Hét hét alatt épített egészségügyi AI-modellt a Snowflake és a Veradigm

A mesterséges intelligencia kísérleti szakaszán túl

A Snowflake szerint a vállalatoknál sok ígéretes AI-kísérleti projekt indul, a legnagyobb akadályt azonban gyakran a termelési használatba állítás jelenti. A vállalat ezt szigorú értékeléssel, egyértelmű adattulajdonlással és megbízható irányítással szeretné kezelni.

A Snowflake Frontier Engineering csapata AI- és adatmérnökökből, kutatókból, valamint iparági szakértőkből áll. A szakemberek a megrendelő csapataiba beépülve határozzák meg az üzleti problémát, majd termelési használatra alkalmas, ügynökalapú rendszereket építenek.

A megoldások a Snowflake irányított adatplatformjára épülnek. A vállalat állítása szerint így az elkészült munkafolyamatok újra felhasználható vállalati eszközökké válhatnak, és nem elszigetelt projektek maradnak.

Így működik a Frontier Engineering modellje

A Snowflake bemutatása alapján minden együttműködés egy meghatározott, nagy értékű üzleti problémára összpontosít. A Frontier Engineering és az ügyfél csapatai mérhető eredményekben, termékközpontú megvalósításban és hosszú távon bővíthető képességekben állapodnak meg.

A közös munka során az elképzeléseket a Snowflake irányított adatbázisára építik, hogy az eredményeket a szervezet más részei is használhassák. A vállalat szerint az egyes projektek tapasztalatai visszakerülnek a platform fejlesztésébe, így új képességek válhatnak elérhetővé más ügyfelek számára is.

A Frontier Engineering célja a Snowflake szerint olyan AI-rendszerek létrehozása, amelyek az információk megadásán túl konkrét lépéseket és kézzelfogható üzleti értéket is támogatnak.

A Veradigm modellje összetett kódolási feladatokra készült

A Veradigm egészségügyi adatokkal és technológiával foglalkozó vállalat. A Snowflake közlése szerint a két cég egy saját AI-modellt fejlesztett orvosi szövegek értelmezésére és összetett egészségügyi kódolásra, hét hét alatt.

A modell a szolgáltatói munkafolyamatok egyszerűsítését, a kódolás pontosságának támogatását és az adminisztráció csökkentését szolgálja. Képes strukturált adatokat kinyerni strukturálatlan egészségügyi nyilvántartásokból, valamint támogatja a minőségi és kockázati kiigazítási programokat. Az összetett esetek, például a krónikus betegséggel vagy több egyidejű állapottal élő páciensek kódolását is segíti.

A modellt szintetikus klinikai adatokon tanították, amelyeket a Veradigm valós nyilvántartásai alapján alakítottak ki. A Snowflake szerint ehhez nem fértek hozzá a betegek privát adatai. A vállalat közlése alapján a modell összetett orvosi kódolásban akár kilencszer jobb teljesítményt nyújtott.

„Ügyfeleinknek olyan AI-ra van szükségük, amely kezeli a valós egészségügy összetettségét, nem csak általános feladatokat”, mondta Gaurav Kaushik, a Veradigm alkalmazott intelligenciáért felelős vezető alelnöke. Szerinte a modell csökkentheti az adminisztrációs terheket, javíthatja a kódolás pontosságát, és több időt hagyhat a betegellátásra és a praxisok fejlesztésére.

Kiknek szánja a Snowflake a szolgáltatást?

A Snowflake elsősorban azoknak a vállalatoknak ajánlja a Frontier Engineeringet, amelyeknél elakadtak az AI-kísérleti projektek. A szolgáltatás a szabályozott iparágakban működő szervezeteknek is szólhat, különösen akkor, ha egyedi AI-korlátokkal kell dolgozniuk. A vállalat olyan csapatokat is célcsoportként említ, amelyek kevés AI-tapasztalattal rendelkeznek, és támogatásra van szükségük ügynökalapú kezdeményezéseikhez.

A cég szerint több ügyfél gyorsabb megtérülésről és egymásra épülő hatékonyságnövekedésről számolt be. A Frontier Engineeringről szóló bejelentés a Snowflake blogján 2026. november 3-án jelent meg, és a vállalat közlése szerint egy olyan sorozat első része, amely további ügyfélprojektek működését mutatja be.