Jay Rughani, Daisy Wolf, Vijay Pande, et Julie Yoo Dans le secteur de la santé des entreprises, il y a beaucoup de «tâches à accomplir» (JTBD) pour l’IA. À cet égard, nous présentons la première partie de la 6e épisode de la série de guides «Commercialiser l’IA dans le secteur de la santé». Cet article, la partie A, utilise le lens «tâches à accomplir» de Clay Christensen, ainsi qu’une évaluation des wedges de produits et modèles commerciaux viables, pour partager ce que nous considérons comme les applications les plus prometteuses de l’IA dans le secteur de la santé des entreprises. Nous décrivons également quels cas d’utilisation sont plus propices à l’utilisation de l’IA générative sous la forme de grands modèles de langage (LLM) plutôt que du machine learning (ML) traditionnel. Dans la partie B, nous résumons les entretiens avec les principaux décideurs de payeurs et de fournisseurs de services de santé sur ce que les entrepreneurs devraient prendre en compte lorsqu’ils mettent leurs produits IA sur le marché.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)
