Personify Health是一家全球性的公司，旨在赋能多样化的业务和独特的人群，更深入地参与健康活动，同时降低成本。我们整合了健康计划管理、全面的健康和综合导航解决方案，创建了行业内的首个个性化健康平台。我们正在弥合AI的巨大潜力与更智能的医疗保健需求之间的差距。我们的AI驱动平台帮助1900万成员（遍布190多个国家）主动管理他们的健康，提供涵盖心理健康、营养、睡眠、运动指导等领域的高度个性化建议和内容。
为了实现这一水平的个性化并推动公司的整体效率，我们正在加速AI的采用，目前正在进行15个预测性和生成性AI项目。DataRobot对于提高我们数据科学家、工程师和数据分析师团队的工作效率和效果至关重要。
为什么医疗保健中的AI准确性和治理至关重要
Personify Health拥有最优秀和最聪明的数据科学家、工程师和分析师。但为了让他们发挥最佳水平，他们需要一套工具来减少日常头痛问题，如工具过载、笨拙的工作流程和重复工作。作为首席技术官，我希望我的团队专注于交付成果，而不是管理糟糕的流程。
我坚信消除组织内部的孤岛。我们的工程师、数据科学家和分析师必须在一个平台上协同工作，以加快开发周期和生产力提升。但在每个决策中，我们必须深思熟虑，尤其是在医疗保健这样一个高度监管的领域，存在许多伦理问题。我们需要将AI与人类专业知识相结合，以在整个客户旅程中提供亲切的个人触感。我们的成员信任我们通过高级预测分析提供的健康和福祉建议，而我们的健康教练则依赖生成式AI助手，以成为我们社区成员更有效的合作伙伴。在内部，我们也使用生成式AI来推动不同业务功能的生产力，例如使用辅助机器人。对我们来说，这些AI应用的信任度至关重要，以支持我们的成员社区继续改善健康状况。
预测模型对于我们平台提供的个性化体验至关重要。为了形成Personify的预测，我们考虑了一个包含约2.75亿人的数据集，具有700个特征。我们需要在不断变化的数据上训练模型——大规模地——跨数百个模型乘以数百万成员。DataRobot使我们的团队能够同时训练多个模型，并比较输出以获得最高的准确性。其端到端的平台意味着我们有工具可以快速交付客户可以信赖的结果。
支持Personify的模型责任标准
集中化工具进一步支持我们在社会和模型责任方面的承诺，合理融入伦理、隐私和治理。在Personify，我们采取了一种深思熟虑的方法来公司在整个公司范围内采用和使用AI：
指导委员会
一个AI执行指导委员会监督所有项目，以帮助我们在领导层层面做出决策。
研究和开发
一个R&D团队研究并构建基于生成式AI的框架基础，用于操作、商业营销和内容生成等用例。
治理团队
AI政策治理对于我们的数据处理方式至关重要。我们的AI政策传播到平台上的70多位赞助商，确保每个人都知道我们如何保护数据。我们的治理团队在法律咨询的指导下制定AI政策。
隐私和偏见缓解
我们使用匿名数据集，以保护成员数据的隐私。同时，这也消除了模型中出现偏见的可能性。
统一平台
为了减少孤岛并加速模型时间，我们选择了DataRobot，将所有团队和预测模型集中在一个地方。我们已经打破了组织内部的孤岛，这是我们成功的关键。该平台统一了我们的AI分析，跨越团队、技术和数据源，并加快了我们的生产时间。原本需要三周时间才能得到一个可接受的模型，现在可以在21小时内完成，并且可以并行创建多个模型。DataRobot还通过必要的解释性支持我们的治理框架。模型背后的可见性帮助我们快速理解、选择并接受正确的模型。
在个性化医疗保健中推动生成式AI的发展
展望未来，生成式AI将成为我们赋能组织的重要组成部分。凭借已经在DataRobot中建立的预测AI和生成式AI模型的基础，我对Personify Health的未来充满期待。我们已经开始在DataRobot中统一所有的生成式和预测AI模型，以进一步改进我们管理和监控它们的方式，从而为业务和成员带来有意义的结果。这个平台是我们许多目标的核心，我们将继续引领医疗保健领域的AI未来。
例如，我们设想在后端拥有自己的AI对话中心，该中心可以连接到所有产品，以更快地响应问题。我们还一直在试验DataRobot应用程序模板，这将为我们提供可重复使用的用例逻辑，团队可以根据具体业务问题进行调整。这解决了我们团队的一个重大难题，使我们能够以更快的速度前进。
总之，Personify Health正在通过最高伦理和法律标准的智能建议赋能消费者。DataRobot使构建和管理AI模型变得更加容易，这意味着我的团队可以专注于为客户提供更好的健康和福祉建议。
查看Personify Health的客户亮点，了解更多关于他们如何将AI模型开发时间减少了82%的信息。
(全文结束)
