Al vanaf de rotstekeningen in de prehistorie schrijven mensen geschiedenis. Stukjes geschiedenis die vastleggen hoe we denken, leven en werken. Deze data zijn van alle tijden, maar door de digitalisering zijn ze exponentieel gegroeid. Bij Gimix zijn we niet rouwig om deze ontwikkeling want wij zijn gek op Data: hoe bigger, hoe beter. Wij hebben namelijk de juiste kennis, de methodes en technieken om data te interpreteren en om te zetten met behulp van Data Science en Artificial Intelligence (AI). Met behulp van Data Science en AI van Gimix verschaffen we waardevolle informatie waarmee onze klanten aan de slag kunnen om hun bedrijfsvoering nóg efficiënter en optimaler te maken. En welke ondernemer wil dat niet?
Gimix is expert op gebied van Data Science en AI. Wij zijn niet uniek in wat we doen, wel in hóe we het doen. Ons team bestaat uit ambitieuze alfa’s en bèta’s. Eigenwijze donders die ieder vanuit een eigen invalshoek big data ‘lezen’ om ondernemers vooruit te helpen. Perfectionisten die wetenschappelijk onderzoek inzetten om maatschappelijke vraagstukken op te lossen. Doorzetters die doorgaan waar anderen stoppen. Integer, slim en creatief. Tikkeltje arrogant soms, maar oh zo gedreven om het goede te doen in een steeds complexere wereld. Middels Data Science en AI hebben wij de informatie en de kennis om de vooruitgang te omarmen. Dat doen we bij Gimix en U!
Voor een aantal zorgklanten hebben we, met behulp van Data Science en AI, analyse-instrumenten ontwikkeld om professionals te ondersteunen bij medische diagnostiek. Voorbeelden variëren van het detecteren van tumoren tot oogziekten en foetale stress.
Ons team is in staat om, met behulp van Data Science en AI, puntwolk (point cloud) gegevens te vertalen in relevante informatie ten behoeve van objectherkenning in verschillende domeinen, zoals automotive en productie, mogelijk maakt. Dit faciliteert een snelle reactie op een snel veranderende omgeving.
Onze dynamische prijsmodellen stellen detailhandelaren in staat om hun prijzen in realtime aan te passen. Met behulp van Data Science en AI combineren we vele gegevensbronnen vanuit de organisatie, evenals de externe markt, wat zorgt voor een voorsprong op de concurrentie.
Door gebruik te maken van ‘unsupervised’ Data Science en AI methoden, zoals outlier detectie en clustering, stellen we zorgverzekeraars in staat om frauduleuze klanten en entiteiten een stap voor te zijn. Methoden die gemakkelijk kunnen worden overgedragen naar andere domeinen.
Samen met de meest toonaangevende Nederlandse Life Sciences Universiteit hebben we een ecosysteem analyseplatform ontwikkeld dat automatisch een grote verscheidenheid aan zoogdieren en zijn bewegingen kan herkennen. Dit met behulp van Data Science en AI van Gimix.
Om (grote) retailers in staat te stellen om grote hoeveelheden gegevens over hun producten en hun klanten te verzamelen, hebben we een AI model en mobiele app ontwikkeld om producten te herkennen en een verscheidenheid aan informatie over consumentengedrag te verzamelen.
Door visuele inspectiemethoden te gebruiken, ondersteunen we producenten om automatisch de kwaliteit van hun producten in de productielijn te meten. We gebruiken verder Data Science en AI om kwaliteitsgebreken te voorspellen nog voordat ze verschijnen.
Gimix heeft bij verschillende organisaties ervaring opgedaan met, op basis van Data Science en AI, het intelligent zoeken in documenten, alsmede het zoeken naar privacygevoelige documenten. Denk hierbij o.a. aan document classificatie, OCR op handschrift en beeldmateriaal en classificatie van (buitenlandse) ID-bewijzen.
Wij beogen een wereld te creëren waar kunstmatige intelligentie betrouwbaar, transparant en toegankelijk gemaakt wordt voor alle organisaties.
Gimix – Your trusted A.I. partner
Met het voor uw organisatie beschikbaar komen van grotere, snelle, diverse en complexe data hoeveelheden, stromen en bronnen, is het van cruciaal belang om te begrijpen welke informatie en waarde er daadwerkelijk verscholen gaat in uw data. Middels Data Science en AI herkennen we trends en maken we voorspellingen aan de hand van deze data, die van groot belang kunnen zijn voor (het behalen van de doelstellingen van) uw organisatie. Wij staan uw organisatie bij om uw data te inspecteren met data science, opschonen, transformeren en modelleren met als doel waardevolle informatie inzichtelijk te maken om besluitvorming en strategische keuzes te ondersteunen.
Het inzetten van statistische modellen, wiskundige simulaties en machine learning kunnen ondersteunen bij het begrijpen van systemen en processen en haar gedragingen. Het vervaardigen van dergelijke modellen behoort tot de passie en kern activiteiten van Gimix. Deze Data Science en AI modellen kunnen u ondersteunen bij het begrijpen van uw organisatie door diverse scenario’s en configuraties te onderzoeken en de effecten van eventuele veranderingen inzichtelijk te maken. Wij staan u bij in de formulering en ontwikkeling van innovatieve wiskundige en statistische modellen en machine learning algoritmes.
Door de inzet van AI, specifiek het speelveld van Machine Learning / Deep Learning / Neurale Netwerken, staat Gimix u bij om geautomatiseerd informatie uit afbeeldingen, video en geluid te halen. De toepassingen hiervoor zijn eindeloos. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het herkennen van ziektebeelden uit medische afbeeldingen, het herkennen van (ongewenst) gedrag bij mensen op surveillance beelden, het identificeren van diersoorten uit geluid of beeld, het detecteren van kwaliteitsafwijkingen binnen een productieproces, etc.
Gimix biedt specifieke data analyse en data mining methoden en technieken ten behoeve van de analyse van uw bedrijfsinformatie. Door gebruik te maken van Data Science en AI zijn we in staat om informatie te ontdekken en extraheren uit uw data sets en event logs. Deze informatie stelt ons in staat uw bedrijfsprocessen te begrijpen, verbeteren en optimaliseren door visualisatie, organisatie en structurering van uw data.
Project beschrijving: Voor een van onze klanten hebben we innovatief algoritme ontwikkeld om de kans op verhaalbaarheid van verzekering-claims te voorspellen. Met state-of-the-art data mining technieken, statistische modellen en de inzet van machine learning zijn we in staat geweest het aantal zogenaamde true positives en true negatives te vermeerderen, tegelijkertijd het aantal false positives en false negatives te verminderen.
Steekwoorden: MS Azure, R, claim predictions, machine learning
Project beschrijving: Voor een van onze klanten hebben we een Machine Learning algortime ontwikkeld en geïmplementeerd binnen een webservice om afbeeldingen met specifieke productinformatie te kunnen herkennen van foto’s welke door consumenten worden gemaakt en geüpload.
Steekwoorden: Machine learning, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Python, TensorFlow
Project description: In samenwerking met een van de meest gerespecteerde Nederlandse Technische Universiteiten hebben we een innovatief model ontwikkeld om claim fraude bij zorgverzekeraars op te sporen. Middels state-of-the-art data mining technieken, bijv. supervised en unsupervised learning, zijn we in staat frauduleus gedrag te detecteren (outlier detection).
Keywords: Oracle, Healthcare, Encog 3, R, fraud detection, machine learning
Project description: Voor een van onze klanten ontwikkelen we een intelligente oplossing om uit hartslag informatie patronen te herkennen die op een verhoogd risico op medische complicaties duiden tijdens kindergeboorte. Hiertoe ontwikkelen we Machine Learning modellen, specifiek Deep Learning Neurale Netwerken, om de kennis van medisch professionals te borgen en hen te ondersteunen in hun werkzaamheden.
Keywords: Healthcare, Machine/Deep Learning, Neurale Netwerken, Python, Time Series
Casustiek: Voor de diagnose van borstkanker wordt een panel aan histologische kleuringen gemaakt. De analyse hiervan vergt een redelijke tijdsinvestering, en komt met redelijke regelmaat voor. Voor het doen van deze analyse is ook veel training nodig. Door de analyse van deze histologische kleuringen te automatiseren (het project waar Gimix Artificial Intelligence methodiek voor inzet) kan er dus veel tijd bespaard worden door specialisten, en kunnen de resultaten minder afhankelijk gemaakt worden van menselijk inzicht, hetgeen de kans op menselijke fouten verminderd.
Methodiek: Machine learning, Deep Learning, Computer Vision.
Casustiek: In dit project ontwikkelden we een aantal Artificial Intelligence modellen om in totaal 35 verschillende oogziektes te herkennen in verschillende stadia van de ziektes uit medisch beeldmateriaal (fundus foto’s). Het doel is om medisch professionals te ondersteunen in het stellen van een diagnose, dan wel de diagnose eerder in de zorgketen uit te kunnen voeren, bijv. bij (specialistische) opticiens.
Methodiek: Machine Learning, Deep Learning.
Casustiek: Het doel van deze pharmaceutical is om meer inzicht en grip te krijgen op het zorgproces van patiënten die hun medicijnen afnemen, om een duurzame relatie met de patiënt te kunnen waarborgen, en uiteindelijk betere zorg te kunnen bieden. De pilot betrof astma patiënten, en het voorspellen van zorgtrouw zodoende zorgprogramma’s beter aan te kunnen laten sluiten bij de behoeften van de specifieke doelgroepen. Gimix is ingehuurd om allereerst patiëntgroepen te bepalen en definiëren, om vervolgens te bepalen welke zorgprogramma’s tot het meeste resultaat leiden (waar, wanneer, waarvan de toetsing lag in het daadwerkelijke gebruik van de ‘puffers’, die uitgerust werden met sensoren (gps, type, kwantiteit).
Methodiek: Principle Component Analysis, Machine Learning, Internet of Medical Things.
Casustiek: Ligalli revolutioneert de medicijnafgifte en -diagnostiek voor vrouwen. Ze ontwikkelen intelligente vaginale ringen met gepersonaliseerde, op afstand programmeerbare medicijnafgifte en diagnostiek met slimme datatransmissie. De vaginale wand heeft het ideale anatomische profiel voor opname van medicatie en diagnostische monitoring. De Medring is toepasbaar voor de behandeling van een breed scala aan chronische ziekten. Gimix verzorgt alle data-transfer architectuur alsmede de Artificial Intelligence modellen voor interpretatie en patroonherkenning in de data afkomstig van de Medring.
Methodiek: Data Visualisatie/BI, Statistiek, Machine Learning.