PreveCeutical Medical Inc. a engagé M. Shawn Sadler en tant que responsable de l'intelligence artificielle, à compter du 21 avril 2023. Avec plus de 25 ans d'expérience dans le secteur des technologies de l'information, Shawn Sadler a fait ses preuves en proposant des solutions qui ont aidé des entreprises de divers secteurs à atteindre une croissance et un succès significatifs. Avec une compréhension approfondie de la gestion des données, des cadres d'IA, de la gouvernance de l'information et de l'apprentissage automatique, Shawn Sadler apportera des idées précieuses et une réflexion stratégique à PreveCeutical.

Son expertise dans la conception et l'ingénierie des réseaux, combinée à ses compétences exceptionnelles en gestion de projet, font de lui un atout inestimable. Shawn Sadler alignera les objectifs commerciaux de PreveCeutical sur les solutions d'intelligence artificielle émergentes et agira en tant que responsable de l'intelligence artificielle. Son expérience dans l'identification d'opportunités commerciales, le développement de partenariats stratégiques et la gestion de projets, de l'idéation au lancement, font de lui un excellent complément à l'équipe qui aidera PreveCeutical à réussir à mettre sur le marché des produits révolutionnaires.

Shawn se concentrera sur les points suivants Développer les cadres nécessaires à l'analyse des données de recherche par l'IA ; Préparer les données existantes pour l'ingestion dans le modèle propriétaire Large Language Model (LLM) ; Travailler avec les scientifiques de la recherche pour construire des outils afin d'améliorer leurs flux de travail ; Analyser de grands ensembles de données pour identifier des modèles uniques ; Tirer parti de l'analyse prédictive pour prévoir les tendances futures, identifier les risques potentiels et les opportunités, et prendre des décisions éclairées sur la base d'informations basées sur des données ; Utiliser des techniques de traitement du langage naturel pour extraire des informations significatives de données textuelles, telles que des documents de recherche ou des notes d'essais cliniques ; Optimiser les processus de collecte et d'analyse des données pour améliorer l'efficacité et la précision, tout en réduisant les coûts et en minimisant les erreurs ; Visualisation des données qui aidera les chercheurs à créer des visualisations interactives qui peuvent rendre des données complexes plus accessibles et plus compréhensibles.