Building Trustworthy & Scalable AI for Healthcare

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Empoderar a los profesionales de la salud y a los administradores públicos con escalable IA

La Estrategia Nacional de IA 2.0 de Singapur está dando forma a una visión transformadora: convertirse en un centro global de IA para 2030, colocando la inteligencia artificial en el centro de la atención médica y los servicios públicos. Más allá de la experimentación, la estrategia se centra en soluciones de IA prácticas y confiables que brinden resultados significativos para pacientes, profesionales de la salud y ciudadanos por igual. 

La IA ya está transformando las operaciones en hospitales y agencias gubernamentales. Al aprovechar los flujos de trabajo de IA agente, las instituciones pueden mejorar los diagnósticos, automatizar las tareas administrativas, agilizar las reclamaciones y mejorar el compromiso con los pacientes y los ciudadanos. Iniciativas como MERaLiON, un modelo de lenguaje grande desarrollado en Singapur, demuestran cómo la IA de un dominio específico permite a los profesionales centrarse en sus responsabilidades principales al tiempo que impulsa la eficiencia operativa y respalda una mejor toma de decisiones. 

El impacto va más allá de los hospitales individuales. Con una infraestructura y capacidades sólidas de IA, los hospitales, los servicios sociales y las agencias gubernamentales pueden aprovechar la IA para crear servicios más inteligentes, con mayor capacidad de respuesta y eficientes, amplificando los efectos positivos de la IA en todo el sector público. 

Sin embargo, lograr esta visión conlleva verdaderos desafíos. En el centro de estos desafíos se encuentran los “datos”. Los registros clínicos, administrativos y de servicios a menudo están fragmentados en múltiples sistemas, lo que puede limitar la información en tiempo real y la toma de decisiones integral. Es fundamental garantizar datos de alta calidad y bien gobernados con una estrategia clara, una gobernanza sólida y un linaje bien definido. 

Además, a medida que Singapur avanza en su transformación de los registros médicos electrónicos (EHR), los datos confiables se convierten en la base de la IA, lo que garantiza que los resultados sean precisos, confiables y libres de sesgos, salvaguardando la seguridad de los pacientes, mejorando los servicios públicos y permitiendo una transformación sostenible en la atención médica y el sector público en general. 

Esto plantea una pregunta crítica: ¿cómo pueden las instituciones del sector público y de atención médica implementar sistemas de inteligencia artificial de extremo a extremo con barreras de seguridad y seguridad integradas para ofrecer flujos de trabajo escalables, confiables y dignos de confianza? 

Un enfoque basado en plataformas para la IA escalable 

Para responder a esto, las instituciones del sector público y de atención médica necesitan plataformas de IA de extremo a extremo que reúnan datos, herramientas y flujos de trabajo para crear, probar y escalar la IA de manera eficiente, manteniendo al mismo tiempo la confianza, la seguridad y el cumplimiento. 

• Infraestructura segura y soberana: las plataformas brindan computación de alto rendimiento para cargas de trabajo de IA con barreras de seguridad integradas para datos confidenciales. Los entornos de nube privada garantizan que los datos permanezcan dentro de las fronteras nacionales, cumpliendo con los requisitos de soberanía y privacidad. 

• Gestión de datos integrada: las plataformas unifican fuentes de datos fragmentadas en una fuente de verdad confiable y auditable. La sólida gobernanza y el seguimiento del linaje garantizan que cada dato sea rastreable y confiable. 

• Desarrollo y operaciones optimizados (MLOps): las herramientas MLOps automatizan el ciclo de vida de la IA, desde la ingesta de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y el monitoreo, lo que permite a los equipos pasar de manera eficiente de la prueba de concepto a la producción. 

• Excelencia operativa: la supervisión y la orquestación integradas mantienen la precisión y la confiabilidad del modelo a lo largo del tiempo, detectando y gestionando la deriva para garantizar resultados de IA seguros y confiables. 

Con esta base integrada, los hospitales y las agencias gubernamentales pueden acelerar la innovación. Los médicos pueden centrarse en la atención al paciente, los administradores pueden optimizar las operaciones y los responsables de la toma de decisiones pueden acceder a información oportuna, todo ello respaldado por sistemas de inteligencia artificial diseñados para escalar de forma segura en diversos flujos de trabajo. 

Únase al OpenGov Breakfast Insight para interactuar con altos líderes de los sectores público y sanitario de Singapur y explorar cómo la plataforma integrada AI Factory puede superar desafíos únicos, acelerar la adopción de la IA y desbloquear el potencial transformador. 

Interactúe con sus pares para compartir conocimientos, aprender mejores prácticas e imaginar cómo una infraestructura de IA avanzada, segura y escalable puede permitir a su organización brindar servicios y atención más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta. 

En esta sesión, explorará cómo: 

• Modernizar la infraestructura de IA: implementar plataformas llave en mano, seguras y escalables diseñadas para datos públicos y sanitarios confidenciales. 

• Simplifique la implementación de IA: aproveche las herramientas integradas para un rápido desarrollo, capacitación y gestión del ciclo de vida de los modelos de IA. 

• Fortalecer la privacidad y la soberanía de los datos: garantizar una gobernanza basada en el cumplimiento y mantener el control nacional de la información crítica. 

• Acelerar la adopción de la IA: cerrar la brecha entre los pilotos y la producción a gran escala, reduciendo la complejidad y el riesgo. 

 

Quién debe asistir: 

• Directores de información 

• Directores de seguridad de la información  

• Jefe de información médica/Jefe de información clínica Oficial 

• Directores de operaciones 

• Directores de datos 

• Directores de transformación 

• Directores de tecnología 

• Directores digitales 

• Directores de IA Directores 

• Directores de análisis 

• Directores de innovación 

• Directores y jefes de análisis y gestión de la información 

• Directores y jefes de aplicaciones 

• Directores y jefes de nube Arquitectura 

• Directores y jefes de datos 

• Directores y jefes de infraestructura de TI 

• Directores y jefes de capacidades tecnológicas e innovación 

• Directores y jefes de tecnología, estrategia y políticas 

• Directores y Jefes de seguridad de TI 

• Jefe de AppSec 

• Jefe de ciencia de datos 

• Jefe de DevOps 

• Jefe de operaciones de TI