Amazon Comprehend

Chisel AI ayuda a las compañías y corredores de seguros comerciales a duplicar sus negocios mediante la automatización de procesos rutinarios de suscripción de riesgos e intermediación de seguros.

El sector de los seguros comerciales funciona con procesos que requieren mucha documentación. El procesamiento de estos documentos requiere que se ingresen datos de forma manual y es costoso, y en este se suelen producir errores humanos. Usamos servicios de AWS para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos mediante Amazon Textract y Amazon Comprehend. Con machine learning, logramos extraer números de póliza, fechas de vencimiento y muchos otros atributos específicos del sector con un esfuerzo manual mucho menor. Utilizamos Amazon Textract para extraer datos de los documentos a escala, así como Amazon Comprehend para clasificar y etiquetar el contenido no estructurado de los documentos y extraer entidades específicas de los seguros. “Nuestras aplicaciones usan Amazon Textract y Amazon Comprehend junto con nuestros modelos propietarios para automatizar procesos manuales costosos, como revisión de documentos e ingreso de solicitudes de seguros. Reducimos el esfuerzo de los clientes, lo que hace que comprar y vender seguros comerciales sea más fácil y rápido. Vemos excelentes resultados con el uso de aprendizaje automático de AWS”.
 
- Colin Toal, director técnico, Chisel AI

Amazon Comprehend Medical

2000px-Fred_Hutch_logo.svg

El Centro de investigación contra el cáncer Fred Hutchinson es un instituto de investigación que se ha marcado como objetivo curar el cáncer antes de 2025.

“Curar el cáncer es, de modo inherente, una cuestión de tiempo. Para los pacientes de cáncer y los investigadores dedicados a cuidarlos, el tiempo es el recurso limitante. El proceso de desarrollar ensayos clínicos y conectarlos con los pacientes adecuados requiere equipos de investigación que criben y etiqueten cantidades ingentes de datos de registros clínicos no estructurados. Amazon Comprehend Medical reducirá esta carga de tiempo de horas a segundos. Se trata de un paso vital a la hora de brindar a los investigadores rápido acceso a la información que necesitan en el momento oportuno con el objetivo de que puedan encontrar información sobre la que actuar y hacer avanzar terapias que salven las vidas de los pacientes”.
 
Matthew Trunnell, responsable de información del Centro de investigación contra el cáncer Fred Hutchinson

Ayudamos a las compañías al brindar transparencia, trazabilidad y una comprensión real de los datos de su cadena de suministro, de modo que pueden proteger sus marcas, eliminar barreras de acceso al mercado y reducir el riesgo financiero y operativo.

“Nos esforzamos para combinar nuestra experiencia empresarial y tecnológica de modo que ayudemos a nuestros clientes a comprender los riesgos de conformidad de sus cadenas de suministro. Necesitábamos encontrar la forma de procesar documentos de conformidad a escala. Nuestro proceso consiste en leer imágenes y documentos PDF con formularios, tablas y texto sin formato y extraer datos de interés de dichos documentos. La tecnología OCR de Amazon Textract nos permitió extraer textos de esos documentos. Las API de NLP sensibles al contexto de Amazon Comprehend extrajeron entidades específicas del negocio y sus valores del texto. También incorporamos personas en nuestro flujo de trabajo con Amazon Augmented AI (Amazon A2I), para que nuestros equipos revisen los datos extraídos y brinden su opinión a los modelos de ML de modo que estos puedan mejorar con el tiempo. Utilizar esta combinación tan eficiente de personas y aprendizaje automático junto con AppSync y Amplify nos ha brindado información más precisa sobre los riesgos de las cadenas de suministro de nuestros clientes y nos ha ahorrado cientos de horas de revisión manual de documentos. Ahora, los clientes pueden recibir de manera inmediata opiniones sobre los riesgos de conformidad de su empresa”.

- Corey Peters, responsable del equipo de IA/ML de Assent Compliance
Good_roche

Roche es un pionero global en productos farmacéuticos y diagnósticos que se enfoca en hacer avanzar la ciencia para mejorar las vidas de las personas. La cartera de respaldo a la toma de decisiones NAVIFY de Roche ayuda a equipos multidisciplinares de asistencia a desplazarse por la cada vez mayor complejidad de la información médica transformando grandes cantidades de datos en información procesable.

“La cartera de respaldo a la toma de decisiones NAVIFY de Roche brinda soluciones que aceleran la investigación y permiten una sanidad personalizada. En los sistemas hospitalarios se generan petabytes de datos no estructurados cada día y nuestro objetivo es tomar esta información y convertirla en datos útiles a los que se pueda acceder y que se puedan comprender de forma eficiente. Amazon Comprehend Medical proporciona la funcionalidad necesaria para ayudarnos con la extracción y estructuración rápidas de documentos médicos, de modo que podamos crear una vista exhaustiva y longitudinal de pacientes, y ayudar tanto en la toma de decisiones como en el análisis poblacional”.
 
Anish Kejariwal, director de Análisis e Ingeniería de Roche

El software de TeraDact Solutions ofrece una alternativa sólida para compartir información de forma segura en un mundo donde cada vez hay más inquietudes por la conformidad y seguridad. Con sus capacidades distintivas de identificación y presentación de la información (IIaP™), las herramientas de TeraDact le brindan al usuario un entorno seguro para compartir información.

“Usar Amazon Comprehend para redactar información personal con el sistema de tokens no solo nos ayuda a alcanzar un grupo de clientes más grande, sino que también nos permite afrontar las desventajas de la detección de información personal basada en reglas, que puede causar falsas alarmas o detalles omitidos. La detección de información personal es fundamental para los negocios, y con la potencia de los modelos de NLP de Comprehend que tienen en cuenta el contexto, podemos mantener la confianza que nos tienen los clientes al darnos su información. Amazon innova para ayudarnos a hacer avanzar el negocio al agregar nuevas características que son fundamentales para nuestro paquete de productos”.

- Chris Schrichte, director ejecutivo, TeraDact Solutions, Inc.
Good_suki

Suki es una empresa de tecnología para el sector sanitario centrada en crear un asistente digital activado por voz para los doctores.

“Los doctores dedican alrededor del 50% de su tiempo a introducir o capturar información en lugar de dedicarlo realmente al paciente; esto acaba quemándoles y también distrayéndoles de lo que es su pasión: cuidar de los pacientes. En Suki, tratamos de cambiar eso. Al usar Suki, los doctores reducen el tiempo que dedican a la documentación en un 68%. En este momento, estamos experimentando con Amazon Comprehend Medical para extraer datos estructurados a partir de transcripciones. El objetivo es integrar los resultados de Amazon Comprehend Medical en Suki para racionalizar los flujos de trabajo de los doctores. ¡Estamos entusiasmados ante el potencial de Amazon Comprehend Medical y el impacto que puede tener!”.
 
- Karthik Rajan, director de tecnología de Suki
exxon-mobil-logo@1x

La necesidad de energía es universal. Por ello, ExxonMobil es pionera en la investigación y la búsqueda de nuevas tecnologías para reducir las emisiones y crear combustibles y lubricantes más eficientes. ExxonMobil se compromete a satisfacer de manera responsable las necesidades energéticas del mundo. 

Las implementaciones digitales de AWS y Amazon Business en la organización de aprovisionamiento de ExxonMobil mejoran sus operaciones globales y las preparan para interrupciones inesperadas.  “Hemos trabajado con Amazon ML Solutions Lab para desarrollar una prueba de concepto destinada a maximizar el uso de los contratos y reducir aún más los costos. Un enfoque aprovecha Amazon SageMaker para mejorar la identificación de los artículos del catálogo con la mejor coincidencia a partir de entradas de texto libre en el sistema de aprovisionamiento electrónico de ExxonMobil, Smart by GEP. Cuando las descripciones de los artículos del catálogo no están disponibles, usamos Amazon Comprehend para crear un modelo de clasificación a medida para asignar las entradas de texto libre a los acuerdos contractuales de los proveedores”.
 
- Mariano Matzkin, director de aprovisionamiento de mantenimiento, reparación y funcionamiento global de ExxonMobil
 
Lea el blog invitado para obtener más información
Good_pwc

PricewaterhouseCoopers (PwC) es una multinacional de servicios profesionales que ayuda a resolver problemas complejos y a identificar oportunidades en los distintos sectores.

“Amazon Comprehend Medical nos brinda la capacidad de materializar mejores resultados, con mayor rapidez y con menor gasto estructural. Al usar Amazon Comprehend Medical, nuestros clientes pueden centrarse más en crear aplicaciones más inteligentes y extraer datos vitales y menos en anotar, entrenar y volver a entrenar modelos. La capacidad de realizar una tarea muy manual con precisión, a escala y de forma segura, nos permite crear soluciones de mayor impacto y mejores resultados clínicos y para los pacientes. Por ejemplo, uno de nuestros clientes farmacéuticos está usando Amazon Comprehend Medical en un tamaño de muestra limitado para ayudar a extraer información que les permita identificar eventos relevantes desde el punto de vista médico. En hallazgos preliminares, estamos viendo unos resultados significativamente más rápidos que en el pasado”.
 
- Matt Rich, responsable de IA para sanidad de PricewaterhouseCoopers
600x400_FINRA

FINRA es una organización sin ánimo de lucro que se dedica a la protección de los inversores y a la integridad del mercado. Regula una parte fundamental del sector de valores: las empresas de corretaje que hacen negocios con el público en los Estados Unidos.

“FINRA recibe millones de documentos con datos no estructurados que admiten procesos de investigación, examen y conformidad. Nuestros investigadores y evaluadores tenían que pasar manualmente por los documentos, página por página, o ejecutar búsquedas muy localizadas para encontrar lo que necesitaban. Con Amazon Comprehend, podemos extraer rápidamente individuos y organizaciones, hacer coincidir las entidades extraídas con los registros de FINRA, etiquetar individuos de interés y detectar similitudes con otros documentos”.
 
- Dmytro Dolgopolov, director sénior de tecnología de FINRA
Good_converge-delloite

ConvergeHEALTH es una organización de productos de sanidad y ciencias de la vida de Deloitte que lleva más de cinco años invirtiendo en plataformas digitales y de análisis.

“Nos entusiasma tener ahora Amazon Comprehend Medical a nuestra disposición para ayudarnos a nosotros y a nuestros clientes a detectar datos procesables a partir de datos médicos. La nueva oferta nos brinda una opción integrada para nuestros productos ConvergeHEALTH y para soluciones de consultoría de Deloitte. Nos permite adaptar un modelo seguro, rentable y escalable que anteriormente había supuesto todo un reto con las herramientas anteriores de procesamiento del lenguaje natural médico. Estamos trabajando para aplicar los servicios de extracción y clasificación de información en aplicaciones del mundo real de pruebas, farmacovigilancia, inteligencia competitiva y eficiencia de proveedores, que nos ayudarán a obtener la información que necesitamos para extraer datos significativos y seguir impulsando la transformación en el sector”.
 
- Dan Housman, director de tecnología de ConvergeHEALTH (Deloitte)
Vidmob

VidMob es una plataforma de tecnología que vincula a los profesionales de marketing con una red global de expertos editores, animadores y diseñadores de gráficos animados.

“Los servicios Amazon Comprehend y Amazon Transcribe le permiten a VidMob crear análisis de texto con aprendizaje automático de alta calidad en Agile Creative Suite y, de esta manera, los clientes pueden entender el rendimiento del contenido de formas que eran imposibles hasta ahora. Podemos transcribir texto de vídeos y analizarlo rápidamente con Comprehend, y así recopilar información procesable tanto para nuestra comunidad de creadores como para nuestros clientes y darles una ventaja estratégica en el mercado”.
 
- Alex Collmer, fundador y director ejecutivo de VidMob
Good_cleardata

Las organizaciones de sanidad confían en ClearDATA para protegerlas frente a los riesgos de privacidad de los datos, mejorar la administración de sus datos y escalar su infraestructura en la nube de TI para la sanidad. Con la certificación HITRUST 9.1, ClearDATA salvaguarda su información confidencial e impulsa sus aplicaciones críticas en la nube.

“Una de nuestras misiones más importantes es proporcionar un modo preciso de inventariar todos los datos PHI o PII confidenciales, y realizar un seguimiento claro de qué sistemas aprueban y almacenan los datos en caso de una incidencia o infracción de seguridad, o en un esfuerzo por adherirse al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en nombre de nuestros clientes. Con Amazon Comprehend Medical, podemos aprovechar estos conjuntos de datos no estructurados para derivar datos capaces de salvar vidas en relación con tratamientos de pacientes y antecedentes médicos. Con su API PHId, también podemos identificar información confidencial de pacientes y enmascarar la seguridad de los datos”.
 
- Matt Ferrari, director de tecnología de ClearDATA
PubNub

PubNub es el proveedor líder de API en tiempo real para crear aplicaciones de chat, control de dispositivos y mapeo en tiempo real.

“En PubNub, hemos descubierto que el chat y la colaboración han surgido como un caso de uso dominante de nuestra base de clientes internacional. Combinado con otros servicios de IA, como Amazon Polly (conversión de texto a voz), Amazon Comprehend (NLP) y Amazon Lex (chatbots), ayudará a crear aplicaciones más inteligentes y, en última instancia, facilitar el crecimiento de las empresas de los clientes a nivel internacional a través de una funcionalidad de chat localizada y de alto rendimiento”.
 
- David Hegarty, director de administración de productos, PubNub
Pariveda

Pariveda Solutions es una empresa líder en consultoría de gestión y tecnología que se especializa en mejorar el rendimiento de los clientes a través de la consultoría estratégica y el uso innovador de la tecnología. Sus servicios de nube incluyen arquitectura de soluciones, entrega de aplicaciones en la nube, soluciones de big data, móvil/IoT, automatización de DevOps, transformación de centros de datos y servicios de asesoramiento en la nube.

“Utilizamos Amazon Comprehend Medical con nuestros clientes de atención médica como el Baylor College of Medicine, a fin de extraer valor de los datos médicos no estructurados como el progreso, la remisión y las notas de operación. Se trata de una fuente de información rica y significativa sobre el paciente que puede proporcionarle al médico un contexto más completo para el plan de atención del paciente, ayudarle a los investigadores a reducir el tiempo o el costo de los estudios, asegurar una facturación precisa para los gestores de ingresos y ahorrarle tiempo a los médicos que están ocupados. Sobre la base de las capacidades existentes de Amazon Comprehend Medical, la nueva característica de relacionar ontologías comunes es un punto de inflexión. Ser capaz de extraer con alta precisión códigos ICD-10-CM o RxNorm de texto no estructurado/libre, esto hace que sea de inmediata relevancia para nuestros clientes. Esta característica reduce de forma significativa nuestro tiempo para implementar soluciones en estos casos de uso, al pasar de meses a días, lo que resulta en un retorno inmediato de la inversión para la administración y los médicos con mejoras en sus ciclos de ingresos y flujo de trabajo”.
 
- Amit Shah, director de Pariveda Solutions
Clearview-Social-Logo

ClearView Social ofrece una herramienta para compartir contenido en redes sociales con un clic a fin de incrementar la interacción de los empleados.

“Usamos Amazon Comprehend para leer un artículo y extraer temas, que se etiquetan automáticamente con aprendizaje automático. Amazon Comprehend etiqueta entidades con el máximo nivel de confidencialidad y nos permite realizar cálculos precisos de ganancias provenientes de las redes sociales para poder determinar el ROI vinculado con ellas. Solíamos ver los valores de las ganancias provenientes de las redes sociales como un cálculo muy inexacto, pero eso ha cambiado”.
 
- Bill Boulden, director de tecnología de ClearView Social
Good_cloudticity

Cloudticity ayuda a las organizaciones de sanidad a diseñar, crear, migrar, administrar y optimizar soluciones aptas para HIPAA en AWS.

“En Cloudticity, nuestra misión es permitir a las organizaciones dedicadas a la sanidad brindar una mejor asistencia a los pacientes y, en última instancia, ayudarlas a mejorar la salud de todos los habitantes del planeta Tierra. Usamos Comprehend Medical para detectar información oculta en texto médico no estructurado, en tiempo real, a partir de fuentes, como mensajes HL7, con ánimo de descubrir relaciones ocultas que ayuden a los profesionales clínicos a tomar decisiones fundamentadas sobre planes de tratamiento”.
 
- Gerry Miller, fundador y director ejecutivo de Cloudticity
videopeel-logo

VideoPeel es una plataforma de videos que permite a las marcas recopilar, administrar y publicar testimonios de clientes.

“Estamos transformando los modos tradicionales en los que se desarrollan las investigaciones de consumidores a través de la introducción de videos y la automatización del análisis de estos para lograr perfiles de consumidores dinámicos y procesables. Mediante la integración de tecnologías de IA y aprendizaje automático de Amazon, como Amazon Transcribe, Amazon Comprehend y Amazon Rekognition, podemos tomar estos vídeos, analizarlos y crear perfiles de cada individuo”.
 
- Patrick Tedjamulia, cofundador y director ejecutivo de VideoPeel
friendly_logo

Friendly es una empresa de cognición robótica con soluciones de automatización de flujos de trabajo adaptadas a los sectores de seguros y servicios financieros.

“Amazon Comprehend Medical nos permitió crear una plataforma de aprendizaje profundo que reduce el tiempo que las compañías de seguros tardan en procesar las reclamaciones de salud y beneficios complementarios de 5 días a menos de 8 minutos”.
 
- Natasha Alexeeva, directora ejecutiva de Friendly
Vision-Critical-logo

Vision Critical proporciona un software de inteligencia para las relaciones con los clientes que permite a las grandes empresas ser rápidas, receptivas y estar centradas en el cliente.

“Nuestra plataforma Sparq conecta los datos de los clientes más importantes de cualquier fuente, incluso los datos de transacciones, actitudes, emociones e intenciones, para crear perfiles dinámicos de clientes que brinden a cada equipo y sistema empresarial una vista unificada del cliente. Al integrarse con la capacidad de análisis de opiniones de Amazon Comprehend, la plataforma convierte los comentarios cualitativos de los clientes en información que se puede procesar; para ello, determina si el comentario es positivo, negativo o neutral con más del 90 % de precisión”.
 
- Nicholas Simon, gerente de producto de Vision Critical
Veeva logo orange grey

Veeva Systems es el líder mundial de software en la nube para el sector de las ciencias biológicas.

“La visión de Veeva es crear la nube del sector para las ciencias biológicas, incluido el software, los datos y los servicios, para ayudar a nuestros clientes a llevar los medicamentos a los pacientes que los necesitan de forma más rápida. Mediante la incorporación de la inteligencia artificial en todo el ciclo de vida de la seguridad de los medicamentos, Vault Safety Suite acelera y amplía los procesos de farmacovigilancia. Vault Safety.AI se basa en Amazon Comprehend Medical para automatizar la extracción de datos de fuentes no estructuradas. Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y machine learning permite a Veeva desarrollar rápidamente soluciones de farmacovigilancia más potentes”.
 
- Marius Mortensen, vicepresidente de administración de productos de Vault Safety, Veeva Systems
Tint

TINT ayuda a profesionales de marketing B2C a encontrar, seleccionar y mostrar en sus proyectos el contenido más relevante generado por los clientes en las redes sociales.

“Nuestro objetivo se centra en ofrecer el mejor contenido de marketing posible a las marcas que confían en nosotros. Con Amazon Comprehend, pudimos aumentar de manera significativa la calidad y precisión de las capacidades de análisis de contenido de nuestra plataforma, que identifica el contenido correcto para lograr las campañas de marketing de mayor impacto. Amazon Comprehend nos permite centrarnos en nuestro producto principal y despreocuparnos de la ardua tarea asociada con la creación de nuestros propios modelos de aprendizaje automático”.
 
Ryo Chiba, director de Tecnología de TINT
Vibes Logo

La plataforma de interacción móvil de Vibes permite que los profesionales de marketing interactúen personalmente con los consumidores de dispositivos móviles completamente conectados de hoy en día a escala.

“La mensajería móvil conecta a las marcas con los consumidores de forma directa, personal y auténtica”. En Vibes, procesamos miles de millones de mensajes móviles cada mes y obtenemos informaciones detalladas latentes en el gran número de mensajes que procesamos. Amazon Comprehend nos permite extraer frases clave, detectar opiniones y modelar rápidamente los temas del contenido de los mensajes sin estructurar. Así, podemos proporcionar a los profesionales de marketing un conocimiento más exhaustivo de su rendimiento y también información procesable para ofrecer experiencias gratificantes a sus consumidores”.

Brian Garofola, director de Tecnología de Vibes
600x400_Lexis-Nexis_Logo

LexisNexis Legal & Professional es un proveedor global de soluciones de tecnología y contenido para profesionales de empresas en general y del sector legal en particular; presta servicios a clientes en más de 175 países y ofrece más de 2 mil millones de archivos de búsqueda.

“Proporcionamos a los profesionales del sector legal análisis y estudios de investigación repletos de datos para ayudarles a tomar decisiones informadas. Por tanto, siempre estamos buscando mejores formas de descubrir información a partir de documentos legales. Gracias al machine learning (ML) automático de Amazon Comprehend, ahora podemos crear modelos de reconocimiento de entidades personalizados y precisos sin las complejidades asociadas con el ML. Las entidades que más nos importan, como la de juez y la de abogado, pueden identificarse rápidamente a partir de más de 200 millones de documentos con una precisión superior al 92 %”.
 
Rick McFarland, responsable en jefe de datos de LexisNexis

Más información sobre las características de Amazon Comprehend

Visite la página de características
¿Está listo para comenzar?
Regístrese
¿Tiene más preguntas?
Contacte con nosotros