Varun Ganapathi 是 AKASA 的首席技术官和联合创始人，AKASA是医疗保健应用人工智能的开发者。AKASA 帮助医疗保健组织改善运营，包括收入周期，以增加收入、提高效率并增强患者体验。Varun在 AKASA 之前已经成功创办了两家 AI 公司，一家被谷歌收购，另一家被 Udacity 收购。
你在机器学习领域有着杰出的职业生涯，你能谈谈你在斯坦福大学的一些早期工作，当时你致力于让直升机自主化吗？
当我在斯坦福大学攻读物理时，我也对计算机科学和机器学习 (ML) 非常感兴趣。对我来说，AI 和 ML 将所有东西合二为一——它实际上是一种对任何可数字化现象进行物理处理的自动化方式。
对于这个特殊的项目，我们有这架看起来像大型无人机的直升机，比双人床垫小一点——当时无人机还不流行。人们正在飞行它并让它做一些技巧，例如倒挂。虽然这很难做到，但我们想构建一种机器学习算法，可以向人类学习如何自主驾驶这架直升机。
我们创建了一个基于实际直升机的物理模拟器和一个学习如何预测其运动的 ML 算法。然后，我们在模拟器中应用强化学习来开发控制器，获取软件，并将其上传到实际的直升机中。我们打开直升机后，第一次尝试就成功了！这架直升机能够立即自行倒挂，这非常令人印象深刻。该团队继续致力于使用 ML 自动化其他类型的技巧。
您还曾在 Google Books 工作过，您能否谈谈您研究的算法以及您的公司最终是如何被 Google 收购的？
实际上，我在 2004 年在斯坦福大学上课时曾在谷歌实习——那是在直升机项目之后。在那段时间里，我正在为 Google Books 项目实施 ML，我们正在扫描世界上所有的书籍。
谷歌付钱给所有这些人来标注书籍信息，例如页面、目录、版权等——这是一项非常耗时的任务。我想看看我们是否可以使用 ML 来做到这一点，并且效果非常好。它实际上比人类做的更好，更准确，因为大多数错误是由于人工标记的人为错误造成的。
这让我对 ML 感到非常兴奋，因为它表明你可以从人类的表现转变为超人的表现——在处理边缘情况的同时，以更少的错误和更一致的方式完成平凡的任务。
从那里，我决定攻读博士学位。在斯坦福大学，起初专注于 ML 和更多的理论论文。在我的论文中，我开发了一种算法来执行实时动作捕捉，其中计算机可以从深度相机实时跟踪所有人体关节的运动。这是我的第一家公司 Numovis 的基础，该公司专注于用户交互的运动跟踪和计算机视觉。它被谷歌收购。
从直升机项目到 Google Books 再到自动驾驶 汽车 ，再到现在的医疗保健运营，我的整个旅程确实向我展示了机器学习算法的强大和通用性。
你能分享一下 AKASA 背后的起源故事吗？
我们构建AKASA是为了解决医疗保健运营中一个巨大的、根深蒂固的问题。这些 *** 作既昂贵又容易出错，可能会给患者带来不必要的恐慌性财务体验。行政方面缺乏新技术，也没有专门建造的东西。我们很清楚，您可以使用 AI 和 ML 等技术以创新的方式解决这些运营挑战。当我们与众多卫生系统和医疗保健领导者交谈时，他们验证了我们的想法，最终促成了 2019 年 AKASA 的成立。
因此，AKASA 的目标从一开始就很明确——用人工智能促进人类 健康 并构建医疗保健的未来。我们决定迎接这一挑战的方式是将人类智能与领先的人工智能和机器学习相结合，这样卫生系统就可以降低运营成本并将资源分配到最重要的地方。
我们与系统无关的灵活平台目前正在为代表超过 475 家医院和卫生系统以及 8,000 多个门诊设施的客户群提供服务，遍及所有 50 个州。我们的技术可以帮助这些组织，无论他们使用的是 Epic、Cerner、其他 EHR 等电子 健康 记录 (EHR) 提供商，还是附加系统，以及介于两者之间的一切。我们已经取得了很好的成果。
根据医疗补助和医疗保险服务中心的数据，我们的客户群代表了超过 1100 亿美元的总患者净收入，这相当于美国卫生系统每年支出的 10% 以上。AKASA 的模型和算法已经针对近 29 亿次索赔和汇款进行了训练。
医疗保健的隐形管道极其复杂，但它对人类 健康 有着巨大的影响，我们正在一点一点地实现它的自动化。
AKASA 正在考虑在医疗保健中实现哪些自动化任务？
我们独特的专家在环方法 Unified Automation 将 ML 与人类判断和主题专业知识相结合，为医疗保健运营提供强大且有d性的自动化。AKASA 可以快速有效地自动化和简化医疗财务功能中的端到端任务，包括账单处理和支付。AKASA 自动化的具体任务包括检查患者资格、记录和验证保险信息、估计患者成本、编辑、重新计费和上诉索赔，以及预测和管理拒绝。
这种类型的自动化不仅减少了患者的人为错误和延误，有助于防止意外的医疗费用，而且还通过完全摆脱手动、重复性任务来解放医护人员——让他们专注于更有价值、更具挑战性和更有价值的工作- 生成针对患者体验的任务。
使用了哪些不同类型的机器学习算法？
AKASA 使用与使自动驾驶 汽车 成为可能的机器学习方法相同的机器学习方法，为医疗系统提供单一解决方案，以实现医疗保健 *** 作的自动化。这种以 ML 为中心的方法扩展了自动化的能力，可以大规模地承担更复杂的工作。
我们针对计算机视觉、自然语言理解和结构化数据问题开发最先进的算法。我们的平台从计算机视觉驱动的 RPA 开始，并通过现代 AI、ML 和专家在环进行增强，以提供强大的自动化。
为了提供其工作原理的高级概述，我们的专有解决方案首先观察医护人员如何完成他们的任务。然后，我们的团队标记这些数据并使用它来训练我们的算法，以便我们的技术可以了解和了解医护人员及其系统的工作方式。从那里，我们的平台自动执行这些工作流程。最后，我们使用专家在循环中，只要系统标记异常值或异常，他们就可以介入。人工智能不断从这些经验中学习，使其能够随着时间的推移承担更复杂的任务。
您能否讨论一下人在环方法的重要性以及为什么它会取代 RPA？
铁的事实是，RPA 是一项已有数十年 历史 的技术，其能力受到真正的限制。它总是在自动化简单、离散和线性的工作方面具有一定的价值。然而，自动化努力往往达不到他们的愿望的原因是生活是复杂的，而且总是在变化。
RPA 的基本方法是为您要解决的每个问题或路径构建一个机器人（机器人）。一个人（顾问或工程师）建造一个机器人来解决一个特定的问题。这种机器人解决方案取代了一系列步骤。它看着屏幕，采取行动，然后重复。
经常发生的问题是，世界的变化，例如对软件或 UI 的修改，可能会导致机器人崩溃。众所周知，技术在不断发展，创造动态环境。这意味着 RPA 机器人经常出现故障。
这些机器人的另一个问题是，您需要为要解决的每种情况创建一个。这样做，你最终会得到许多机器人，它们都完成了不需要太多技能的非常小的动作。
这就像打地鼠 游戏 。每天，您都面临其中一个可能会因为某个软件将要更改或发生一些不寻常的事情而崩溃的可能性——一个对话框会d出或一种新的输入会发生。结果是维持这些机器人运行的成本高昂。根据 Forrester 的研究，在 RPA 上每花费 1 美元，就会在咨询资源上额外花费 341 美元。
换句话说，RPA 的实际软件并不是成本的大部分。更可观的成本投资是您必须做的所有工作以保持 RPA 始终运行。许多组织没有考虑到持续的成本。
由于生活如此复杂且不断发展，许多工作超出了 RPA 的能力，而这正是 ML 的用武之地。ML 使我们能够将困难的事情自动化。我们相信特殊的调味料是人类通过教他们来改进算法。
当算法不确定它应该做什么（低置信度）时，它会升级为人工参与。人类标记这些示例并识别当前模型未处理的案例。当这完成后，人工智能做对了，这是一项运行良好的任务。
人类发现问题的每一项任务都是机器无法正确处理的情况。在这种情况下，数据被添加到我们的数据集中，从而重新训练 ML 模型以处理这种新情况。
随着时间的推移，ML 模型建立了对这些新边缘情况的d性。这导致系统对新的异常值或异常具有鲁棒性和灵活性，并且系统会随着时间的推移而变得更强大。这意味着自动化变得越来越好，人工干预将随着时间的推移而减少。
让人类专家参与其中对于让 AI 变得更智能、更快、更好至关重要。我们需要人类正确训练人工智能，并确保它能够处理任何行业不可避免的异常值——尤其是在医疗保健等动态领域。
AKASA 的人在环解决方案 Unified Automation 是如何工作的，该平台的一些主要用例是什么？
统一自动化是专为医疗保健而构建的平台。使用 AI、ML 和我们的医疗计费专家团队，它创建了一个无缝集成的定制解决方案，帮助您更快地看到价值，几乎没有维护或异常队列。
它的设计考虑了异常和异常值。如果遇到新问题，平台会将问题标记给 AKASA 的专家团队，由他们解决，同时系统会从他们采取的行动中学习。正是这种人为因素将我们与市场上的其他解决方案区分开来，并使平台能够不断学习和改进。
统一自动化还适应医疗保健行业的动态特性。它是一个无缝集成的定制解决方案，有助于降低运营成本，提升员工处理需要人性化的更有价值的工作，并改善卫生系统的收入获取，同时改善患者的财务体验。
以下是统一自动化的工作原理：
专有软件观察： 我们的 Worklogger 工具远程观察医护人员如何完成他们的任务。然后我们的团队标记这些数据并将其输入到我们的自动化中，以提供当前工作流程和流程的全面视图。这可以提高员工绩效、工作流基础数据的可见性，以支持我们的自动化，以及准确的每个任务的时间分析。
人工智能执行： 在观察和学习医护人员的工作流程后，我们的人工智能会自主执行这些任务。它不断从遇到的问题和边缘情况中学习，随着时间的推移承担更复杂的任务。统一自动化位于工作队列的上游——为自己分配适用的任务并在不干扰团队的情况下完成它们。它还可以自动优化流程，因此无需员工进行设置或干预。
人类专业知识确保： 系统自动标记我们的医疗计费专家团队以处理异常和异常值，并在 AI 工作时实时训练它们。这是专家在环部分。通过内置的持续学习，统一自动化平台随着时间的推移变得更加智能和高效，工作总能完成。
关于 AKASA，您还有什么想分享的吗？
我们采用研究为先的方法，这意味着我们的客户可以获得领先的技术。我们致力于在同行评审的出版物中发布我们的人工智能和方法，以不断为医疗保健运营中的人工智能设定新的最先进标准，并引领我们整个行业向前发展。
例如，我们的研究已在国际机器学习会议 (ICML)、自然语言处理(NLP) 峰会和机器学习医疗保健会议 (MLHC) 等上发表。我们正在采用非常严格的方法来测试我们的模型，并将性能与市场上最先进的 AI 方法进行比较。
我们的预测性拒绝解决方案被认为是第一个发布的基于深度学习的系统，与现有基线相比，该系统可以准确预测医疗索赔拒绝超过 22%。我们用于从临床记录中对医疗索赔进行自主编码的“阅读、参加、编码”模型已被公认为为行业定义了一种新的最先进技术，并且比当前模型高出 18%——超过了人类编码员的生产力。我们相信这些后台创新对于大规模改善美国医疗保健系统至关重要，并将继续推动进步并为该领域构建定制解决方案。
在医疗保健领域有很多关于人工智能的炒作，但归根结底，公司可能会过度炒作他们的技术实际上可以做什么。进行研究以验证算法的作用要困难得多——我们为采用这条有意义但具有挑战性的路线最终证明 AKASA 的统一自动化平台真正为医院和卫生系统带来积极而有意义的变化而感到自豪。
随着我们用人工智能构建医疗保健的未来，我们对 AKASA 的未来和未来感到兴奋。
在 娱乐 圈内，近些年来一直都很流传这样一句话，再不努力就要回家继承家产了。
乍一听，这番言语用当下最流行的一个网络用语“凡尔赛”来形容是最合适不过了。
可在 娱乐 圈以外，其实也有很多努力的年轻人，凭借自己一身本领开创出比前人更为辉煌的基业。
刘畅便是其中的佼佼者。
同其他富二代相比，四川80后女孩刘畅的生活从童年开始就有很大的不同，因为她并不是一个含着金汤匙出生的天选之子。
彼时，她的父亲刘永好还只是在四川成都政府部门任职，拿着国家的工资，抱着“铁饭碗”养活一家三口。
直到1982年改革开放的春风吹来，同时也唤醒了这个三十岁的男人的创业心。
抱着试一试的心态，刘永好忍痛辞去了公职，联合自己的三位兄长一道去了四川成都新津县农村创业。
为了启动创业资金，兄弟四人不惜变卖手表、自行车等家产，终于筹集了1000元人民币。
从种植到养殖，兄弟四人历经磨难、坚持不懈，短短六年便积累了1000万，整整翻了1万倍。
和平分家后，刘永好便拿着第一桶金创出了中国最大的本土饲料企业集团——希望集团，成为了名副其实的“创一代”。
关于父亲的这些辉煌史，刘畅在成年之前几乎是不知情的，她只知道家里人是做生意的，并不知道具体情况。
当然，这也是刘永好故意隐瞒的结果，他并不希望女儿活在优越感中，每个人都应该努力活出自己想过的生活。
所幸刘畅也并没有辜负父亲的希望，刚进高中便因成绩优异被学校保送到国外留学。
语言沟通和生活习惯的差异，让刘畅很快就体会到了孤独，不过这也并没有影响她的学业。
六年后，这个女孩便凭借一己之力在美国取得MBA学位，成为了一位名副其实的学霸。
或许是一个人在国外待久了，刘畅学成后没多久便回到了祖国，前往北京谋生。
环境使然，她在这里结识了很多 娱乐 圈的朋友，登上舞台做偶像忽然成为了这个年轻女孩的梦想。
和所有出道的明星一样，刘畅进军演艺圈的第一个选择便是选秀，只是当她准备报名的时候却被父亲狠狠地训斥了一顿。
在刘永好的认知里，女儿早晚都要尝试一下创业这条道路，即使不继承家业，也不应该选择演员这条道路。
这一次，刘畅做出了妥协，主动接受了父亲借给自己的创业资金在成都春熙路开了一家饰品店。
开店之后，她才慢慢接触到商业，从进货选货到销售算账，都是她一人亲历而为。
几个月后，她便把父亲的借款还清了。
遗憾的是，这种繁荣并没有持续太久，小店便走上了下坡路，情急之下刘畅也只能寻求父亲的帮助。
可是刘永好并没有直接告诉女儿一些商业之道，而是邀请她来希望集团上班，让时间告诉她答案。
抱着试一试的态度，刘畅答应了父亲的要求，殊不知，这个选择就意味着自己的半只脚已经踏上了家族产业继承人的宝座。
2002年年初，刘永好旗下的四川新希望农业股份有限公司迎来了一位新的办公室主任，正是22岁的刘畅。
奇怪的是，此时她的名字竟然叫李天媚，而且这一叫就是十年。
这一切都是刘永好父女二人策划好的，目的自然是为了避免身份对工作的影响。
不得不说，刘畅也是一个非常低调的女孩，工作上的她勤勤恳恳，生活上的她也从不奢靡，丝毫没有富二代的模样。
或许这就是她能一直“隐藏”在父亲公司的最大原因，旁人眼中的她与一个普通的实习生并无差异。
随后，刘畅又以李天媚的身份进入希望乳业控股有限公司，这一次的她同样任职办公室主任。
当经验与技能提高后，刘永好把女儿的职位升了一些。
2004年年底，李天媚以董事和副总经理的身份成功在四川南方希望有限公司站稳脚跟 。
从底层到管理层，刘畅在每个岗位都得到了历练，经验与技能也得到了提升，此时的她再也不是当初那个商业小白了。
为了向父亲证实自己的能力，胆大的她主动请缨涉足房地产事业，主要管理希望集团在上海的房地产业务。
不得不说，刘永好对女儿近几年的锻炼还是非常有用的，希望集团的房地产产业在这个年轻人的手里蒸蒸日上。
也是在这一年，刘畅以26岁芳龄和25亿身家在胡润首次发布的女富豪榜上排名第9，也是中国最年轻的女富豪。
彼时，李天媚身边的同事们全都蒙在鼓里，他们怎么也没想到老板的优秀千金竟然就在自己身旁。
2012年，希望集团便迎来了“寒冬”。
那段时间， 社会 上禽流感和速生鸡事件频发，希望集团也因此受牵连遭到了经济危机。
不仅如此，彼时的国内互联网经济发展迅速，这已经不是刘永好这个50后所擅长的领域了。
思来想去，他觉得是机会让女儿出现在大众视野中，帮助希望集团顺应时势了。
2013年5月，刘永好在公司风雨飘摇之际宣布退居幕后，让女儿接班成为新希望董事长。
也是从这一刻开始，刘畅重新做回了自己，结束了长达十年的“雪藏”人生。
这一年，刘永好62岁，女儿33岁。
刘畅上任时，正值希望集团危难之际。
为了帮助女儿顺利渡过难关，刘永好特聘华南理工大学教授、博导陈春花任命为联席董事长兼CEO。
2013年5月22日，刘永好带着两位新上任的董事长前往公司晨会进行交接仪式。
集团里的股东们虽然早已在新闻上得知此消息，但是当刘畅真正出现在眼前时，他们还是有些不满。
集团里最大的一个股东甚至直言不讳道。
“希望集团是一个员工高达上万、资产规模超千亿的大公司，我不信她这个乳臭未干的丫头能经营下去。”
前辈的话并没有让刘畅知难而退，反而还信誓旦旦地保证道。
“我相信在我的带领下，公司的员工都能实现两年买车三年买房的愿望。”
此时的她还沉浸在上海房地产蒸蒸日上的喜悦之中，殊不知管理一个真正的集团是格外的困难。
为了能快速融入到员工中顺利开展工作，刘畅准备从基层做起。
2013年年底，她第一次走进新希望的饲料厂，随同的员工刚进门便情不自禁地脱口而出。
“好臭。”
本以为身旁这位千金大**会同样皱起眉头掩鼻离去，不曾想她竟直接反问道。
“臭吗？这是鱼粉的味道。”
话音刚落，她便迅速地走上前去，与饲料厂的工人开始认真交流工作，丝毫没有富二代的架子。
也是从这个时候开始，公司的员工对这位新上任的董事长有了一丝改观，心里也没有之前那么排斥了。
随着时间的流逝，刘畅的工作渐入佳境，可是没过多久她又遇到了一个大难关。
那就是屠宰场。
希望集团一般会每年进行两次屠宰乳猪，以满足市场需求，刘畅为了监督工作几乎每次都在现场。
只是当她看到这些小乳猪被“残忍杀害”时，文艺女青年的那份善良之心开始隐隐作痛。
为了弥补心中的不安，刘畅甚至还特地前往寺庙为这些逝去的小乳猪进行超度。
这种在外人看来似乎有些荒唐的行为，她都一一做到了。最终，集团在刘畅的带领下很快便向世人交出了一份满意的答卷。
2016年9月，新希望集团2016年上半年的业绩报告显示，虽然营收同比下降579%，但净利润实现23%的增长，尤其是除去民生银行投资收益后，农牧业务净利实现165%的增长。
当然，刘畅也没有食言当初给员工们的承诺，
彼时，希望集团的大多数人都实现了三年买房的夙愿，自然也没有人再质疑这位年轻的女上司。
在事业的巅峰期，刘畅又公布了另一个喜讯，那就是自己刚刚成为了一对龙凤胎的母亲。
此消息一经传出便引发了轩然大波，人们好奇的自然是哪位成功人士有幸娶了这位才貌双全的女强人。
当人们去互联网上搜索刘畅丈夫孙浩的名字时，结果竟大跌眼镜。
这个男人并不是一个可以与希望集团抗衡的商业世家公子，而是一个非常普通的新晋导演。
他的作品和他的名字一样不愠不火，代表作品更是少之又少。
不过这也正了结了刘畅心中那颗想踏进 娱乐 圈的心，既然自己无法完成这个梦想，那就让爱人替自己去完成吧。
值得一提的是，孙浩的年龄比刘畅小三岁，但夫妻俩的感情一直都很好，从简单的二人世界迅速过渡到幸福的四口之家也足以证明。
后来也有人问起刘永好关于女儿这段门不当户不对的婚姻，不得不说他真的是一个开明的父亲。
“只要两个孩子愿意，小伙子也愿意努力，我这个做父亲的便没有异议。”
无论是事业还是家庭，刘畅似乎都活成了人们理想中的模样，不过顺风顺水的日子并没有让她心安。
自从刘畅接手新希望集团以来，可谓是经营得有声有色，众人无不羡慕这个出身名门又格外努力的女强人。
可是谁又能想到，就连这么优秀的人也有焦虑的时候。
在一次偶然的采访中，镜头前的刘畅竟然多次洒泪，向在场的人们坦言出自己的心声。
“我真的很焦虑，身边的同龄人都太成功了，与其相比我这点成绩简直不值一提。”
乍一听，她这句话仿佛是在炫富，但要仔细想来确实也是有道理的。
像刘畅这种成功的企业家，接触的自然都是一些市值万亿地首富朋友们，看着大家愈来愈优秀的样子，她的心里难免会有些焦虑。
譬如与她年龄一样的黄铮，干出了市值15万亿的拼多多后就选择了退休去当科学家。
还有比她大一岁的王兴干，干出了市值25万亿的美团后身家便瞬间超过了两千亿。
俗话说，近朱者赤近墨者黑，生活在这样的朋友圈里，刘畅很难保证不产生焦虑的情绪。
更何况希望集团是家族产业，她更不想父亲辛辛苦苦打拼出来的事业就这样毁在自己手里。
所幸上天也没有辜负这个努力的女强人，刘畅昔日最害怕的宰猪厂竟给了她一个发家致富的好机会。
2019年年初，非洲猪疫爆发，希望集团作为国内重要的农副食品企业，刘畅觉得是时候出动了。
恰在此时，国家积极号召稳产保供，刘畅毫不犹豫地便抓住了这个机遇期，大幅增加养猪投入。
截止到2020年，希望集团的养猪产业生猪出栏量一举大增186%，位列全国猪企第四位。
前两年的猪肉价格大家众所周知，具有商业敏锐度的刘畅自然在其中谋取了不少利益。
但是在商场上永远都没有常胜将军，2021年开始猪价便大幅下跌，国内的养猪业都遭遇到了极为不利的外部环境。
希望集团自然也没能幸免于难，仅在2021年第一季度就亏损了2879亿元，一年下来总亏损几乎高达上百亿。
正当刘畅为公司的未来担忧时，集团内部又有几位老员工纷纷提出离职，一瞬间所有的压力和重担都落在了她一个人肩上。
尽管如此，她也没有放弃，而且还在不断地 探索 中反复提醒自己。
“养猪是一个很难快速看到收益的产业，只有坚持才能看到成功。”
为此，刘畅还特地以新希望董事长的身份给所有员工发了一封信，信中的她坦言道集团目前的真实情况。
于是，她便开始四处奔波走访，试图寻找扭转局面的方法。
功夫不负有心人。
刘畅从2022年年初开始转变策略，决定把养猪业由激进扩张转向保守发展。
毕竟养猪已经成为了亏本的生意，保存实力等待下一个猪周期的到来才是唯一减少亏损的方法。
最近的刘畅在养猪业的养殖技术方面很下功夫，既然市场对猪肉的供应量已经饱和，想要脱颖而出就只能提升质量。
在掌门人的带领下，新希望集团正在试图把农场与物联网结合起来，通过信息技术分析猪肉的数据，从而生产出肉质更为鲜美的优质猪。
由此看来，虽然短期内新希望困难重重，但随着战略的及时调整，它还是有很大机会度过这次难关。
这次教训同样也会让这位80后掌门人刘畅的经验更加丰富，从而带领新希望达到下一个新的高度。
刘永好-搜狗百科
《33岁接手千亿企业的她，父亲和伯伯都是前中国首富》红星新闻
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）