पायलट से स्केल: एजेंटिक एआई को स्वास्थ्य देखभाल में काम करना

एलएलएम सीमाओं पर काबू पाना

LLMS बारीक संदर्भ को समझने, सहज तर्क का प्रदर्शन करने और मानव-जैसे इंटरैक्शन उत्पन्न करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जिससे उन्हें एजेंट टूल के लिए आदर्श बना दिया जाता है, फिर जटिल डेटा की व्याख्या करने और प्रभावी ढंग से संवाद करने के लिए। फिर भी स्वास्थ्य देखभाल जैसे डोमेन में जहां अनुपालन, सटीकता, और नियामक मानकों का पालन गैर-परक्राम्य है-और जहां संरचित संसाधनों का धन, नियम, नियम और नैदानिक ​​दिशानिर्देश परिदृश्य को परिभाषित करते हैं-प्रतीकात्मक एआई अपरिहार्य है।

संरचित ज्ञान के ठिकानों और नैदानिक ​​तर्क के साथ एलएलएम और सुदृढीकरण सीखने को फ्यूज करके, हमारी हाइब्रिड आर्किटेक्चर सिर्फ बुद्धिमान स्वचालन से अधिक वितरित करती है – यह मतिभ्रम को कम करता है, तर्क क्षमताओं का विस्तार करता है, और यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक निर्णय स्थापित दिशानिर्देशों और प्रवर्तक वाहनों में ग्राउंडेड हो।

एक सफल एजेंट एआई रणनीति बनाना

कलाकारों की टुकड़ी के एजेंट एआई दृष्टिकोण में तीन मुख्य स्तंभ शामिल हैं:

1। उच्च-निष्ठा डेटा सेट: राष्ट्रव्यापी सैकड़ों अस्पतालों के लिए राजस्व संचालन का प्रबंधन करके, एन्सेम्बल ने स्वास्थ्य देखभाल में सबसे मजबूत प्रशासनिक डेटासेट में से एक के लिए अद्वितीय पहुंच है। टीम के पास दशकों के डेटा एकत्रीकरण, सफाई और सामंजस्य के प्रयासों का प्रयास है, जो उन्नत अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए एक असाधारण वातावरण प्रदान करता है।

हमारे एजेंट सिस्टम को पावर देने के लिए, हमने अनुदैर्ध्य दावों के डेटा, 80,000 इनकार ऑडिट पत्र, और 80 मिलियन वार्षिक लेनदेन उद्योग-अग्रणी परिणामों के लिए मैप किए गए 2 से अधिक पेटाबाइट्स का सामंजस्य स्थापित किया है। यह डेटा हमारे एंड-टू-एंड इंटेलिजेंस इंजन, EIQ को ईंधन देता है, जो राजस्व संचालन के 600-प्लस चरणों में फैले संरचित, संदर्भ-समृद्ध डेटा पाइपलाइनों को प्रदान करता है।

2। सहयोगी डोमेन विशेषज्ञता: नवाचार के प्रत्येक चरण में राजस्व चक्र डोमेन विशेषज्ञों के साथ साझेदारी करते हुए, हमारे एआई वैज्ञानिकों को इन-हाउस आरसीएम विशेषज्ञों, नैदानिक ​​ऑन्कोलॉजिस्ट और नैदानिक ​​डेटा लेबलिंग टीमों के साथ सीधे सहयोग से लाभ होता है। साथ में, वे आर्किटेक्ट का उपयोग उन मामलों के लिए करते हैं जो नियामक बाधाओं के लिए खाते हैं, भुगतानकर्ता-विशिष्ट तर्क और राजस्व चक्र प्रक्रियाओं की जटिलता को विकसित करते हैं। एंबेडेड अंत उपयोगकर्ता निरंतर सुधार चक्रों के लिए पोस्ट-परिनियोजन प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं, घर्षण बिंदुओं को जल्दी से चिह्नित करते हैं और तेजी से पुनरावृत्ति को सक्षम करते हैं।

यह त्रिपक्षीय सहयोग-एआई वैज्ञानिक, स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञ, और अंतिम उपयोगकर्ता-बेजोड़ प्रासंगिक जागरूकता का निर्माण करते हैं जो मानव निर्णय को उचित रूप से बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप एक प्रणाली अनुभवी ऑपरेटरों के निर्णय लेने के लिए मिररिंग होती है, और मानव निगरानी के साथ, एआई की गति, पैमाने और स्थिरता के साथ।

3। एलीट एआई वैज्ञानिक भेदभाव करते हैं: अनुसंधान और विकास के लिए एनसेंबल का इनक्यूबेटर मॉडल एआई प्रतिभा से युक्त होता है जो आमतौर पर केवल बिग टेक में पाया जाता है। हमारे वैज्ञानिक कोलंबिया विश्वविद्यालय और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय जैसे शीर्ष एआई/एनएलपी संस्थानों से पीएचडी और एमएस की डिग्री रखते हैं, और फांग कंपनियों (फेसबुक/मेटा, अमेज़ॅन, ऐपल, नेटफ्लिक्स, गूगल/अल्फाबेट) और एआई स्टार्टअप्स से दशकों का अनुभव लाते हैं। एनसेंबल में, वे एक मिशन-संचालित वातावरण के भीतर एलएलएम, सुदृढीकरण सीखने और न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई जैसे क्षेत्रों में अत्याधुनिक अनुसंधान को आगे बढ़ाने में सक्षम हैं।