Amazon Comprehend

Chisel AI aide les entreprises d’assurance commerciale et les courtiers à doubler leurs activités en automatisant les souscriptions classiques et les procédés de courtage.

Le secteur de l’assurance commerciale fonctionne à l’aide de procédés qui nécessitent une quantité considérable de documents. Le traitement de l’ensemble de ces documents nécessite une intervention manuelle, coûte cher et favorise les erreurs humaines. Nous utilisons les services AWS pour automatiser et rationaliser les flux de travail opérationnels, à l’aide d’Amazon Textract et d’Amazon Comprehend. Grâce au machine learning, nous avons pu extraire les numéros de police, les dates d’expiration et beaucoup d’autres caractéristiques propres au secteur des assurances plus facilement. Nous utilisons Amazon Textract pour extraire les données de documents à l’échelle et Amazon Comprehend pour classifier et étiqueter le contenu non structuré dans des documents ainsi que pour retirer certaines entités propres au secteur des assurances. « Nos applications utilisent Amazon Textract et Amazon Comprehend parallèlement à nos propres modèles propriétaires pour automatiser les procédés manuels coûteux comme la consultation de documents ou l’acceptation de demandes d’assurances. Nous réduisons les efforts pour nos clients, leur permettant d’acheter et de vendre plus vite et plus facilement des assurances commerciales. Nous obtenons d’excellents résultats grâce au machine learning AWS. »
 
- Colin Toal, Chief Technical Officer, Chisel AI

Amazon Comprehend Medical

2000px-Fred_Hutch_logo.svg

Le Centre de recherche sur le cancer Fred Hutchinson est un institut de recherche spécialisé dans le traitement du cancer d’ici 2025.

« La guérison du cancer est, par nature, une question de temps. Pour les patients cancéreux et les scientifiques dédiés à leur guérison, le temps est précieux. Le processus de développement des essais cliniques et de leur mise en relation avec les bons patients nécessite des équipes de recherche qui se déplacent et étiquettent des montagnes de données de dossiers cliniques non structurées. Grâce à Amazon Comprehend Medical, cette action ne vous prendra que quelques secondes, à défaut de plusieurs heures. Il s'agit d'une étape cruciale pour accéder rapidement aux données nécessaires au bon moment, afin de trouver des informations exploitables et faire progresser les traitements vitaux destinés aux patients. »
 
– Matthew Trunnell, responsable des technologies de l'information du Centre de recherche sur le cancer Fred Hutchinson

Nous aidons les entreprises en leur apportant la transparence, la traçabilité et une réelle compréhension des données de leur chaîne logistique afin qu'elles puissent protéger leurs marques, supprimer les obstacles de l'accès au marché et réduire les risques opérationnels et financiers.

« Nous nous efforçons de combiner la technologie et l'expertise dans le domaine des affaires pour aider nos clients à comprendre les risques de conformité dans leur chaîne logistique. Nous recherchions un moyen de traiter les documents de conformité à grande échelle. Notre processus consiste à lire des images et des documents PDF contenant des formulaires, des tableaux et du texte libre et à extraire les données intéressantes de ces documents. La technologie OCR d'Amazon Textract nous a permis d'extraire le texte des documents. Les API PNL contextuelles d'Amazon Comprehend ont extrait du texte des entités spécifiques aux entreprises et leurs valeurs. Nous avons également intégré l'intervention humaine dans notre flux de travail en utilisant Amazon Augmented AI (Amazon A2I) pour que nos équipes examinent les données extraites et fournissent un retour d'information aux modèles ML et aident à les améliorer au fil du temps. L'utilisation de cette combinaison efficace du machine learning avec AppSync et Amplify nous a permis d'obtenir des informations plus précises sur les risques de la chaîne logistique de nos clients et leur a fait gagner des centaines d'heures dans l'examen manuel des documents. Ils peuvent désormais obtenir un retour d'information immédiat pour savoir si leur entreprise est exposée à un risque de non-conformité. »

Corey Peters, responsable principal IA/ML chez Assent Compliance
Good_roche

Roche est un pionnier mondial des produits pharmaceutiques et de diagnostic axés sur le progrès scientifique, dans le but d'améliorer la vie des individus. Le portefeuille d’aide à la décision NAVIFY de Roche aide les équipes de soins multidisciplinaires à gérer la complexité croissante des informations médicales en transformant de grandes quantités de données en informations exploitables.

« Le portefeuille d’aide à la décision NAVIFY de Roche offre des solutions qui accélèrent la recherche et permettent des soins de santé personnalisés. Avec des pétaoctets de données non structurées générées chaque jour dans les systèmes hospitaliers, notre objectif est de récupérer ces informations et de les convertir en informations utiles accessibles et compréhensibles. Amazon Comprehend Medical fournit les fonctionnalités nécessaires pour nous aider à extraire et à structurer rapidement les informations des documents médicaux, afin de pouvoir créer une vue globale et longitudinale des patients et de permettre à la fois l'aide à la décision et l'analyse de la population. »
 
– Anish Kejariwal, directeur de l'ingénierie et des analyses de Roche

Le logiciel TeraDact Solutions propose une alternative solide pour le partage sécurisé d'informations, dans un monde où les problèmes de conformité et de confidentialité sont plus présents que jamais. Grâce à leurs capacités de signature Information Identification & Presentation (IIaP™), les outils TeraDact offrent à l'utilisateur un environnement de partage d'informations sécurisé.

« L'utilisation d'Amazon Comprehend pour la rédaction des informations personnelles avec notre système de jetons nous permet non seulement d'atteindre un plus grand nombre de nos utilisateurs, mais également de surmonter les limites de la détection des informations personnelles basées sur des règles, pouvant entraîner de fausses alarmes ou des détails manquants. La détection des informations personnelles s'avère d'une importance critique pour les entreprises, et avec la puissance des modèles NLP contextuels de Comprehend, nous pouvons maintenir la confiance que les clients nous accordent concernant leurs informations. Amazon innove de manière à ce que nous puissions faire évoluer nos affaires, en ajoutant de nouvelles fonctionnalités essentielles à notre gamme de produits. »

– Chris Schrichte, PDG, TeraDact Solutions, Inc.
Good_suki

Suki est une société de technologie médicale spécialisée dans la création d'un assistant numérique à reconnaissance vocale destiné aux médecins.

« Les médecins consacrent environ 50 % de leur temps à saisir ou récupérer des informations plutôt qu’à prendre soin de leur patient, ce qui provoque un épuisement professionnel considérable et les empêche de s’épanouir dans leur métier, qui consiste à s’occuper de leurs patients. Avec Suki, nous essayons de changer la donne. En utilisant Suki, les médecins réduisent le temps consacré à la documentation de 68 %. Nous testons actuellement Amazon Comprehend Medical pour extraire des données structurées à partir de transcriptions. L'objectif est d'intégrer les résultats d'Amazon Comprehend Medical à Suki afin de rationaliser les flux de travail des médecins. Nous sommes ravis du potentiel d'Amazon Comprehend Medical et de son impact ! »
 
– Karthik Rajan, CTO, Suki
exxon-mobil-logo@1x

Le besoin en énergie est universel. C'est pourquoi ExxonMobil lance de nouvelles recherches et développe de nouvelles technologies pour réduire les émissions tout en créant des carburants et des lubrifiants plus efficaces. ExxonMobil s'engage à répondre de manière responsable aux besoins énergétiques du monde. 

Les mises en œuvre numériques d'AWS et d'Amazon Business dans l'organisation des achats d'ExxonMobil améliorent ses opérations à l'échelle mondiale et préparent l'entreprise à d'éventuelles perturbations inattendues.  « Nous avons travaillé avec Amazon ML Solutions Lab pour développer une preuve de concept destinée à optimiser l'utilisation des contrats et à réduire davantage les coûts. L'une des approches tire parti d'Amazon SageMaker pour améliorer l'identification des articles du catalogue les mieux adaptés à partir d'entrées en texte libre dans Smart by GEP, le système d'achat électronique d'ExxonMobil. Lorsque les descriptions des articles du catalogue ne sont pas disponibles, nous utilisons Amazon Comprehend pour créer un modèle de classification sur mesure pour associer des entrées en texte libre aux accords contractuels des fournisseurs. » 
 
-Mariano Matzkin, Global MRO Procurement Manager, ExxonMobil
 
Lire le blog invité pour en savoir plus
Good_pwc

PricewaterhouseCoopers (PwC) est un fournisseur multinational de services professionnels qui aide à résoudre des problèmes complexes et à identifier les opportunités dans tous les secteurs.

« Amazon Comprehend Medical nous permet d’obtenir de meilleurs résultats, plus rapidement et avec des frais généraux moindres. En utilisant Amazon Comprehend Medical, nos clients sont en mesure de se concentrer davantage sur la création d’applications plus intelligentes et sur l’extraction d’informations essentielles, et moins sur les modèles d’annotation, de formation et de reconversion. La possibilité d'effectuer une tâche très manuelle avec précision, à grande échelle et en toute sécurité nous permet de créer des solutions plus percutantes et de meilleurs résultats pour les patients et les cliniques. Par exemple, l'un de nos clients pharmaceutiques utilise Amazon Comprehend Medical sur un échantillon de taille limitée pour extraire des informations permettant d'identifier les événements pertinents sur le plan médical. À ce stade préliminaire, nous constatons un débit nettement plus rapide qu'auparavant. »
 
– Matt Rich, Healthcare AI Lead, PricewaterhouseCoopers
600x400_FINRA

La FINRA est une organisation à but non lucratif dédiée à la protection des investisseurs et à l'intégrité du marché. Elle régule un domaine essentiel du secteur des titres : les sociétés de courtage qui travaillent avec le grand public aux États-Unis.

« La FINRA reçoit des millions de documents contenant des données non structurées pour les processus de recherche, d'examen et de conformité. Nos enquêteurs et examinateurs ont dû parcourir des documents page après page ou effectuer des recherches très spécifiques pour trouver ce dont ils avaient besoin. Avec Amazon Comprehend, nous pouvons extraire rapidement les individus et les organisations, faire correspondre les entités extraites aux enregistrements FINRA, signaler les intérêts individuels et détecter les similitudes avec d'autres documents. »
 
– Dmytro Dolgopolov, Senior Director of Technology, FINRA
Good_converge-delloite

ConvergeHEALTH est l'un des produits de l'entreprise Life Sciences and Health Care de Deloitte, qui investit depuis plus de cinq ans dans des plateformes numériques et analytiques.

« Nous sommes ravis qu'Amazon Comprehend Medical nous aide et aide nos clients à trouver des informations exploitables à partir de données médicales. Avec la nouvelle offre, nous disposons d’une option intégrée pour nos produits ConvergeHEALTH et pour les solutions de conseil de Deloitte. Cela nous permet de nous adapter à un modèle évolutif, économique et sécurisé, ce qui était autrefois un véritable défi avec les précédents outils médicaux de traitement du langage naturel. Nous tentons d'appliquer les services d'extraction et de classification de l'information à des applications reposant sur des bases factuelles, la pharmacovigilance, la veille concurrentielle et l'efficacité des fournisseurs, ce qui nous aidera à exploiter les données nécessaires pour obtenir des informations utiles et continuer à faire évoluer le secteur. »
 
– Dan Housman, Chief Technology Officer, ConvergeHEALTH -Deloitte
Vidmob

VidMob est une plateforme technologique qui met en relation les spécialistes du marketing avec un réseau mondial de rédacteurs, d'animateurs et de graphistes spécialisés.

« Amazon Comprehend et Amazon Transcribe permettent à VidMob de développer une analyse de texte en machine learning de grande qualité dans notre suite Agile Creative, ce qui nous a permis d'aider les clients de la marque à comprendre les performances de contenu d'une façon impossible jusqu'alors. Nous sommes en mesure de retranscrire le texte d'un contenu vidéo et de l'analyser au moyen de Comprehend, ce qui nous permet de mettre à jour des informations précieuses à la fois pour notre communauté de créateurs et pour nos clients, leur donnant ainsi un avantage stratégique au sein du marché. »
 
– Alex Collmer, fondateur et directeur général, VidMob
Good_cleardata

Les organisations de soins de santé font confiance à ClearDATA pour les protéger des risques liés à la confidentialité des données, améliorer leur gestion des données et faire évoluer leur infrastructure informatique dans le cloud. Certifié HITRUST 9.1, ClearDATA protège leurs informations sensibles et leurs applications critiques dans le cloud.

« L’une de nos missions les plus importantes est de fournir un moyen précis d’inventorier toutes les données sensibles relatives aux PHI ou aux informations personnelles, et de garder une trace claire des systèmes que les données transmettent et stockent en cas d’incident, de violation ou dans le but de respecter le règlement général de protection des données (GDPR) au nom de nos clients. Grâce à Amazon Comprehend Medical, nous pouvons exploiter ces ensembles de données non structurés pour obtenir des informations essentielles sur le traitement des patients et les antécédents médicaux. À l'aide de son API PHId, nous pouvons également identifier les données sensibles des patients et les masquer pour la sécurité des données. »
 
– Matt Ferrari, directeur de la technologie, ClearDATA
PubNub

PubNub est le principal fournisseur d'API en temps réel pour la création d'applications de discussion, de contrôle des périphériques et de cartographie en temps réel.

« Chez PubNub, nous avons constaté que la discussion et la collaboration ont émergé comme un cas d'utilisation dominante parmi notre clientèle mondiale… Combiné à d'autres offres d'intelligence artificielle comme Amazon Polly (synthèse vocale), Amazon Comprehend (NLP) et Amazon Lex (chatbots), cela aidera à rendre les applications de discussion plus intelligentes et à faciliter finalement la croissance de nos clients à l'international grâce à une fonctionnalité de discussion haute performance et localisée ».
 
– David Hegarty, directeur de la gestion des produits, PubNub
Pariveda

Pariveda Solutions est une société de conseils de premier plan spécialisée dans la gestion et la technologie. Elle aide ses clients à améliorer leurs performances en leur prodiguant des conseils stratégiques ou concernant des utilisations innovantes de la technologie. Leur services de cloud comprend une architecture de solution, le transfert d'applications cloud, des solutions de big data, des outils pour mobiles/IoT, des dispositifs d'automatisation DevOps, une transformation des centres de données et des conseils concernant le cloud.

« Nous nous sommes appuyés sur Amazon Comprehend Medical pour extraire de la valeur des données non structurées de nos clients du secteur médical (par exemple l'évolution de la situation, les envois vers un spécialiste, les notes d'opération). Ces informations sont une véritable mine d'or, car elles permettent à un médecin d'appréhender de manière plus global le contexte médical de ses patients afin d'établir avec plus de précision leur parcours de soin. Elles aident en outre les chercheurs à réduire la durée ou le coût des études, permettent aux services comptables de mieux facturer les soins prescrits et font gagner du temps aux praticiens au carnet de consultation bien rempli. En plus des possibilités offertes par Amazon Comprehend Medical, la nouvelle fonctionnalité qui permet d'analyser les ontologies communes est révolutionnaire. Sa capacité à retirer des textes non structuré/au format libre la terminologie RxNorm et CIM 10 est extrêmement utile pour nos clients. Cette fonctionnalité réduit de manière sensible le temps dont nous avons besoin pour mettre en œuvre des solutions pour ces cas d'utilisation. Alors qu'il nous fallait auparavant des mois, ce délai se compte aujourd'hui en jours, ce qui se traduit par un retour sur investissement immédiat pour l'administration et les médecins, qui peuvent profiter de cycles de revenus plus courts et de l'amélioration du flux de travail. »
 
– Amit Shah, directeur, Pariveda Solutions
Clearview-Social-Logo

ClearView Social offre un outil de partage des réseaux sociaux en un seul clic pour accroître l'engagement des employés.

« Nous utilisons Amazon Comprehend pour lire un article et extraire les sujets, qui sont automatiquement balisés à l'aide du machine learning. Amazon Comprehend balise des entités en toute confiance et nous permet de réaliser des estimations de gains multimédias plus précises afin de déterminer réellement le retour sur investissement dans les réseaux sociaux. Avant, nous voyions la valeur des médias comme une estimation extrêmement vague mais ça, c'était avant. »
 
– Bill Boulden, CTO, ClearView Social
Good_cloudticity

Cloudticity aide les organismes de santé à concevoir, créer, migrer, gérer et optimiser les solutions respectant la loi HIPAA sur AWS.

« Chez Cloudticity, notre mission est de permettre aux organismes de santé de fournir de meilleurs soins aux patients et de contribuer à améliorer la santé de tous les êtres humains sur Terre. Nous utilisons Comprehend Medical pour trouver des informations cachées dans des textes médicaux non structurés en temps réel à partir de sources telles que les messages HL7, afin de découvrir des relations cachées qui aident les cliniciens à prendre des décisions éclairées concernant les plans de traitement. »
 
– Gerry Miller, fondateur et PDG de Cloudticity
videopeel-logo

VideoPeel est une plateforme vidéo qui permet aux marques de collecter, gérer et publier des témoignages de consommateurs.

« Nous transformons les méthodes traditionnelles de recherche sur les consommateurs en introduisant la vidéo et en automatisant l'analyse de cette vidéo pour créer des personnages de consommateurs exploitables et dynamiques. En intégrant les technologies d'IA et de machine learning d'Amazon, comme Amazon Transcribe, Amazon Comprehend et Amazon Rekognition, nous sommes en mesure de prendre ces vidéos, de les analyser et de créer des profils de chaque individu. »
 
– Patrick Tedjamulia, co-fondateur et PDG de VideoPeel
friendly_logo

Friendly est une entreprise de cognition robotique disposant de solutions d'automatisation du flux de travail sur mesure pour les secteurs de l'assurance et des services financiers.

« Amazon Comprehend Medical nous a permis de créer une plateforme de deep learning qui permet aux compagnies d'assurance de diminuer le temps qu'elles passent à traiter les demandes de remboursement de soins médicaux et de prestations complémentaires de 5 jours à moins de 8 minutes. »
 
-Natasha Alexeeva, PDG, Friendly
Vision-Critical-logo

Vision Critical conçoit des logiciels d'intelligence relationnelle orientés vers le client, permettant aux grandes entreprises d'être plus rapides, plus réactives et plus axées sur leurs clients.

« Notre plateforme Spark connecte vos données clients les plus importantes provenant de toutes les sources, y compris les données transactionnelles, d’attitude, émotionnelles et intentionnelles, pour créer des profils clients dynamiques permettant à chaque système d’équipes et d’entreprises d’avoir une vue unifiée du client. En s'intégrant à la fonctionnalité d'analyse de sentiments d'Amazon Comprehend, la plateforme peut désormais transformer des retours d'informations clients d'ordre qualitatif en informations exploitables, afin de déterminer, avec un niveau de précision supérieur à 90 %, si ces retours d'informations sont positifs, négatifs ou neutres. »
 
– Nicholas Simon, responsable produits, Vision Critical
Veeva logo orange grey

Veeva Systems est le leader mondial des logiciels cloud du secteur des sciences de la vie.

« Veeva a pour mission de développer le cloud pour les sciences de la vie, notamment des logiciels, des données et des services, pour aider nos clients à obtenir des médicaments aux patients qui en ont besoin rapidement. En intégrant l'intelligence artificielle au cycle de vie complet de la sécurité des médicaments, la suite Vault Safety accélère et adapte les processus de pharmacovigilance. Vault Safety.AI s'appuie sur Amazon Comprehend Medical pour automatiser l'extraction des données de sources non structurées. L'utilisation du traitement du langage naturel et du machine learning permet à Veeva de développer plus rapidement des solutions de pharmacovigilance puissantes. »
 
-Marius Mortensen, vice-président, gestion de produit, Vault Safety, Veeva Systems
Tint

TINT aide les spécialistes du marketing B2C à trouver, conserver et afficher le contenu le plus efficace des réseaux sociaux généré par les clients dans leur marketing.

« Notre activité est centrée sur la livraison du meilleur contenu marketing possible pour les marques qui dépendent de nous. En utilisant Amazon Comprehend, nous avons pu augmenter significativement la qualité et la précision des capacités d'analyse de contenu de notre plateforme, qui identifie le bon contenu pour les campagnes de marketing les plus percutantes. Amazon Comprehend nous permet de nous concentrer sur notre produit de base et de ne pas nous soucier de la complexité associée à la construction de nos propres modèles de machine learning ».
 
– Ryo Chiba, directeur technique de TINT
Vibes Logo

La plateforme d'engagement mobile Vibes permet aux spécialistes du marketing d'être en contact individuel avec les consommateurs hyper-connectés d'aujourd'hui à grande échelle.

« La messagerie mobile permet de connecter les marques et les consommateurs de manière directe, personnelle et authentique. Vibes traite des milliards de messages mobiles tous les mois, et l'énorme quantité de messages que nous gérons comporte des informations approfondies latentes. Amazon Comprehend nous permet d'extraire rapidement les expressions clés, de détecter les sentiments et de modéliser des thématiques à partir du contenu de messages non structurés, ce qui permet aux spécialistes du marketing d'avoir une meilleure compréhension de leurs performances et des informations exploitables pour offrir des expériences clients enrichissantes. »

– Brian Garofola, directeur technique, Vibes
600x400_Lexis-Nexis_Logo

LexisNexis Legal & Professional est un fournisseur mondial de solutions de contenu et de solutions technologiques pour les professionnels du droit et des affaires. Il sert des clients dans plus de 175 pays et met à leur disposition plus de 2 milliards d'archives consultables.

« Nous fournissons aux professionnels du droit des recherches et des analyses approfondies pour les aider à prendre des décisions éclairées. Par conséquent, nous sommes toujours à la recherche de meilleurs moyens de découvrir des informations à partir de documents juridiques. Grâce au machine learning (ML) d'Amazon Comprehend, nous pouvons désormais créer des modèles de reconnaissance d'entités personnalisés et précis sans entrer dans les complexités associées au machine learning. Les entités qui comptent le plus pour nous, comme les juges et les avocats, peuvent être identifiées rapidement parmi plus de 200 millions de documents avec une précision de plus de 92 %. »
 
– Rick McFarland, directeur des données chez LexisNexis

En savoir plus sur les fonctionnalités d'Amazon Comprehend

Consulter la page des fonctions
Prêt à vous lancer ?
S'inscrire
D'autres questions ?
Nous contacter