Solución hombre-máquina de HiLabs para datos erróneos

Los analistas de datos saben que todos los datos están sucios. Aunque numerosos servicios ofrecen limpieza y armonización de datos, la precisión de muchos de ellos suele ser demasiado pobre para que sean útiles. Según Amit Garg, CEO y cofundador de hilabiosincluso las soluciones basadas en IA producen demasiados falsos positivos, un problema que su empresa ha resuelto trabajando con expertos en dominios comerciales y creando ontologías específicas para el cuidado de la salud.

Las fuentes de errores y lagunas en los datos son innumerables. Un sitio web puede incluir a un médico dentro de la red, pero el pagador en realidad no lo cubre. Un empleado de entrada de datos puede cambiar dos campos al ingresar información en un sistema. Los pacientes olvidan qué médicos vieron o qué medicamentos están tomando y no lo informan. Los datos de diversas fuentes pueden estar codificados de manera diferente y tener nombres de campo incompatibles.

Garg fundó HiLabs como una solución para los datos sucios y dijo que los fundadores comenzaron con la esperanza de usar IA para analizar los datos, pero descubrieron que los datos entrantes eran “basura”. El uso de expertos en el dominio fue de vital importancia porque cuando se usa IA no supervisada, “no sabes lo que estás buscando”.

Con la combinación de máquina e inteligencia humana. HiLabs logra más del 95% de precisión.

Mire este breve video para escuchar la descripción de Garg del problema de los datos sucios, los casos de uso de su tecnología y cómo HiLabs gana clientes para solucionar el problema.

Más información sobre HiLabs:

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