدارته من أجل قابلية التكرار للتوافق مع GxP) ونشر النموذج، مما يضمن قابلية التوسع والامتثال والكفاءة من اليوم الأول.
‍
من أجل تطوير النموذج، قمنا بدعم منصات متعددة بما في ذلك قواعد البيانات و الخدمات اللاسلكية المتقدمة، تغطي مجموعة واسعة من أنواع النماذج (من النماذج البسيطة إلى نماذج التعلم العميق الكبيرة) عبر مجالات البيانات المتنوعة مثل طرائق الصور والوثائق السريرية والبيانات الجزيئية.

من أجل نشر النموذج، قمنا بتصميم نهج يمتد من الإعدادات خفيفة الوزن التي لا تحتاج إلى خادم لعروض POC التوضيحية إلى الأنظمة عالية الإنتاجية في الوقت الفعلي مع اعتبارات التوفر العالية. لقد ركزنا على عمليات النشر في البنية التحتية لـ AWS، مع الدعم المدمج لنماذج الأبطال والمنافسين، وإدارة دورة الحياة، وعمليات التراجع. لقد قدمنا تكوينات افتراضية مصممة خصيصًا للأنماط الشائعة، مع ضمان احتفاظ فرق حالات الاستخدام بالتحكم الكامل للتخصيص حسب الحاجة.

من خلال استخلاص سنوات من الخبرة العملية في هذه خطوط أنابيب معيارية ويمكن الوصول إليها، قمنا بتمكين مئات الفرق من التحرك بشكل أسرع - البناء بثقة والنشر على نطاق واسع.

التأثير

تنفيذ أسرع ونطاق أكبر

ساهمت مساهمات Visium في تمكين تنفيذ أسرع بنسبة 30% لأكثر من 100 جهاز POC بتقنية AI/ML، أثناء القيادة أيضًا زيادة بنسبة 50% + في عدد الحلول التي تصل إلى الإنتاج.

تبني واسع النطاق

تم توسيع المنصة لتدعم 40,000 مستخدم، تشغيل 265 حالة استخدام عبر المؤسسة والاتصال بأكثر من 80 مصدر بيانات فريد، وتحويل التجريب المنعزل إلى تنفيذ موحد.

ابتكار معترف به

تم منح الحل جائزة جارتنر آي أون للابتكار، مع تسليط الضوء على تأثيرها كعامل تمكين استراتيجي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.