Superando i confini LLM
LLMS eccelle nella comprensione del riferimento fine, dimostrando la logica spontanea e generando interazioni simili all’uomo, rendendoli ideali per gli strumenti degli agenti, quindi per spiegare dati complessi e comunicare in modo efficace. Tuttavia, nell’assistenza sanitaria come i settori in cui la conformità, l’accuratezza e gli standard normativi sono non perfetti e in cui la ricchezza, le regole, le regole e le linee guida cliniche delle risorse strutturate definiscono l’IA paesaggistica-croite è inevitabile.
Fondando LLM e l’apprendimento del rinforzo con basi di conoscenza strutturate e argomenti clinici, la nostra architettura ibrida distribuisce solo più di un’automazione intelligente: riduce le allucinazioni, amplia le capacità degli argomenti e garantisce che ogni decisione sia fondata su linee guida installate e veicoli promotori.
Creare una strategia di AI di successo di successo
L’approccio AI dell’AI di AI include tre colonne principali:
1. Set di dati ad alta loyal: Gestando le operazioni di entrate per centinaia di ospedali a livello nazionale, Ensibab ha un accesso unico a uno dei set di dati amministrativi più forti dell’assistenza sanitaria. Il team ha un tentativo di sforzi per decenni di aggregazione dei dati, pulizia e armonia, che fornisce un ambiente straordinario per sviluppare applicazioni avanzate.
Per alimentare il nostro sistema di agenti, abbiamo riconciliato più di 2 petabyte mappati per i dati sui reclami longitudinali, 80.000 lettere di audit di rifiuto e 80 milioni di transazioni annuali. Questi dati forniscono carburante al nostro motore di intelligence end-to-end, EIQ, che fornisce condutture di dati strutturate e ricche di riferimento distribuite sulle più 600 fasi delle operazioni di entrate.
2. Associare la competenza del dominio: In ogni fase dell’innovazione, i nostri scienziati AI hanno beneficiato della collaborazione diretta con esperti interni, oncologi clinici e team di etichettatura dei dati diagnostici, vergognosi con gli esperti del dominio del ciclo delle entrate. Insieme, usano gli architetti per i casi che rappresentano ostacoli normativi, argomenti specifici per lo sviluppo e complessità dei processi del ciclo delle entrate. Gli utenti finali incorporati forniscono reazioni post-finali ai cicli di miglioramento continuo, segnando rapidamente i punti di attrito e consentendo una rapida recidiva.
Crea scienziati tripartiti di collaborazione-AI, esperti di assistenza sanitaria e consapevolezza pertinenti per utenti finali che migliora correttamente le decisioni umane, con conseguente determinazione di un sistema a decidere gli operatori esperti e con il monitoraggio umano, con velocità, scala e stabilità di AI.
3. Elite AI Discriminazione scientifica: Il modello di incubazione del recinto per la ricerca e lo sviluppo è contenente talento AI che si trova di solito solo in Big Tech. I nostri scienziati detengono dottorandi e titoli di dottorato dalle migliori istituzioni AI/NLP come la Columbia University e la Carnegie Melon University e portano decenni di esperienze da aziende Fang (Facebook/Meta, Amazon, Apple, Netflix, Google/Alphabet) e Startup AI. Nel recinto, sono in grado di perseguire ricerche all’avanguardia in settori come LLM, l’apprendimento del rinforzo e l’IA di neuro-discorso all’interno di un ambiente gestito dalla missione.
