الأتمتة الفعلية

جمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك أجهزة إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار ووسائل التواصل الاجتماعي وقواعد البيانات (مثل أنظمة رصد البيئة التي تجمع البيانات عن جودة الهواء وجودة المياه ومستويات الضوضاء لضمان الامتثال للوائح)

استخراج المعلومات المفيدة من الصور ومقاطع الفيديو، وتحديد الأشياء أو الأنماط والكشف عن الحالات الشاذة (مثل أنظمة المراقبة التي تنبه السلطات إلى الأنشطة المشبوهة، والتحليل الفوري لكاميرات الشوارع وكاميرات المرور لزيادة فعالية وسائل النقل العام قدر الإمكان، والحد من التلوث وإدارة حركة المرور)

معالجة اللغة المكتوبة أو المنطوقة وتحليلها لاستخراج المعلومات، وتحليل المشاعر والاستجابة تلقائيًا (مثل منصات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد في الإجابة عن الاستفسارات الشائعة)

تحليل كميات كبيرة من البيانات، وتحديد الأنماط وتوفير معلومات مفيدة لدعم عملية صنع القرارات (مثل نماذج التحليلًات التنبؤية التي تستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بتفشي الأمراض، أو توقع الازدحام المروري، أو استشراف الطلب على الإسكان لتحسين عملية التخطيط الحضري، واقتراح خطط رعاية صحية أكثر دقّة استنادًا إلى تحليل معلومات المرضى الصحّية)

فهم البيانات المعقدة وتفسيرها وتقديم توصيات (مثل دعم عمليات اتخاذ القرارات المعقدة، بما في ذلك تقييم أهلية شخص ما للحصول على المنافع الاجتماعية على أساس ظروفه الفردية ومتطلبات البرنامج)

التصوير بالرنين المغناطيسي ضروري للتشخيص الطبي الدقيق، ولكن الطلب المتزايد على فحوصات الرنين المغناطيسي يتطلب تحسين الكفاءة وتقليل أوقات الانتظار. يمكن للتقنية المبنية على الذكاء الاصطناعي لاعادة إنشاء الصور تسريع الفحوصات بالرنين المغناطيسي، ما يعزز الانتاجية ويحسن كفاءة التكلفة. وتوفر صورًا عالية الدقة تزيد من ثقة التشخيص وتعزز إمكانية الوصول للمرضى المجهدين أو الذين يعانون من حالت مقلقة. يؤدي تقليل مدة الفحوصات وزيادة دقة الفحوصات إلى تحسين تجربة المريض وتقليل وقت المسح، ما يحرر موارد التشخيص القيمة

دمج البيانات من قواعد البيانات الحكومية والجهات المالية وغيرها من المصادر لإنشاء مجموعة بيانات شاملة للكشف عن الاحتيال (مثل سجلًات المعاملًات، ومعلومات المستفيدين، وموجزات البيانات الخارجية)

نماذج التعلم الآلي التي تحلل أنماط المعاملًات، وملفات تعريف المستفيدين، وحالات الاحتيال السابقة للكشف عن مؤشرات الاحتيال المحتملة

إرسال تنبيهات مؤتمتة إلى وحدات الكشف عن الاحتيال ضمن الهيئات الحكومية، ما يؤدي إلى إجراء تحقيقات واتخاذ إجراءات محتملة ضد الأنشطة الاحتيالية

إضافة روبوتات المحادثة الفورية إلى المواقع الإلكترونية أو تطبيقات الأجهزة المحمولة الحكومية، وذلك لجمع البيانات من المتعاملين الذين يبحثون عن معلومات أو مساعدة

خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية التي تفهم استفسارات المتعاملين وتستخرج المعلومات من قواعد البيانات الحكومية أو قواعد المعرفة

توفير الدعم بالذكاء الاصطناعي على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع للأفراد، عن الأسئلة الشائعة، في مساعدتهم في تقديم الطلبات، وتوفير الروابط أو الاستمارات ذات الصلة للمتعاملين

الاستفادة من مصادر السجلات المختلفة (مثل الخبرة المهنية السابقة، والتحصيل العلمي، والظروف الاجتماعية والاقتصادية( لتحسين الدعم التكميلي الذي تقدمه وكالات التوظيف إلى أقصى حد، استنادًا إلى التجارب الناجحة التي ساعدت الباحثين عن عمل بشكل مماثل في السابق

يبلّغ صاحب العمل السابق الحكومة عن فقدان الموظف لوظيفته، فيتم تسجيل هذا الأخير تلقائيًا في كل الخدمات التي يمكنه الاستفادة منها (مثل منافع البطالة أو المساعدة الغذائية أو المساعدة الطبية أو أي منافع وخدمات حكومية أخرى)

دمج بيانات الرعاية الصحية من المستشفيات والعيادات وأجهزة الرصد الطبّي القابلة للارتداء لإنشاء سجل صحي إلكتروني شامل (السجلات الطبية الإلكترونية، والبيانات الصحية التي يوفّرها المرضى، والرصد الصحي الفوري من المعدات الطبية أو الأجهزة القابلة للارتداء)

خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تحلل البيانات الطبية لدعم القرارات الطبية، أو التنبؤ بتطور المرض، أو التوصية بخيارات العلاج استنادًا إلى حالة المريض

جدولة المواعيد المؤتمتة، وإدارة الوصفات الطبية الإلكترونية، ومراقبة المرضى عن بُعد باستخدام تقنيات التطبيب عن بُعد

أجهزة الاستشعار المثبتة في أنظمة النقل العام، وعدادات الطاقة الذكية، ومحطات رصد جودة الهواء، والبنية التحتية لإدارة النفايات

خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تحلل بيانات النقل لتحسين حركة المرور إلى أقصى حد، أو التنبؤ بالطلب على الطاقة لتخصيص الموارد بكفاءة، أو تحليل بيانات إدارة النفايات لتحسين مسارات التجميع

أنظمة إدارة حركة المرور المؤتمتة التي تعدّل إشارات المرور استنادًا إلى أنماط الازدحام بصورة آنيّة، أو تطبيقات الهاتف الذكي المشخصنة التي توفر معلومات النقل العام مباشرةً، أو أنظمة إدارة النفايات الذكية التي تعمل على تحسين مسارات التجميع استنادًا إلى مستويات امتلًاء الحاويات

تعدّ المهام الإدارية الدورية، مثل التدقيق السريري ومراجعة الملفات الطبية، من المعوقات التي تحدّ من قدرة الأطباء على تقديم أفضل أداء، ما يؤثر تاليًا في نتائج المرضى ومصالح الأعمال الصحية. في هذا السياق، يأتي برنامج “آلي” المعني بصحة الفرد في إطار الجهود التي يبذلها فريق متعدد الخبرات يتألف من الجهات المتخصّصة في القطاع، إضافةً إلى خبراء في مجالات تكنولوجيا المعلومات المتفرعة، لإيجاد حلول موجهة نحو الأطباء وإجراء تحسينات جوهرية في العمليات. وقد تعاون الفريق مع الصيادلة والممرضات لأتمتة عملية جمع معلومات صحة المرضى التي كانت تُجرى ورقيًّا حيث رصد “آلي” البيانات واستخدمها لتصنيف الوصفات الطبية حسب مستوى المخاطر، مع الحرص على إرسالها إلى الاختصاصي الصحي لإجراء مراجعة عند الحاجة. وانطلاقًا مما سبق، يرفع هذا النهج الذكي من الكفاءة ويسهم في تقليل المخاطر، ما يعود بالفائدة على هيومانا والأطباء والأهم من ذلك، على المرضى. في غضون ستة أشهر، أعاد نظام “آلي” هيكلة 35 عملية في هيومانا، محسنًا من مستوى خدمة المتعاملين والشفافية واستخدام الموارد، مع تقليص فترة الوقت اللًازمة لإنجاز العمليات إلى أسابيع بعد أن كانت تستغرق أشهرًا. مع معالجة فورية لملايين المطالبات والوصفات الطبية سنويًا، يتميز نظام “آلي” بقدرته على توفير الوقت الذي تتطلّبه المهام الإدارية، ما يمنح الأطباء وقتًا إضافيًّا (% 15 ) لرعاية المرضى والاهتمام بصحتهم