Votre Intelligence Artificielle est-elle un Service ou un Produit ? | Shook, Hardy & Bacon LLP

Aujourd’hui, les principales entreprises de soins de santé investissent massivement dans divers appareils alimentés par l’IA. Par exemple, Zimmer Biomet et le Hospital for Special Surgery de New York ont ​​récemment signé un accord de trois ans pour créer le HSS/Zimmer Biomet Innovation Center for Artificial Intelligence in Robotic Joint Replacement. “La collaboration vise à développer des outils d’aide à la décision – alimentés par la collecte de données et l’apprentissage automatique – pour aider les chirurgiens à planifier et à prédire les résultats des arthroplasties assistées par robot.” En outre, Johnson & Johnson a déclaré qu’il voyait “une formidable opportunité de tirer parti des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle pour aider à orienter la prise de décision à tous les niveaux des soins de santé”. Alors que l’intelligence artificielle commence à jouer un rôle plus important dans l’espace des soins de santé modernes, une question cruciale devra être résolue : les solutions basées sur l’IA sont-elles des produits ou des services ?

Cette distinction est très importante car les produits font l’objet de réclamations en responsabilité stricte et pour négligence, tandis que les services ne font l’objet que de réclamations pour négligence. Dans une action pour négligence, le demandeur peut obtenir des dommages-intérêts s’il peut prouver que la négligence ou l’imprudence du défendeur a causé ses blessures. Mais dans une action en responsabilité stricte, un demandeur peut obtenir des dommages-intérêts même si le défendeur n’a pas été négligent ou fautif. En d’autres termes, une entreprise peut être tenue responsable non pas parce qu’elle n’a pas fait preuve d’un certain niveau de diligence, mais simplement parce que ses actions (vente d’un produit) ont entraîné un certain type de préjudice.

La distinction entre produit et service est également importante car elle soulève la question de savoir si les programmeurs peuvent commettre une forme de négligence si leur IA s’avère inadéquate. Il existe une industrie en pleine croissance qui vend une assurance responsabilité aux programmeurs. Il s’agit d’une assurance responsabilité civile générale pour protéger les programmeurs contre les réclamations de tiers en cas de blessures corporelles et de dommages matériels pouvant résulter de leur travail. Cette assurance responsabilité professionnelle offre une couverture contre les réclamations pour négligence, fautes ou fautes en rapport avec les services professionnels des programmeurs. Et certaines entreprises qui vendent des technologies basées sur l’IA achètent en fait cette couverture pour leurs programmeurs.

À ce stade, la législation dans ce domaine est encore peu développée. Mais de bonnes analogies peuvent être tirées de cas qui traitent de problèmes similaires dans d’autres espaces différents. Ces analogies fournissent des indications précieuses sur la façon dont cette question est susceptible d’être répondue.

Traditionnellement, le logiciel est considéré comme un service, et non comme un produit, à des fins de responsabilité du fait des produits, et la négligence est la norme pertinente. Voir, par exemple, Rodgers c. Christie19-2616, 2020 WL 1079233 (3d Cir. 6 mars 2020) (confirmant l’octroi de la demande basée sur le fait qu’un outil algorithmique d’évaluation des risques avant le procès n’était pas un « produit » en vertu de la loi du New Jersey sur la responsabilité du fait des produits car il ne s’agit ni d’un “bien meuble corporel” ni d’un quelconque “semblable à celui-ci”).

Mais lorsque l’IA est intégrée dans des appareils physiques, tels que des robots chirurgicaux, il y a de bonnes raisons de croire que les théories de la responsabilité du fait des produits peuvent être appliquées. Par exemple, dans Dans l’affaire Toyota Motor Corp. Marketing d’accélération involontaire, pratiques de vente et litige en responsabilité du fait des produits, l’exécuteur testamentaire d’un conducteur a poursuivi un constructeur automobile pour obtenir réparation des dommages subis lorsque son véhicule a accéléré de manière inattendue sans qu’elle appuie sur la pédale d’accélérateur. 978 F. Sup. 2d 1053 (CD Cal. 2013). L’auteur a déposé plusieurs réclamations, y compris une réclamation en responsabilité stricte basée sur un prétendu défaut logiciel qui a causé l’accélération inattendue.

Bien que cette affaire ne concerne pas l’IA, de nombreuses allégations du demandeur concernant le défaut logiciel allégué peuvent être dirigées contre les systèmes d’IA. Par exemple, le demandeur a affirmé que le logiciel était “complexe” et n’était pas conforme à certaines normes de codage dans sa conception. Il a également été affirmé que la complexité du code entraînait une augmentation du nombre de bogues, ainsi que l’impossibilité de corriger un bogue sans en introduire un nouveau. Et l’auteur a déclaré que certains bogues logiciels peuvent provoquer une corruption de la mémoire, ce qui peut entraîner des résultats imprévisibles et des pannes logicielles susceptibles de provoquer une supposée accélération inattendue.

Cette affaire est importante car, bien qu’elle n’implique pas spécifiquement l’IA, la réclamation pour défaut de conception du demandeur a survécu au jugement sommaire. Cela suggère fortement que lorsque des logiciels – tels que l’IA – sont intégrés à des machines physiques, les tribunaux sont susceptibles de les traiter comme un « produit » aux fins de la responsabilité du fait des produits.

Au fur et à mesure que le temps passe et que de plus en plus d’affaires impliquant l’IA arrivent devant nos tribunaux, la loi commencera à rattraper son retard et nous gagnerons en clarté sur la manière dont les litiges impliquant cette nouvelle technologie s’intègrent dans notre cadre existant de responsabilité du fait des produits. Les entreprises qui développent et/ou utilisent l’IA doivent s’associer de manière proactive à des conseillers juridiques expérimentés pour surveiller les tendances et les développements dans ce domaine et concevoir des stratégies juridiques efficaces pour éliminer ou atténuer leur exposition à la responsabilité.

Comment commencer votre voyage vers l’intelligence artificielle

Photo publiée avec l’aimable autorisation d’IBM

Il y a deux types de personnes dans le monde : celles qui veulent comprendre les tenants et les aboutissants du fonctionnement des choses et celles qui ne veulent pas vraiment les détails – elles veulent juste que les choses fonctionnent. Souvent, ces deux personnes se marient.

Blague à part, ces deux traits de personnalité servent également d’exemple pour illustrer les deux types de personnes qui jouent avec – ou utilisent déjà pleinement – l’intelligence artificielle (IA). Quelqu’un veut bien comprendre comment cela fonctionne, pourquoi des recommandations sont faites, quelles données sont entrées dans le processus de décision, et plus encore. L’autre veut juste profiter des recommandations de l’IA sans comprendre comment l’IA en est arrivée là. Ou ils veulent des recommandations d’IA sans avoir besoin des compétences techniques pour tout configurer.

Ces deux types de personnes créent un défi pour le déploiement de l’IA dans les entreprises aujourd’hui, et c’est quelque chose qu’IBM a entrepris de résoudre.

Dans la plupart des environnements commerciaux d’aujourd’hui, l’IA est inaccessible à la personne moyenne. Il est souvent relégué à des data scientists ou à des développeurs qui ont des compétences spécialisées. Ils développent des algorithmes, forment l’IA et déploient des modèles, tandis que la plupart des autres membres de l’équipe voient cela comme une boîte noire.

La solution IBM est la solution d’entreprise Forfait cloud pour les données, une plateforme qui permet d’améliorer la productivité et de réduire la complexité des données et des solutions d’IA. Il exploite les fonctionnalités de maillage de données intégrées qui vous aident à intégrer et à contrôler les données cloisonnées où qu’elles se trouvent, quelle que soit la manière dont elles sont stockées. Les organisations sont capables de collecter, d’organiser et d’analyser leurs données et d’intégrer l’IA dans leurs applications et leurs processus métier. Mieux encore, il répond Je-veux-comprendre-comment-ça-fonctionne les scientifiques des données, ainsi que ceux d’entre nous qui ne sont pas techniques et moins curieux de savoir comment la soupe est faite.

“De nombreuses entreprises demandent, par où commencer avec l’IA ? Comment commencer ? Par quoi dois-je commencer ? » ça dit Steve Astorinovice-président du développement, des données et de l’IA chez IBM.

Steve Astorino (Photo gracieuseté d’IBM Canada)

Astorino, qui est également directeur du laboratoire canadien chez IBM, estime qu’environ 30 % des clients comprennent vraiment comment utiliser l’IA pour leur entreprise, mais la plupart essaient encore de trouver leur chemin.

“C’est là qu’IBM entre en jeu”, dit-il. “Nous pouvons vous aider à identifier où vous en êtes dans votre parcours vers l’IA en fonction du niveau de préparation et de maturité de votre organisation, vous aider à identifier par où commencer et vous aider à progresser dans votre parcours individuel.”

Comment commencer votre voyage vers l’IA

IBM a un double coup dur lorsqu’il s’agit de rendre l’IA accessible à tous. Le premier est la plate-forme IBM Cloud Pak for Data et le second est WeaveSpherela conférence technologique de l’entreprise qui tient la promesse de sa plateforme de rendre l’IA accessible à tous.

Organisée par le Centre d’études avancées et Evoke d’IBM, WeaveSphere est l’une des plus grandes conférences technologiques au Canada qui rassemble des leaders et des chercheurs de classe mondiale de diverses disciplines pour partager des connaissances, des idées et co-créer des technologies pour l’avenir.

Il se déroule cette année du 15 au 17 novembre à Toronto.

L’événement se concentre sur le renforcement des connaissances techniques, et les personnes qui y participent viennent de tous les horizons et de tous les niveaux de compétence technique – docteurs, étudiants diplômés, étudiants de premier cycle, leaders de l’industrie, fondateurs de startups, investisseurs et bien plus encore. Si vous êtes tout sauf technique, WeaveSphere offre une opportunité unique de vous connecter avec ceux qui le sont, afin que vous puissiez identifier et commencer votre voyage vers l’IA.

Le voyage pour démocratiser l’intelligence artificielle

Traditionnellement, les organisations utilisaient l’analyse commerciale pour obtenir des informations à partir des données collectées. Avec la création de l’IA, l’analyse prédictive a pris le relais, recherchant des modèles pour prédire les comportements ou événements futurs. Les programmes de fidélité utiliseraient ce type de technologie comme exemple.

La prochaine évolution consistait à apprendre quelles actions entreprendre plus tard des prédictions ont été faites. IBM a mis cela en action avec une apparition du supercalculateur Watson dans Jeopardy.

En fin de compte, cependant, IBM voulait démocratiser la technologie et permettre à quiconque d’accéder à la puissance d’analyse de données de l’IA sans avoir à être technique. Le résultat final était une plate-forme tout-en-un qui récupère et comprend les données.

d’IBM Forfait cloud pour les données permet à quiconque, même aux profanes sans connaissances techniques, d’examiner les données, de comprendre et d’établir des relations entre les données, et de laisser les données en place sans créer de copies inutiles. Les données et les informations peuvent être visualisées et il n’est pas nécessaire d’intégrer des API complexes, ce qui nécessite une expertise technique. Et les organisations peuvent tirer parti des outils et des compétences qui leur sont familiers.

Une fois sur la plateforme, vous pouvez saisir des données et laisser les services d’IA faire ce qu’ils veulent.

Si vous avez déjà du matériel sur site, vous pouvez le déployer localement, ou si vous utilisez déjà un autre fournisseur comme Microsoft Azure ou AWS, vous pouvez le déployer là-bas. Si vous n’avez rien en place, vous pouvez l’utiliser en tant que service sur IBM Cloud.

“En d’autres termes, si vous êtes une petite entreprise et que vous voulez faire des données et de l’IA, il n’est pas nécessaire d’avoir une énorme infrastructure informatique et votre propre centre de données”, explique Astorino. “Vous pouvez simplement dire, j’ai ces données et je veux utiliser ce service particulier, et je n’ai qu’à payer pour les services dont j’ai besoin et la quantité de données que j’analyse.”

En savoir plus sur WeaveSphere

L’IA et les données ne sont que deux des plus de 16 flux différents proposés lors de la conférence technologique WeaveSphere.

«Tissage» avec le milieu universitaire et l’industrie, les participants entendront des discours liminaires de fondateurs de startups de pointe, des ateliers de scientifiques et des présentations de recherche par des étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs.

En tant que partenaire média officiel de WeaveSphere, Digital Journal continuera à partager des mises à jour jusqu’à l’événement. Nous serons également en direct sur place pendant la conférence.

Rejoignez-nous et achetez vos billets sur weavesphere.co.

Debiopharm codirige un tour de table de série A de 10 millions de dollars pour accélérer le développement de médicaments génomiques grâce à l’intelligence artificielle

Le fonds d’innovation Debiopharm investit stratégiquement dans la mission de Whitelab Genomics visant à accélérer et alléger le développement de médicaments génomiques pour un accès plus efficace aux patients atteints de cancer à l’avenir

LAUSANE, Suisse, 13 septembre 2022 /PRNewswire/ — Debiopharm Innovation Fund, la branche d’investissement stratégique de la société biopharmaceutique suisse Debiopharm (www.debiopharm.com), a annoncé aujourd’hui son investissement dans Whitelab Genomics aux côtés de la société française de capital-risque Omnes Capital dans le cadre d’un tour de table de série A de 10 millions de dollars pour faire avancer sa mission d’accélération du développement de médicaments génomiques grâce à une technologie alimentée par l’intelligence artificielle (IA). La plate-forme informatique de Whitelab Genomics réduit le temps et le coût de développement des biothérapies, permettant un accès plus rapide au marché et des solutions thérapeutiques moins chères disponibles pour les patients dans le besoin. L’investissement de Debiopharm dans Whitelabs Genomics contribue au plan de croissance de l’équipe R&D et des opérations américaines de la start-up. Cet investissement s’inscrit dans la volonté de Debiopharm d’investir dans des solutions de santé numériques qui améliorent le parcours du patient atteint de cancer, transforment la R&D pharmaceutique et font évoluer les soins de santé vers une approche plus centrée sur le patient.

Fondée en 2019 par David Del BourgoMBA et Julien CotineauPh.D., avec une équipe de spécialistes des données de classe mondiale spécialisés dans l’IA, des biologistes computationnels, des biologistes moléculaires et des scientifiques de la médecine génomique, la start-up propose des simulations in silico personnalisées pour la découverte de cibles, le vecteur et la charge utile, l’évaluation de la génotoxicité et identification de protocoles expérimentaux pour des stratégies in vitro et in vivo.

Nous entrons dans une ère où la technologie basée sur l’IA jouera un rôle essentiel dans le développement de médicaments. Avec de meilleures façons de développer des médicaments, de réduire le risque d’actifs, de réduire le risque de toute toxicité et d’assurer l’efficacité, nous sommes en mesure d’apporter des médicaments plus personnalisés aux patients – c’est exactement ce que Whitelab Genomics a prouvé faire,déclaré Tanja DowePDG du fonds d’innovation Debiopharm.

La valeur de l’utilisation de cette plateforme basée sur l’IA est l’accélération potentielle de la phase préclinique et translationnelle, aidant les sociétés de recherche pharmaceutique à concevoir rapidement des charges utiles et des vecteurs et à identifier les meilleurs protocoles expérimentaux pour les tests in vitro et in vivo,a dit Hamzeh Abdul-HadiDirecteur d’Investissement du Fonds d’Innovation Debiopharm.

Nous sommes très heureux de clôturer cette première ronde d’investissements institutionnels avec des investisseurs aussi renommés et possédant une connaissance approfondie de l’environnement pharmaceutique. Grâce à ce financement, nous pouvons continuer à développer nos jeux de données et algorithmes propriétaires pour la charge utile et les vecteurs et développer nos collaborations avec nos clients.Express David Del BourgoPDG et co-fondateur de Whitelab Genomics.

À propos de Whitelab Genomics

WhiteLab Genomics, basé à Paris et Cambridge (MA) a été fondée en 2019 par David Del Bourgo et Julien Cotineau, spécialistes du développement et de la commercialisation de médicaments génomiques. WhiteLab Genomics vise à révolutionner le développement de thérapies génomiques en utilisant des données publiques et privées et des algorithmes d’IA internes. Whitelab Genomics accompagne ses clients tout au long des phases de développement in silico, leur permettant de développer rapidement des vecteurs cibles et des charges utiles et de gagner un temps précieux nécessaire pour donner aux patients l’accès à de nouvelles thérapies génomiques. En seulement 2 ans, Whitelab Genomics a convaincu de grandes entreprises biotechnologiques et pharmaceutiques européennes et nord-américaines d’utiliser ses solutions pour leurs programmes de développement de nouveaux médicaments, notamment l’ARN, l’ADN et les thérapies cellulaires. WhiteLab Genomics collabore également avec les laboratoires de renommée mondiale INSERM et Généthon et a été sélectionnée par Y-Combinator dans leur lot Hiver 2022. La société a remporté plusieurs prix, dont la Fondation Galien – nominée pour les startups, Polsky’s Alumni New Venture Fund Innovation Center à Université de Chicagoet le Future 40 de Station F.

Pour plus d’informations, s’il vous plaît visitez www.whitelabgx.com

À propos du Fonds d’innovation Debiopharm

Le Debiopharm Innovation Fund, la branche d’investissement stratégique de la société biopharmaceutique suisse Debiopharm, fournit un financement et des conseils stratégiques aux entreprises ayant l’ambition d’améliorer le parcours du patient, de réinventer la conduite des essais cliniques, ainsi qu’aux entreprises proposant des plateformes numériques qui soutiennent la technologie. technologies pharmaceutiques de pointe. Depuis 2017, Debiopharm a investi dans 14 entreprises de santé numérique, menant généralement les tours d’investissement.

Pour plus d’informations, visitez www.debiopharm.com/digital-health/
Nous sommes sur Twitter. Suivez-nous @DebiopharmNews sur http://twitter.com/DebiopharmNews

Contacter Debiopharm

Aube Bonine
Responsable Communication
[email protected]
Tél : +41 (0)21 321 01 11

SOURCE Debiopharm International SA

Le NIH lance le programme Bridge2AI pour étendre l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche biomédicale et comportementale

communiqué de presse

mardi 13 septembre 2022

Les National Institutes of Health investiront 130 millions de dollars sur quatre ans, selon la disponibilité des fonds, pour accélérer l’utilisation généralisée de l’intelligence artificielle (IA) par les communautés de recherche biomédicale et comportementale. Le pont vers l’intelligence artificielle du NIH Common Fund (Bridge2AI) rassemble des membres d’équipe issus de disciplines et d’horizons divers pour générer des outils, des ressources et des données richement détaillés qui répondent aux approches de l’IA. Dans le même temps, le programme veillera à ce que ses outils et ses données ne perpétuent pas les inégalités ou les problèmes éthiques pouvant survenir lors de la collecte et de l’analyse des données. Grâce à une vaste collaboration entre projets, les chercheurs de Bridge2AI créeront des orientations et des normes pour le développement d’ensembles de données prêts pour l’IA de nouvelle génération qui ont le potentiel d’aider à résoudre certains des défis les plus urgents en matière de santé humaine – comme déterminer comment génétique, comportemental et environnemental influencent la condition physique d’une personne tout au long de sa vie.

“La génération d’ensembles de données de haute qualité provenant de sources éthiques est essentielle pour permettre l’utilisation des technologies d’IA de nouvelle génération qui transforment notre façon de faire de la recherche”, a déclaré Lawrence A. Tabak, DDS, Ph.D., exerçant les fonctions du directeur du NIH . “Les solutions aux défis de longue date en matière de santé humaine sont à notre portée, et il est maintenant temps de connecter les chercheurs et les technologies d’IA pour aborder nos questions de recherche les plus difficiles et, en fin de compte, contribuer à améliorer la santé humaine.”

L’IA est autant un domaine scientifique qu’un ensemble de technologies qui permettent aux ordinateurs d’imiter la façon dont les humains ressentent, apprennent, raisonnent et agissent. Bien que l’IA soit déjà utilisée dans la recherche biomédicale et les soins de santé, son adoption généralisée a été limitée en partie en raison des défis liés à l’application des technologies d’IA à divers types de données. En effet, les ensembles de données biomédicales et comportementales collectées en routine sont souvent insuffisants, ce qui signifie qu’elles manquent d’informations contextuelles importantes sur le type de données, les conditions de collecte ou d’autres paramètres. Sans ces informations, les technologies d’IA ne peuvent pas analyser et interpréter avec précision les données. Les technologies d’IA peuvent également incorporer par inadvertance des préjugés ou des inégalités à moins qu’une attention particulière ne soit accordée aux contextes sociaux et éthiques dans lesquels les données sont collectées. Pour exploiter la puissance de l’IA pour la découverte biomédicale et accélérer son utilisation, les scientifiques ont d’abord besoin d’ensembles de données, de normes et de meilleures pratiques bien décrits et élaborés de manière éthique pour générer des données biomédicales et comportementales prêtes pour l’analyse de l’IA.

En développant des outils et des meilleures pratiques pour rendre les données prêtes pour l’IA, Bridge2AI produira également une variété de types de données divers prêts à être utilisés par la communauté de recherche pour l’analyse de l’IA. Ces types incluent la voix et d’autres données pour aider à identifier les changements anormaux dans le corps. Les chercheurs généreront également des données qui pourront être utilisées pour établir de nouveaux liens entre des voies génétiques complexes et des changements dans la forme ou la fonction des cellules afin de mieux comprendre comment ils travaillent ensemble pour influencer la santé. De plus, des données prêtes pour l’IA seront préparées pour aider à améliorer la prise de décision dans les établissements de soins intensifs afin d’accélérer le rétablissement après une maladie aiguë et aider à découvrir les processus biologiques complexes qui sous-tendent le rétablissement d’un individu après une maladie.

Le programme Bridge2AI s’engage à promouvoir constitution d’équipes de recherche très diverses dans les perspectives académiques et techniques, les origines et les disciplines. La diversité est essentielle pour la génération éthique d’ensembles de données et pour la formation des futures technologies d’IA afin de réduire les biais et d’améliorer l’efficacité pour toutes les populations, y compris celles qui sont sous-représentées dans la recherche biomédicale et comportementale. Bridge2AI développera des pratiques éthiques pour la génération et l’utilisation des données, en abordant des questions importantes telles que la confidentialité, la fiabilité des données et la réduction des biais.

Le NIH a publié quatre prix pour les projets de génération de données, et trois prix créer un Bridge Center pour les activités d’intégration, de diffusion et d’évaluation. Les projets de génération de données généreront de nouveaux ensembles de données biomédicales et comportementales prêts à être utilisés dans le développement de technologies d’IA, ainsi que créeront des normes et des outils de données pour garantir que les données sont trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables, un principe connu sous le nom de FAIR. En outre, les projets de génération de données développeront des supports de formation qui favorisent une culture de la diversité et l’utilisation de pratiques éthiques tout au long du processus de génération de données. Le Bridge Centre sera chargé d’intégrer les activités et les connaissances dans les projets de génération de données et de diffuser les produits, les meilleures pratiques et le matériel de formation.

Le programme Bridge2AI est un effort à l’échelle du NIH géré en collaboration par le NIH Common Fund, le National Center for Complementary and Integrative Health, le National Eye Institute, le National Human Genome Research Institute, le National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering et le National Bibliothèque de médecine. Pour en savoir plus sur le programme Bridge2AI, visitez Musings from the Mezzanine Blog de la Bibliothèque nationale de médecine, et Regarde cette video sur le programme Bridge2AI.

À propos du Fonds commun des NIH : Le Fonds commun des NIH encourage la collaboration et soutient une gamme de programmes trans-NIH exceptionnellement percutants. Les programmes du Fonds commun sont administrés par le Bureau de la coordination stratégique de la Division de la coordination des programmes, de la planification et des initiatives stratégiques au sein du Bureau du directeur des NIH en partenariat avec les instituts, centres et bureaux des NIH. Plus d’informations sont disponibles sur le site Web du Fonds commun : https://commonfund.nih.gov.

À propos des Instituts nationaux de la santé (NIH) :
Le NIH, l’agence nationale de recherche médicale, comprend 27 instituts et centres et fait partie du département américain de la Santé et des Services sociaux. Le NIH est la principale agence fédérale qui mène et soutient la recherche médicale fondamentale, clinique et translationnelle et étudie les causes, les traitements et les remèdes pour les maladies courantes et rares. Pour plus d’informations sur le NIH et ses programmes, visitez www.nih.gov.

NIH… transformer la découverte en santé®

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USF Health et Weill Cornell Medicine obtiennent un financement inaugural dans le cadre de l’initiative Bridge2AI récemment lancée par les NIH et créeront une plateforme d’intelligence artificielle pour utiliser la voix pour diagnostiquer les maladies | Rédaction

une femme souriante pour un portrait

Tampa FL (13 septembre 2022) – L’intelligence artificielle pourrait bientôt aider les cliniciens à diagnostiquer et à traiter des maladies, notamment le cancer et la dépression, en se basant sur le son de la voix d’un patient, alors que 12 instituts de recherche de premier plan lancent une étape importante Institut national de la santé– projet académique financé qui peut établir la voix comme un biomarqueur utilisé dans les soins cliniques.

L’Université de Floride du Sud à Tampa, en Floride, est l’institution chef de file du projet en collaboration avec WeillCornell Medicine à New York, 10 autres institutions aux États-Unis et au Canada et la startup franco-américaine de biotechnologie de l’IA Owkin. La première année du projet comprend 3,8 millions de dollars du NIH, avec un financement ultérieur au cours des trois prochaines années, en fonction des crédits annuels du Congrès des NIH qui pourraient porter le prix total à 14 millions de dollars.

Appelé La voix comme biomarqueur de santé, La projet est l’un des nombreux récemment financés par le NIH Common Fund’s Bridge2AI programme, qui est conçu pour utiliser l’IA pour relever des défis biomédicaux complexes. Le projet Voice visera à créer une base de données éthique de diverses voix humaines, protégeant la vie privée des patients. À l’aide de ces données, des modèles d’apprentissage automatique seront formés pour détecter les maladies en détectant les changements dans la voix humaine, ce qui pourrait donner aux cliniciens un outil de diagnostic peu coûteux à utiliser en conjonction avec d’autres méthodes cliniques.

Sur la base de la littérature existante et des recherches en cours, l’équipe de recherche a identifié cinq catégories de cohortes de maladies pour lesquelles les changements de voix étaient associés à des maladies spécifiques avec des besoins non satisfaits bien reconnus. Les données recueillies pour ce projet porteront sur les catégories de maladies suivantes :

  • Troubles de la voix : (cancer du larynx, paralysie des cordes vocales, lésions bénignes du larynx)
  • Maladies neurologiques et neurodégénératives (Alzheimer, Parkinson, AVC, SLA)
  • Troubles de l’humeur et psychiatriques (dépression, schizophrénie, troubles bipolaires)
  • Troubles respiratoires (pneumonie, BPCO)
  • Troubles pédiatriques de la voix et de la parole (retards de la parole et du langage, autisme)

Bien que les travaux préliminaires sur les données vocales aient été prometteurs, les limites de l’intégration de la voix en tant que biomarqueur dans la pratique clinique ont été associées à de petits ensembles de données, à des préoccupations éthiques concernant la propriété et la confidentialité des données, à des biais et à un manque de diversité des données. . Pour les résoudre, le La voix comme biomarqueur de santé Le projet crée une vaste base de données vocales de haute qualité, multi-institutionnelle et diversifiée, liée à des biomarqueurs protégés par l’identité/non identifiables à partir d’autres données telles que la démographie, l’imagerie médicale et la génomique. La technologie d’apprentissage fédéré – un nouveau cadre d’IA qui permet de former des modèles d’apprentissage automatique sur des données sans que les données ne quittent leur source – sera déployée dans plusieurs centres de recherche par Owkin pour démontrer que la recherche intercentrique sur l’IA peut être menée tout en préservant la confidentialité et sécurité des données vocales sensibles.

Soutenu par des experts en intelligence artificielle, des bioéthiciens et des spécialistes des sciences sociales, le projet vise à transformer notre compréhension fondamentale de la maladie et à introduire une nouvelle méthode révolutionnaire de diagnostic et de traitement des maladies en milieu clinique. Parce que la voix humaine est peu coûteuse, facile à stocker et facilement disponible, diagnostiquer une maladie par la voix à l’aide de l’IA pourrait être une étape transformatrice dans la médecine de précision et abordable.

Dr. Yaël Bensoussan. Crédit Allison Long/USF Health.

La voix comme biomarqueur de santé est codirigé par le Dr. Yael Bensoussan, MD, da École de médecine USF Health Morsani et Olivier Elemento, PhD de la Médecine Weill Cornell, co-chercheurs principaux du projet. Le projet comprend également des chercheurs principaux de 10 autres universités d’Amérique du Nord; Alexandros Sigaras et Anaïs Rameau (Médecine Weill Cornell), Maria Powell (Université Vanderbilt), Ruth Bahr (Collège des sciences comportementales et communautaires de l’Université de Floride du Sud), Alistair Johnson (SickKids), Philippe Payne (Université de Washington à Saint-Louis), David Dorr (Université de la santé et des sciences de l’Oregon), Jean-Christophe Bélisle-Pipon (Université Simon Fraser), Vardit Ravitsky (Université de Montréal), Satrajit Ghosh (Massachusetts Institute of Technology (MIT)), Kathy Jenkins (Hôpital pour enfants de Boston), Frank Rudzizc et Jordan Lerner-Ellis (Université de Toronto), Gaëtane Michaud (École de médecine USF Health Morsani). Démarrage de l’IA Okkin déploie sa technologie d’apprentissage fédéré dans plusieurs instituts de recherche pour protéger la sécurité et la confidentialité des données vocales sensibles.

“La voix a le potentiel d’être un biomarqueur pour divers problèmes de santé”, a déclaré le Dr. Bensoussan, professeur adjoint au Département d’oto-rhino-laryngologie et directeur du USF Health Voice Center à l’USF Health Morsani College of Medicine. D’énormes ensembles de données utilisant le meilleur de la technologie actuelle de manière collaborative révolutionneront la façon dont la voix est utilisée comme outil pour aider les cliniciens à diagnostiquer les maladies et les troubles.

“Le potentiel de l’utilisation de la voix et des sons en conjonction avec des algorithmes d’IA avancés pour diagnostiquer avec précision certaines maladies est incroyable. Nos futures découvertes pourraient conduire à une révolution dans le domaine de la santé, où la surveillance vocale continue peut alerter les cliniciens plus tôt qu’actuellement sur certaines conditions, telles que les infections ou les maladies neurologiques », a déclaré le Dr. Element, directeur de l’Englander Institute for Precision Medicine et professeur. de physiologie et de biophysique à Weill Cornell Medicine.

“En utilisant l’IA pour analyser de minuscules changements dans la voix humaine, notre objectif est d’aider les cliniciens à diagnostiquer et à traiter des affections allant du cancer à la dépression. Les biomarqueurs vocaux devraient jouer un rôle de plus en plus important dans les soins de santé. Nous sommes ravis d’utiliser l’apprentissage fédéré, notre cadre d’IA préservant la confidentialité, pour connecter le monde médical dans la quête d’amélioration des résultats pour les patients », a déclaré Thomas Clozel MD, co-fondateur et PDG d’Owkin.

Ce projet est soutenu par le numéro de prix des National Institutes of Health : OT2OD032720.

À propos de l’USF Santé

La mission d’USF Health est d’imaginer et de mettre en œuvre l’avenir de la santé. Il s’agit d’un partenariat entre la Faculté de médecine Morsani de l’USF Saúde, la Faculté des sciences infirmières, la Faculté de santé publique, la Faculté de pharmacie Taneja, l’École de physiothérapie et des sciences de la réadaptation, les programmes d’études supérieures et postdoctorales en sciences biomédicales. et la Faculté de santé du groupe USF de médecins multispécialisés. L’Université de Floride du Sud est une université de recherche mondiale à fort impact dédiée à la réussite des étudiants. Au cours des 10 dernières années, aucune autre université publique du pays n’a progressé plus rapidement dans le classement national des universités US News and World Report que l’USF. Pour plus d’informations, visitez santé.usf.edu

À propos de Weill Cornell Medicine

Weill Cornell Medicine s’engage pour l’excellence dans les soins aux patients, la découverte scientifique et la formation des futurs médecins à New York et dans le monde. Les médecins et les scientifiques de Weill Cornell Medicine – professeurs au Weill Cornell Medical College, à la Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences et à la Weill Cornell Physician Organization – sont impliqués dans des soins cliniques de classe mondiale et une recherche de pointe qui relie les patients aux dernières innovations thérapeutiques et les stratégies de prévention. Situé au cœur du corridor scientifique de l’Upper East Side, le puissant réseau de collaborateurs de Weill Cornell Medicine s’étend à son université mère, l’Université Cornell ; le Qatar, où Weill Cornell Medicine-Qatar propose un diplôme de médecine de l’Université Cornell ; et à des programmes en Tanzanie, en Haïti, au Brésil, en Autriche et en Turquie. La faculté de médecine de Weill Cornell fournit des soins exemplaires aux patients au NewYork-Presbyterian / Weill Cornell Medical Center, au NewYork-Presbyterian Westchester Behavioral Health Center, au NewYork-Presbyterian Lower Manhattan Hospital, au NewYork-Presbyterian Queens et au NewYork-Presbyterian Brooklyn Methodist Hospital. Weill Cornell Medicine est également affilié à Houston Methodist. Pour plus d’informations, visitez weill.cornell.edu.

Sphera signe un accord pour acquérir riskmethods, un leader des logiciels de gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle

CHICAGO ET MUNICH–(FIL D’AFFAIRES)–Sphera, l’un des principaux fournisseurs mondiaux de logiciels de gestion des risques, de données et de services de gestion des performances et des risques environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG), annonce qu’il a conclu un accord pour acquérir des méthodes de gestion des risques, une société primée avec des à Munich, en Allemagne, une société de logiciels spécialisée dans la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement (SCRM).

Fondée en 2013, la solution logicielle en tant que service (SaaS) de riskmethods s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA) de pointe, le big data et l’apprentissage automatique pour sécuriser les réseaux de la chaîne d’approvisionnement de ses clients. Sa plate-forme logicielle collecte des données et des informations en temps réel sur les fournisseurs, distingue les signaux critiques du «bruit» et fournit aux utilisateurs le statut détaillé des fournisseurs afin qu’ils puissent éviter les risques de perturbation des activités avant qu’ils ne se matérialisent et gagner en transparence sur la chaîne d’approvisionnement.

« Le logiciel basé sur le cloud de Riskmethods identifie, analyse et aide à atténuer tous les types de risques de la chaîne d’approvisionnement, y compris la surveillance des pratiques de durabilité et la conformité ESG dans la chaîne d’approvisionnement. Son approche innovante de la SCRM renforce les capacités de Sphera à offrir une solution de surveillance et de reporting des émissions de portée 3 et poursuit notre mission de créer un monde plus sûr, plus durable et plus productif », a déclaré Paul Marushka, président et chef de la direction de Sphera. “Et sa présence en Europe et aux États-Unis renforce notre capacité à servir notre clientèle mondiale en expansion.”

La solution logicielle SCRM de la société est un outil robuste pour gérer les risques dans des chaînes d’approvisionnement de plus en plus complexes, ainsi que pour faire face à une conformité réglementaire en constante expansion. Alors que les entreprises mondiales opèrent dans un monde de perturbations et d’agitation – pandémies et changement climatique, pour n’en nommer que quelques-unes – riskmethods propose des solutions SCRM en temps réel qui permettent aux entreprises de gérer de manière proactive les risques potentiels de la chaîne d’approvisionnement et de se conformer aux réglementations opérationnelles et réglementaires ESG émergentes.

« Au cours des 10 dernières années, riskmethods a permis aux entreprises de maîtriser les risques de la chaîne d’approvisionnement et de créer des réseaux d’approvisionnement fiables », a déclaré Heiko Schwarz, PDG et fondateur de riskmethods. « L’ajout de notre solution logicielle avancée d’IA et d’apprentissage automatique SCRM au portefeuille de produits de Sphera nous permettra d’étendre notre portée dans le monde entier et d’aider encore plus de clients à gérer les risques de la chaîne d’approvisionnement. Nous sommes ravis de rejoindre la famille Sphera de logiciels, de données et de solutions de conseil ESG de premier plan. »

Kelly Wannop, directrice générale de Blackstone, a déclaré : « L’investissement de Blackstone en 2021 dans Sphera reflète notre conviction dans la mission et la croissance ESG de Sphera. L’acquisition prévue de méthodes de gestion des risques démontre une fois de plus notre engagement à aider Sphera à développer ses solutions ESG opérationnelles. Eli Nagler, directeur général principal de Blackstone, a poursuivi : « Nous sommes ravis d’accueillir Risk Methods chez Sphera et nous sommes impatients d’étendre leurs solutions SCRM à encore plus de clients.

ReedSmith LLP et Simpson Thatcher & Bartlett LLP ont agi en tant que conseillers juridiques de Sphera et Blackstone, tandis qu’Evercore a agi en tant que conseiller financier. Pour les vendeurs, DLA Piper a agi en tant que conseiller juridique et Stifel en tant que conseiller financier.

À propos de Sphère

Sphera est le principal fournisseur de logiciels de gestion des risques et de la performance environnementale, sociale et de gouvernance (ESG), de données et de services de conseil axés sur l’environnement, la santé, la sécurité et la durabilité (EHS&S), la gestion des risques opérationnels et des produits. Depuis plus de 30 ans, nous avons servi plus de 6 700 clients et plus d’un million d’utilisateurs dans 80 pays pour aider les entreprises à assurer la sécurité de leurs employés, la durabilité de leurs produits et la productivité de leurs opérations. En savoir plus sur Sphera sur www.sphere.com. Suivez Sphera sur LinkedIn.

À propos des méthodes de risque

riskmethods permet aux organisations du monde entier d’identifier, d’analyser et d’atténuer tous les types de gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement (SCRM). Le logiciel riskmethods utilise l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour sécuriser le réseau de la chaîne d’approvisionnement de ses clients. Sa plate-forme logicielle collecte des données et des informations en temps réel sur les fournisseurs, distingue les signaux critiques du « bruit » et offre aux utilisateurs une visibilité sur plusieurs niveaux de votre chaîne d’approvisionnement afin qu’ils puissent atténuer les risques d’interruption des activités et gagner en transparence sur la chaîne d’approvisionnement. Les plus de 200 employés de la société répartis dans 4 bureaux à travers le monde servent plus de 225 entreprises clientes. Plus d’informations peuvent être trouvées à www.riskmethods.net.

À propos de Blackstone

Blackstone est la plus grande société d’investissement alternatif au monde. Nous cherchons à créer un impact économique positif et une valeur à long terme pour nos investisseurs, les entreprises dans lesquelles nous investissons et les communautés dans lesquelles nous travaillons. Pour ce faire, nous utilisons des personnes extraordinaires et un capital flexible pour aider les entreprises à résoudre leurs problèmes. Nos 941 milliards de dollars d’actifs sous gestion comprennent des véhicules d’investissement axés sur le capital-investissement, l’immobilier, la dette et les capitaux propres, les infrastructures, les sciences de la vie, les capitaux de croissance, le crédit opportuniste, les titres de qualité inférieure, les actifs réels et les fonds secondaires, le tout à l’échelle mondiale. Plus d’informations sont disponibles sur www.blackstone.com. Suivez Blackstone sur Twitter @Blackstone.

TriageLogic propose un nouvel outil d’intelligence artificielle pour les messages médicaux

Les infirmières de triage se coordonnent avec les services de santé depuis leurs bureaux séparés dans un centre d'appels médicaux.

Centre de services médicaux

…MedAnswer Assist a déjà démontré une augmentation de 30 % de la précision des renvois de messages urgents, ce qui équivaut à six (6) millions d’appels.

TriageLogic est fier d’annoncer son nouvel outil basé sur l’intelligence artificielle (IA) en instance de brevet pour les preneurs de messages médicaux. Connu comme Aide MedAnswer, ce module autonome invite les opérateurs du service client (ASO) avec les questions appropriées à poser aux patients appelants pour vérifier qu’ils présentent des symptômes qui justifient une évaluation médicale urgente. Ensuite, nous expliquons pourquoi cette technologie est si révolutionnaire, comment elle profite aux services de santé, aux infirmières et aux médecins, et comment les organisations de santé peuvent tirer parti de ce service pour les soins de leurs propres patients.

Pourquoi MedAnswer Assist est si important

Il incombe à tous les professionnels de la santé (médecins ou infirmières de triage en télésanté) d’amener les appelants vers les patients aux niveaux de soins appropriés dans les délais appropriés. Les retards de soins sont dangereux pour la santé du patient et exercer la responsabilité. Cependant, les médecins et les infirmières ne sont souvent pas les premiers points de contact qu’un patient a avec un professionnel de la santé. Au lieu de cela, il s’agit généralement d’un service de réception de messages, tel qu’un bureau d’accueil, un portail de messagerie ou un opérateur travaillant dans un service de messagerie vocale. Ces opérateurs relaient les messages téléphoniques des patients vers les prestataires.

Certains symptômes du patient peuvent être relativement faciles à identifier comme urgents, comme un nouveau-né avec de la fièvre ou un adulte avec des douleurs thoraciques. Mais les patients qui appellent pour des commandes de ravitaillement, par exemple, peuvent ne pas mentionner un symptôme grave qui est plus grave, voire mortel. Cela peut se produire lorsque les patients ne sont tout simplement pas conscients de l’urgence de leurs symptômes ou si la personne qui le reçoit ne sait pas quand poser plus de questions.

C’est là qu’intervient MedAnswer Assist : il analyse le texte saisi et invite automatiquement l’utilisateur avec les questions appropriées afin qu’il puisse documenter les symptômes qu’un prestataire doit connaître. Cela aide les prestataires à réduire la morbidité et la mortalité dues au manque d’informations.

Résultats du centre d’appel médical

La mise en œuvre de MedAnswer Assist peut avoir une influence considérable sur les résultats de santé des patients. Environ 100 millions de messages sont relayés aux médecins et aux infirmières aux États-Unis au cours d’un mois donné. Parmi ceux-ci, environ 20 millions sont des cas urgents. Dans l’une des études de TriageLogic, MedAnswer Assist a déjà démontré une augmentation de 30 % de la précision du transfert de messages urgents, égal à six (6) millions d’appels.

Mise en œuvre de MedAnswer Assist

MedAnswer Assist est conçu pour faciliter la mise en œuvre dans n’importe quel centre d’appel médical. Comme l’explique TriageLogic, il nécessite une formation minimale pour démarrer et ajoute très peu de temps au processus d’appel entrant.

Comme indiqué précédemment, cet outil est autonome : les ASO peuvent l’utiliser directement, ou il peut être intégré de manière transparente au logiciel d’exécution d’un fournisseur existant via les API et les modules d’intégration prédéfinis de MedAnswer Assist.

Soutien du centre de soins médicaux

Le chiffre d’affaires a affecté une grande partie de l’industrie de la santé ces dernières années, avant même la propagation du COVID-19. C’est pourquoi TriageLogic propose des services d’assistance en plus de son outil MedAnswer Assist.

Pour les prestataires ayant besoin de soins médicaux, TriageLogic propose également Dépistage des infirmières en service. Ce programme fonctionne à partir de son propre centre d’appels médicaux, qui comprend du personnel clinique et non clinique. Vos ASO et infirmières autorisées peuvent devenir une extension de la pratique d’un fournisseur, offrant des instructions personnalisées sur les modalités de soins spécifiques à ce fournisseur. Les ASO utilisent MedAnswer Assist pour répondre aux appels entrants des patients, tandis que les IA agissent en tant qu’infirmières de triage pour répondre à ces rappels dans créneaux horaires appropriés. Le support clinique et non clinique est disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. De plus, les infirmières de TriageLogic profitent de l’étalon-or de protocoles de dépistage infirmiers des Drs. Schmitt et Thompson pour évaluer la sévérité des symptômes du patient.

Évaluations de dépistage et formation des infirmières

TriageLogic garantit que tous les IA passent par un processus d’évaluation rigoureux. Cela comprend la vérification de vos connaissances et de votre expérience médicales, vos capacités d’écoute pour aborder les patients par téléphone, ainsi que vos compétences pour gérer les appels difficiles et toujours obtenir les informations dont ils ont besoin pour générer des dispositions précises pour les soins.

TriageLogic offre également des formations internes et des cours de certification pour les infirmières intéressées à élargir leurs compétences dans les domaines du triage et de l’assistance téléphonique. Vous trouverez des informations sur cette formation dans votre Centre d’apprentissageou discutés lors d’une évaluation directe des besoins avec le personnel d’un fournisseur.

Partage et sécurité des données patient (SOC 2 Type 2)

Pour les systèmes de santé qui choisissent de s’associer à TriageLogic pour l’assistance d’un centre d’appel médical tiers, toutes les interactions avec les patients sont documentées dans leur logiciel de triage infirmier, myTriageChecklist. Ces données sur les patients sont ensuite partagées directement avec les prestataires appropriés pour la continuité des soins. Les données peuvent être intégrées directement au DSE existant d’un fournisseur ou via des fichiers qui le prennent en charge.

Toutes les informations sont conformes à la loi HIPAA et cryptées, conformément aux meilleures pratiques de cybersécurité des soins de santé. TriageLogic obtient également Certification SOC2.

Contactez TriageLogic pour plus d’informations

Les prestataires et les centres de santé intéressés par l’utilisation de MedAnswer Assist pour améliorer les résultats de santé de leurs patients sont encouragés à contacter TriageLogic pour programmer un appel de présentation. Des informations sur les services de TriageLogic – y compris le triage des infirmières sur appel, myTriageChecklist, les protocoles de triage des infirmières et la surveillance à distance des patients (RPM) – sont également disponibles sur son site Web.

À propos de TriageLogic

TriageLogic est un fournisseur de technologies de télésanté infirmière de haute qualité, de surveillance à distance des patients et de solutions de centres d’appels médicaux, dirigé par des médecins et accrédité par l’URAC. Fondé en 2007, TriageLogic Group dessert aujourd’hui plus de 9 000 médecins et couvre plus de 25 millions de vies à l’échelle nationale. Apprenez-en plus sur l’entreprise et ses services en visitant triagélogique. avec.

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L’industrie mondiale des robots IA devrait atteindre 38,4 milliards de dollars d’ici 2027 – ResearchAndMarkets.com

DUBLIN–(FIL D’AFFAIRES)–O “Rapport d’étude de marché sur les robots d’intelligence artificielle par offre (matériel et logiciel), type de robot, technologie, mode de déploiement, application, région (Amériques, Asie-Pacifique et Europe, Moyen-Orient et Afrique) – Prévisions mondiales pour 2027 – Impact cumulé du COVID -19” rapport a été ajouté à ResearchAndMarkets.com offrir.

La taille du marché mondial des robots d’intelligence artificielle a été estimée à 5 860,10 millions de dollars américains en 2021, 8 003,14 millions de dollars américains en 2022 et devrait croître à un TCAC de 36,82 % pour atteindre 38 450,19 millions de dollars américains jusqu’en 2027.

Fenêtre stratégique compétitive :

La fenêtre concurrentielle stratégique analyse le paysage concurrentiel en termes de marchés, d’applications et de zones géographiques pour aider le fournisseur à définir un alignement ou une adéquation entre ses capacités et ses opportunités pour les perspectives de croissance future. Il décrit l’ajustement optimal ou favorable pour que les fournisseurs adoptent des stratégies successives de fusion et d’acquisition, d’expansion géographique, de recherche et développement et d’introduction de nouveaux produits afin d’exécuter une expansion et une croissance commerciales supplémentaires sur une période de prévision.

Matrice de positionnement FPNV :

La matrice de positionnement de FPNV évalue et catégorise les fournisseurs sur le marché des robots IA en fonction de la stratégie commerciale (croissance de l’entreprise, couverture de l’industrie, viabilité financière et support des canaux) et de la satisfaction du produit (rapport qualité-prix, facilité d’utilisation, fonctionnalités du produit et support client) qui aide les entreprises à prendre de meilleures décisions et à comprendre le paysage concurrentiel.

Analyse des parts de marché :

L’analyse de la part de marché propose l’analyse des fournisseurs en tenant compte de leur contribution au marché global. Cela vous donne une idée de votre génération de revenus sur le marché global par rapport aux autres fournisseurs de l’espace. Il fournit des informations sur les performances des fournisseurs en termes de génération de revenus et de clientèle par rapport aux autres. Connaître la part de marché donne une idée de la taille et de la compétitivité des fournisseurs pour l’année de référence. Il révèle les caractéristiques du marché en termes de traits d’accumulation, de fragmentation, de dominance et d’amalgamation.

Le rapport donne un aperçu des indicateurs suivants :

1. Pénétration du marché : Fournit des informations complètes sur le marché proposées par les principaux acteurs

2. Développement du marché : Fournit des informations détaillées sur les marchés émergents rentables et analyse la pénétration dans les segments de marché matures

3. Diversification du marché : Fournit des informations détaillées sur les lancements de nouveaux produits, les zones géographiques inexploitées, les développements et les investissements récents

4. Évaluation et veille concurrentielles : Fournit une évaluation exhaustive des parts de marché, des stratégies, des produits, de la certification, des approbations réglementaires, du paysage des brevets et des capacités de fabrication des principaux acteurs

5. Développement de produits et innovation : Fournit des informations intelligentes sur les technologies futures, les activités de R&D et les développements de produits innovants

Le rapport répond à des questions telles que :

1. Quelle est la taille du marché et les prévisions du marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

2. Quels sont les facteurs inhibiteurs et l’impact du COVID-19 sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle au cours de la période de prévision ?

3. Quels sont les produits/segments/applications/domaines dans lesquels investir au cours de la période de prévision sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle ?

4. Quelle est la fenêtre concurrentielle stratégique pour les opportunités sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

5. Quelles sont les tendances technologiques et les cadres réglementaires sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

6. Quelle est la part de marché des principaux fournisseurs sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle ?

7. Quels modes et mouvements stratégiques sont considérés comme appropriés pour entrer sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

dynamique du marché

Conducteurs

  • Forte adoption des robots à usage personnel

  • Adoption croissante des robots IA dans le secteur de la santé

  • Demande croissante de robots industriels pour l’automatisation

restrictions

  • Réticence à adopter de nouvelles technologies

Opportunités

  • Concentrez-vous sur le développement de robots avec des cas d’application spéciaux qui fonctionnent et ajoutent de la valeur

  • L’augmentation de la population vieillissante à travers le monde augmente la demande de robots basés sur l’IA pour les soins aux personnes âgées

Défis

  • Long délai de mise sur le marché des robots et coût de maintenance élevé

Entreprises citées

  • ROBOTIQUE ET AMI DE LA GRENOUILLE BLEUE

  • Boston Dynamics, Inc.

  • Comau SpA

  • Diligent Robotique Inc.

  • F&P Robotics SA

  • FANUC UK Ltd.

  • FRANKA EMIKA GmbH

  • HARMAN International

  • Société intel

  • Société internationale des machines commerciales

  • Jibo, Inc.

  • Kuka SA

  • Société LG

  • Microsoft Corporation

  • Nvidia Corporation

  • Robotique PAL

  • Promobot LLC

  • Repenser la robotique

  • SoftBank Robotics Corp

  • Staubli International SA

Pour plus d’informations sur ce rapport, visitez https://www.researchandmarkets.com/r/s13vtl

La taille du marché de l’IA atteindra 1 394,30 milliards de dollars d’ici 2029

Pune, Inde, 13 septembre 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Le monde Taille du marché de l’IA devrait passer de 387,45 milliards de dollars américains en 2022 à 1 394,30 milliards de dollars américains en 2029 à un TCAC de 20,1 % au cours de la période de prévision. Des investissements croissants dans la technologie de l’IA par des entreprises de toutes tailles dans tous les secteurs pour prendre de l’ampleur dans les années à venir. Fortune Business Insights™ a publié ces informations dans son récent rapport intitulé “Prévisions du marché de l’intelligence artificielle, 2022-2029”. Selon le rapport, la taille du marché mondial était de 328,34 milliards de dollars en 2021.

La demande croissante de technologie d’intelligence artificielle dans divers secteurs moteurs tels que la vente au détail, la BFSI, la santé, l’alimentation et les boissons, l’automobile et la logistique contribue de manière significative à la croissance du marché mondial.

Demandez un exemplaire du rapport de recherche :

https://www.fortunebusinessinsights.com/enquiry/request-sample-pdf/artificial-intelligence-market-100114

Développement clé de l’industrie :

Avril 2021 – Microsoft Corporation, la multinationale technologique basée aux États-Unis, a annoncé l’acquisition de Nuance Communications, Inc., l’un des principaux fournisseurs de logiciels d’intelligence artificielle et de cloud. Nuance sert principalement le secteur de la santé et son acquisition prendrait en charge Microsoft Cloud for Healthcare.

Portée et segmentation du rapport

Couverture du rapport Détails
période de prévision 2022 à 2029
Période de prévision 2022 à 2029 CAGR 20,1 %
Projection de valeur 2029 1 394,30 milliards de dollars américains
année de référence 2021
Taille du marché de l’IA en 2021 328,34 milliards de dollars américains
données historiques pour 2018 à 2020
nombre de pages 160
segments couverts Composant, Fonction, Déploiement, Industrie et Géographie
Moteurs de croissance du marché de l’IA Les acteurs clés mettent l’accent sur la R&D et les achats pour fournir des solutions personnalisées
La demande croissante de soins de santé a entraîné une augmentation de 150% de la croissance du marché en 2020
Avancement du paysage de l’Internet artificiel des objets (AIoT) pour ouvrir de nouvelles opportunités de croissance
L’Amérique du Nord a généré 143,49 milliards de dollars en 2021 et augmentera considérablement jusqu’en 2029

Les applications croissantes et les modes de déploiement faciles ont attiré l’attention des gouvernements sur la technologie de l’IA, ce qui a conduit à la croissance des investissements gouvernementaux dans l’IA et les technologies connexes. En outre, les progrès de l’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones artificiels (ANN) ont également alimenté l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans diverses industries telles que l’aérospatiale, la santé, la fabrication et l’automobile. De plus, la croissance de la demande d’analyse et d’interprétation de grandes quantités de données augmente la demande de solutions industrielles d’intelligence artificielle.

La demande croissante en soins de santé a entraîné une augmentation de 150 % de la croissance du marché de l’IA

La croissance du marché de l’intelligence artificielle a connu une tendance à la hausse pendant la pandémie de COVID-19, car l’adoption de l’IA a augmenté dans les soins de santé. Par rapport à 2019, une augmentation vertigineuse de 150 % de la croissance du marché a été observée en 2020. L’IA est devenue une technologie très recherchée dans le domaine de la santé pendant le COVID-19, qu’il s’agisse de relever les défis liés à la pandémie ou de fournir des modèles efficaces et fiables pour de meilleurs résultats. . La découverte de médicaments est également un domaine d’application important pour la technologie de l’IA. Récemment, Facebook AI et Tata Consultancy Services ont été vus utiliser l’IA pour mieux comprendre le coronavirus et identifier les molécules potentielles contre la pandémie. Outre les soins de santé, la vente au détail, le commerce électronique, la logistique et le transport figurent parmi les principaux utilisateurs de la technologie.

Cliquez ici pour l’impact à court et à long terme de COVID-19 sur ce marché :

https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114

Pilotes et restrictions:

Accent croissant sur le développement de l’autonomie des robots

La technologie de l’IA stimule considérablement l’industrie de la robotique. La compétitivité croissante du marché a encouragé les entreprises à adopter des robots entièrement automatisés capables d’interagir et de percevoir l’environnement. L’apprentissage en profondeur, l’apprentissage automatique et d’autres technologies d’IA gagnent du terrain dans le développement de robots automatisés dans le monde entier. La demande croissante de robotique dans divers secteurs d’utilisation finale devrait stimuler la croissance du marché de l’intelligence artificielle au cours de la période de prévision.

Avancement du paysage de l’Internet artificiel des objets (AIoT) pour ouvrir de nouvelles opportunités de croissance

Alors que l’adoption de l’IoT a décuplé ces dernières années, les appareils connectés ont relativement moins de mémoire, ce qui rend plus complexe la collecte et l’analyse des données en temps réel. Par conséquent, l’intelligence artificielle des objets (AIoT) gagne rapidement du terrain à travers le monde. La technologie permet d’augmenter l’efficacité opérationnelle, d’améliorer l’évolutivité de l’IoT, d’improviser des solutions et des services, d’améliorer la gestion des risques et de réduire les temps d’arrêt imprévus et les coûts associés. De nouvelles solutions AIoT arrivent constamment sur le marché. Citant un cas récent, en mai 2021, Bosch a présenté The Phantom Edge – une nouvelle plate-forme AIoT qui fournit des données en temps réel sur la consommation d’énergie dans les installations de fabrication.

Cependant, malgré la pénétration croissante de l’IA, son application peut être limitée en raison de facteurs tels que la protection des données et les problèmes de confidentialité.

Faits saillants du rapport :

  • Étude détaillée individuelle et collective de tous les segments de marché ;
  • Analyse complète des facteurs qui stimulent et ralentissent la croissance du marché ;
  • Évaluation complète des développements régionaux influençant le marché ; et
  • Profilage et examen approfondis des principaux acteurs du marché et de leurs stratégies dominantes.

Avez-vous un doute? Demandez à nos experts : https://www.fortunebusinessinsights.com/enquiry/speak-to-analyst/artificial-intelligence-market-100114

Les segments du marché:

En termes de composants, la part de marché de l’intelligence artificielle est segmentée en logiciels, matériels et services.

Par fonction, la part de marché est ventilée en marketing et ventes, ressources humaines, déploiement de produits/services, risque, exploitation des services, gestion de la chaîne d’approvisionnement, etc. Le segment des autres est divisé en finance et stratégie d’entreprise.

Sur la base du déploiement, la part de marché est divisée en sur site et dans le cloud.

Selon l’industrie, la part de marché est divisée en soins de santé, informatique et télécommunications, vente au détail, BFSI, publicité et médias, automobile, fabrication et autres.

En termes de région, la part de marché est répartie entre l’Amérique du Nord, l’Amérique latine, l’Asie-Pacifique, l’Europe et le Moyen-Orient et l’Afrique.

Informations régionales:

L’Amérique du Nord a généré 143,49 milliards de dollars en 2021 et augmentera considérablement jusqu’en 2029

L’Amérique du Nord a dominé la part de marché mondiale de l’IA en 2020, enregistrant 143,49 milliards de dollars de revenus annuels. Dirigée par les États-Unis, la région devrait afficher des tendances similaires dans les années à venir. La présence d’entreprises d’IA établies et l’émergence de nouvelles startups renforceront les perspectives régionales.

Le marché de l’Asie-Pacifique devrait croître au TCAC le plus rapide entre 2022 et 2029, tiré par l’augmentation du déploiement de la 5G en Chine, au Japon, en Corée du Sud, en Inde et à Singapour. Pendant ce temps, le marché européen de l’IA se développera en raison de l’augmentation du financement fédéral dans la technologie de l’IA.

Liste des principales entreprises opérant sur le marché de l’intelligence artificielle:

  • Amazon, Inc. (Washington, États-Unis)
  • IBM Corporation (New York, États-Unis)
  • Microsoft Corporation (Washington, États-Unis)
  • Salesforce.com Inc. (Californie, États-Unis)
  • Alphabet inc. (Google LLC) (Californie, États-Unis)
  • NVIDIA Corporation (Californie, États-Unis)
  • Baidu, Inc. (Pékin, Chine)
  • SAP SE (Walldorf, Allemagne)
  • Oracle Corporation (Texas, États-Unis)
  • Hewlett Packard Enterprise Company (Texas, États-Unis)
  • Institut SAS Inc. (Caroline du Nord, États-Unis)

Achat rapide – Rapport d’étude de marché sur l’intelligence artificielle (IA):

https://www.fortunebusinessinsights.com/checkout-page/100114

Principaux points de l’indice :

  • Estimations et prévisions de la taille du marché mondial de l’IA (données quantitatives), par segments, 2018-2029
    • Principales conclusions
    • Par composant (USD)
      • Matériel
      • Logiciel/Plateforme
      • prestations de service
    • Par fonction (USD)
      • Ressources humaines
      • marketing et ventes
      • Mise en œuvre de produits/services
      • opération de service
      • Risque
      • Gestion de la chaîne logistique
      • Autres (Stratégie d’entreprise et Finance)
    • Par déploiement (USD)
    • Par secteur (USD)
      • Soins de santé
      • détail
      • Informatique et Télécom
      • BFSI
      • Automobile
      • Publicité et médias
      • fabrication
      • Les autres
    • Par région (USD)
      • Amérique du Nord
      • L’Europe 
      • Moyen-Orient et Afrique
      • Asie-Pacifique
      • Amérique latine
  • Estimations et prévisions de la taille du marché de l’intelligence artificielle en Amérique du Nord (données quantitatives), par segments, 2018-2029
    • Principales conclusions
    • Par composant (USD)
      • Matériel
      • Logiciel/Plateforme
      • prestations de service
    • Par fonction (USD)
      • Ressources humaines
      • marketing et ventes
      • Mise en œuvre de produits/services
      • opération de service
      • Risque
      • Gestion de la chaîne logistique
      • Autres (Stratégie d’entreprise et Finance)
    • Par déploiement (USD)
    • Par secteur (USD)
      • Soins de santé
      • détail
      • Informatique et Télécom
      • BFSI
      • Automobile
      • Publicité et médias
      • fabrication
      • Les autres
    • Par pays (USD)
  • Estimations et prévisions de la taille du marché de l’intelligence artificielle en Europe (données quantitatives), par segments, 2018-2029
    • Principales conclusions
    • Par composant (USD)
      • Matériel
      • Logiciel/Plateforme
      • prestations de service
    • Par fonction (USD)
      • Ressources humaines
      • marketing et ventes
      • Mise en œuvre de produits/services
      • opération de service
      • Risque
      • Gestion de la chaîne logistique
      • Autres (Stratégie d’entreprise et Finance)
    • Par déploiement (USD)
    • Par secteur (USD)
      • Soins de santé
      • détail
      • Informatique et Télécom
      • BFSI
      • Automobile
      • Publicité et médias
      • fabrication
      • Les autres

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Questions courantes

Quelle est la taille du marché de l’IA ?

La taille du marché de l’IA était de 328,34 milliards de dollars en 2021.

À quelle vitesse le marché de l’IA se développe-t-il ?

Le marché de l’IA affichera un TCAC de 20,1% au cours de la période de prévision, 2022-2029

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La nouvelle intelligence artificielle audio de voiture peut améliorer plus que la musique

Hollywood a toujours décrit l’intelligence artificielle (IA) comme la couche opérationnelle de robots dystopiques qui remplacent les humains sans méfiance et créent le conflit central croissant. Dans une meilleure référence, vous pouvez imaginer un jeune Hailey Joel Osment jouant David, l’enfant gêné et artificiel dans le monde de Spielberg des villes côtières non gelées et inondées (cela vous semble familier?) IA : Intelligence Artificielle que (alerte spoiler) vous ne faites que vous tuer. Ou peut-être vous souvenez-vous de la voix de Robin Williams comme Homme bicentenaire qui, encore une fois, est un robot conscient de lui-même essayant de prospérer qui (encore une fois en alerte spoiler) finit par être sa seule victime. Et, bien sûr, il y a la référence presque clichée à Terminateur et son monde post-apocalyptique avec des machines essayant de détruire les humains et, eh bien, (alerte pas si spoiler) de nombreuses victimes au cours de quelques décennies. Dans aucun de ces scénarios, cependant, les humains ne coexistent avec une vie meilleure, sans parler d’un divertissement et d’une sécurité améliorés.

Ceci, cependant, est la nouvelle réalité. Des algorithmes d’intelligence artificielle peuvent être inclus dans les conceptions audio et continuellement améliorés grâce à des mises à jour sans fil pour améliorer l’expérience de conduite. Et en contradiction directe avec ces exemples hollywoodiens, cette IA peut en fait améliorer la probabilité de survie humaine.

juste pour le plaisir

Jusqu’à récemment, toutes les interfaces utilisateur (UI), y compris le développement audio, nécessitaient une programmation complexe par des codeurs experts pendant les trente-six (36) mois standard d’un programme de véhicule. Le style des tôles et des boîtiers électroniques sont spécifiés, acquis et développés en parallèle uniquement pour calibrer les éléments individuels en fin de développement. Sons de marque. Signatures acoustiques. Toutes des initiatives distinctes au sein du même projet de système anémique qui coûtent des milliards aux fabricants.

Mais l’intelligence artificielle a permis une approche beaucoup plus flexible et efficace de la conception de l’expérience audio. “Ce que nous voyons, c’est la convergence des tendances”, déclare Josh Morris, responsable de l’ingénierie de l’apprentissage automatique chez DSP Concept. “L’audio devient une caractéristique plus dominante dans le secteur automobile, mais en même temps, vous voyez les processeurs modernes devenir plus puissants avec plus de mémoire et de ressources.”

Et ce faisant, en utilisant une plate-forme de développement axée sur les systèmes, l’intelligence artificielle et ces processeurs plus puissants offrent aux conducteurs et aux passagers un nouveau niveau de réactivité adaptative en temps réel. . “Plutôt que le besoin historique d’écrire des tonnes de code pour chaque scénario imaginable, l’IA pilote la réactivité du système basée sur une prise de conscience acquise des conditions et des événements environnementaux”, déclare Steve Ernst, responsable du développement commercial automobile chez DSP Concept. .

La façon la plus évidente d’utiliser ce système d’apprentissage est de “réduire le bruit” du véhicule afin que l’audio premium puisse être adapté et amélioré malgré l’échange de pneus d’hiver ou d’autres changements d’environnement. Mais LG Electronics a développé des algorithmes fonctionnant sur Audio Weaver de DSP Concept plate-forme pour permettre des améliorations vocales du dialogue de film pendant le divertissement de siège arrière pour l’accentuer par rapport aux explosions dans le film, permettant ainsi au passager de mieux entendre le contenu critique

Un autre aspect non évident serait la façon dont les sons audio de la marque sont orchestrés au milieu d’autres bruits. Ce véhicule particulier nécessite-t-il que la séquence de démarrage ascendante soit jouée tandis que d’autres sons tels que la radio et les cloches sont automatiquement coupés ? Chaque expérience peut être modifiée.

Plus susceptibles de prospérer

Alors que le monde se précipite vers les véhicules électriques et la conduite autonome, la fréquence et les besoins des avertissements sonores sont susceptibles de changer radicalement. Par exemple, l’ingénieur de sécurité d’un taxi autonome ne peut pas supposer que les passagers sont à proximité d’un écran visuel lorsqu’une alerte opportune est nécessaire. Et à quel point cet avertissement est-il audible pour le près de 25 millions d’Américains handicapés pour qui les véhicules autonomes devraient-ils ouvrir de nouvelles possibilités de mobilité ? “L’audio ne sert plus seulement à écouter votre musique préférée”, déclare Ernst. “Avec la conduite autonome, il y a toutes sortes d’alertes dont vous avez besoin pour garder le conducteur engagé ou pour alerter le conducteur non engagé des choses qui se passent autour de lui.”

« Et ce qui rend les choses plus difficiles », ajoute Adam Levenson, directeur marketing chez DSP Concepts, « c’est que tout est géré simultanément à l’intérieur de la voiture : téléphonie, son immersif ou spatial, bruit du moteur, bruit de la route, alerte acoustique du véhicule, systèmes vocaux, etc. Nous aimons dire que le produit audio le plus complexe est la voiture.

Par exemple, imaginez le scénario dans lequel un conducteur a activé le mode de conduite autonome sur la route, a augmenté le volume et ignore agréablement qu’un véhicule d’urgence arrive en sens inverse. Avec quelle précision (et distance) de détection de la sirène à l’aide du ou des microphones du véhicule, la voiture alerte-t-elle son conducteur presque distrait ? Comment présenter cette alerte pour s’affranchir du bruit ambiant, apporter une attention suffisante, mais ne pas effrayer inutilement le conducteur ? Tout cela peut être réglé via des modèles prédéfinis, une formation initiale avec différents sondeurs et un réglage ultérieur basé sur le cloud. “C’est là que l’orchestration globale devient vraiment importante”, explique Morris. « Nous pouvons prendre la sortie du [AI’s detection] modèle et dirigez-le vers différents endroits de la voiture. Peut-être que vous baissez le son, déclenchez une alerte sonore et allumez quelque chose sur le tableau de bord pour que le conducteur fasse attention.

Il en va de même pour les alertes externes. Par exemple, un véhicule électrique silencieux peut avoir des alarmes adaptées aux piétons. Ainsi, de nouveaux étalonnages peuvent être créés hors ligne et téléchargés sur les véhicules sous forme de mises à jour logicielles basées sur l’innovation activée.

Innover partout. Et l’intelligence artificielle alimente l’expérience utopique plutôt que de créer le monde dystopique d’Hollywood.

Prédiction de l’auteur

Voici ma prédiction pour la semaine (et ce n’est que mardi, les amis) : la prochaine évolution de l’audio devrait inclure une boucle de rétroaction complète et instantanée, y compris le plaisir subtil et en temps réel des utilisateurs. Oui, une grande partie de la conception actuelle est susceptible d’améliorer l’expérience, mais un étalonnage continu de la conception centrée sur l’utilisateur (UCD) peut être encore amélioré en fonction des expressions, du langage corporel et des commentaires des passagers, en ajustant individuellement la satisfaction en temps réel. Tous les catalyseurs sont là : caméra, IA, processeurs et une plate-forme adaptable.

Oui, nous avons entendu éclairage ambiant adaptatif et détection à distance de l’ennui, du stress, etc. pour améliorer la sécurité, mais rien qui améliore l’expérience combinée basée sur des algorithmes d’apprentissage en temps réel de tous les capteurs orientés vers l’utilisateur.

Peut-être que j’extrapole trop. Mais comme le personnage de Robin Williams, j’ai traversé deux siècles… alors peut-être que je suis aussi sensible à ce que les humains pourraient vouloir.