AIAgentree ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ AI ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਸੰਦਰਭ ਗ੍ਰਾਫ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀਸਟੋਨ ਪਰਤ। ਹਰ ਪਿਛਲੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਕਲਿਨਿਕਲ ਟ੍ਰਾਇਜ, ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਕੋਵigilance ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਨਾਰਮਟਿਵ ਤਰਕ ਗ੍ਰਾਫ ਵਜੋਂ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ/ਵਿਰੋਧੀ ਐਜਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਆਡੀਟ ਲੌਗ। HIPAA "ਬਿਹਤਰ ਲੌਗਿੰਗ" ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ — ਇਹ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦਾ ਤਰਕ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਸੀ, ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਸਬੂਤ ਨਾਲ, ਨਾ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ। AIAgentree ਦੇ ਅਟੂਟ ਸਬੂਤ ਦੇ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਕਲਿਨਿਕਲ ਡੇਟ ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਪਿਛਲੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਅਸਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਪ੍ਰੀਸੀਡੈਂਟ ਫਲਾਈਵਹੀਲ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਜਦੋਂ ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪਿਛਲਾ ਅਧਿਕਾਰ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਪਿਛਲੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਾਣੇ ਨਤੀਜੇ ਹਨ। ਹਰ ਫੈਸਲੇ ਲਈ 12 ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਸਿਮਾਂਤਿਕ ਤੱਤ, 3 ਨਤੀਜਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਹਾਰਿਜ਼ਨ ਜੋ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, HIPAA ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲਾਂ ਲਈ ਐਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਟ੍ਰੇਸ, ਮਨੁੱਖੀ ਓਵਰਰਾਈਡ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕੈਪਚਰ। HIPAA, FDA ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਮਿਆਰ, ਅਤੇ EU AI ਐਕਟ ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਦੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ। ਉਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਹਰ ਸੁਝਾਅ ਕਿਉਂ ਦਿੱਤਾ — ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਸਨੇ ਕੀ ਸੁਝਾਇਆ। ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਟ੍ਰੇਸ HIPAA-ਤਿਆਰ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲਾਂ ਨਾਲ ਹਰ AI-ਸਹਾਇਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ: ਹਸਪਤਾਲ, ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਹਤ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋ ਮਰੀਜ਼-ਸਮ੍ਹੂਹ ਜਾਂ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ-ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਜਵਾਹੀਆਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਵਾਲੀ ਟ੍ਰਾਇਜ, ਨਿਦਾਨ, ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ — ਪਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ। ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਦੇ ਹਨ, "ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਇਹ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ" ਇੱਕ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ।
HIPAA ਅਤੇ ਜੋਇੰਟ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ ਮਿਆਰ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI-ਸਹਾਇਤ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਕਲਿਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕਠੋਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ — ਸੰਰਚਿਤ, ਆਡੀਟ ਕਰਨਯੋਗ, ਅਤੇ ਸਹੀ।
AI-ਚਲਿਤ ਪ੍ਰਾਇਰ ਅਥੋਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਵਧ ਰਹੀ ਨਿਯਮਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੰਰਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਹ ਦਿਖਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਕਿ ਰੱਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਮੈਡੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਸਨ ਨਾ ਕਿ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਮਾਨੇ।
ਹਰ AI ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਕਲਿਨਿਕਲ ਤਰਕ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ — ਸੰਰਚਿਤ, ਅਟੂਟ, ਅਤੇ ਆਡੀਟ-ਤਿਆਰ।
12 ਸਿਮਾਂਤਿਕ ਤੱਤ ਹਰ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਪੂਰਾ ਸੰਦਰਭ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਖਤਰੇ ਦੇ ਤੱਤ, ਵੱਖਰੇ ਨਿਦਾਨ, ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਹਵਾਲੇ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ — ਸਾਰੇ ਸੰਰਚਿਤ ਅਤੇ ਖੋਜਯੋਗ।
ਐਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਅਮੂਲ ਟ੍ਰੇਸ ਤਮਪਰ-ਸਬੂਤ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਆਡੀਟ ਲਈ। ਹਰ AI-ਸਹਾਇਤ ਵਾਲਾ ਫੈਸਲਾ ਜਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਠੀਕ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ — ਕੋਈ ਪਿਛਲੇ ਸੋਧ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ। HIPAA ਅਤੇ ਜੋਇੰਟ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
AI ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰੀ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਾਕਟਰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸੁਧਾਰ ਘਟਨਾ ਵਜੋਂ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਨੇ ਕੀ ਸੁਝਾਇਆ, ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਕੀ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ — ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ — ਇਹ ਸਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਤੁਰੰਤ, ਮੱਧ-ਅਵਧੀ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਹਾਰਿਜ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। ਕੀ ਟ੍ਰਾਇਜ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸਹੀ ਸਾਬਤ ਹੋਈ? ਕੀ ਇਲਾਜ ਦੀ ਸੁਝਾਵ ਨੇ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੱਤੇ? ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ।
ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਫੈਸਲੇ
ਹਰ AI ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ।
ਤਿਆਰ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ
ਅਮੂਲ, ਤਮਪਰ-ਸਬੂਤ ਫੈਸਲਾ ਰਿਕਾਰਡ ਜੋ ਸਿਹਤ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਬਣੀ ਹੋਈ
ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸਮੇਂ ਦੇ ਹਾਰਿਜ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੋ ਤਾਂ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕੇ।
“ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਇੱਕੋ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। HIPAA "ਬਿਹਤਰ ਲੌਗਿੰਗ" ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ — ਇਹ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦਾ ਤਰਕ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਸੀ, ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਸਬੂਤ ਨਾਲ।”
ਸਬੂਤ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਜਮ੍ਹਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ, ਲੈਬ ਨਤੀਜੇ, ਜਾਂ ਕਲਿਨਿਕਲ ਮਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਪਿਛਲੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਅਸਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ — ਇਹ ਨਵੇਂ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਥਾਈ ਸਹੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।
ਚੇਨ-ਆਫ-ਸੋਚ ਪੋਸਟ-ਹੌਕ ਵਿੱਚ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਟ੍ਰੇਸ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
LLMs ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਸ ਪਸੰਦ ਹਨ। ਉਹ ਫਲੈਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਨਫਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। AIAgentree ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦਰੱਖਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਸ ਬਾਰੇ AI ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੋਚਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਰਿਸ਼ਤਾ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧ ਹੈ — ਆਮ "ਸੰਬੰਧਿਤ" ਨਹੀਂ। LLMs ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਖਿਲਾਫ ਹੈ।
ਹਰ ਫੈਸਲਾ 10–100 ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਸੰਯੁਕਤ ਦਰੱਖਤ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਮੂਲ ਹੈ — ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਹੇਅਰਬਾਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲੀਅਨ ਨੋਡ। ਕੋਈ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਸਫੋਟ, ਕੋਈ ਭਟਕਣ ਨਹੀਂ।
ਸੰਰਚਿਤ 300–600 ਟੋਕਨ ਚੰਕ 120% ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹਨ 8,000-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਖਿੜਕੀਆਂ ਨਾਲੋਂ। LLM ਖਪਤ ਲਈ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
ਪਿਛਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨਵੇਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਕਲਾਸ ਦੇ ਤਰਕ ਨੋਡ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਨਾ ਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਵਾਲੇ। ਸੰਯੋਜਨਯੋਗ, ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਯੋਗ, ਚੁਣੌਤੀਯੋਗ ਸੰਸਥਾਗਤ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ।
ਅਸੀਂ EHR, ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਸਿਸਟਮ, ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:
ਤੁਹਾਡਾ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਫੈਸਲੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਟ੍ਰੇਸ ਅਤੇ ਆਡੀਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਨਹੀਂ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਅਤੇ ਸਹੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਰਾਹੀਂ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ EHR ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ। ਤੁਹਾਡਾ ਰਿਕਾਰਡ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਡਾ ਰਿਕਾਰਡ ਸਿਸਟਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। AIAgentree ਬਾਅਦ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲੀ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ 'ਤੇ ਸਰਗਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਟੂਲ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਦੇ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ। AIAgentree ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਸਨੇ ਕਿਉਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।
AIAgentree ਚਾਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ AI ਸ਼ਾਸਨ ਤੱਕ।
ਮਨੁੱਖ-ਤੋਂ-ਮਨੁੱਖ ਸੰਰਚਿਤ ਬਹਿਸ। ਟੀਮਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋ/ਕਾਨ ਟ੍ਰੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਤਰਕ ਰੇਟਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੀਟਿੰਗ ਬੁੱਧੀ →ਸਾਂਝੀ AI ਬੁੱਧੀ। 7+ LLMs ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਨਾਲ ਬਹਿਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ — ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁ-LLM ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ →AI ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ। ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਕਿਉਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹਨ — EU AI ਐਕਟ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ।
ਹੋਰ ਜਾਣੋ →AI ਬਹਿਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ। 9 AI ਪੈਰੋਨਾਸ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਹਰ ਕੋਣ ਤੋਂ ਬਹਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ।
AI ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ →AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਸੰਰਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਐਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਅਮੂਲ ਟ੍ਰੇਸ ਤਮਪਰ-ਸਬੂਤ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ HIPAA ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ AI-ਸਹਾਇਤ ਵਾਲਾ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ, ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ — ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਡੀਟਾਂ ਦੌਰਾਨ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ LangChain, n8n, ਅਤੇ ਕਸਟਮ AI ਏਜੈਂਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹਲਕੇ SDK ਰਾਹੀਂ ਇੰਟਿਗਰੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਲਿਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਸਿਸਟਮਾਂ, EHR-ਇੰਟਿਗਰੇਟਡ AI ਟੂਲਾਂ, ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸ 10ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੈਟੈਂਸੀ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਲਿਨਿਕਲ ਕਾਰਜਵਾਹੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਜਦੋਂ ਵੀ ਕੋਈ ਡਾਕਟਰ AI ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸੁਧਾਰ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਮੂਲ AI ਸਿਫਾਰਸ਼, ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ, ਅਤੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਤਰਕ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ AI ਦੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਰਗਰਮ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਟ੍ਰੇਸ ਪ੍ਰਤੀ 10ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੈਟੈਂਸੀ ਓਵਰਹੈੱਡ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਅਸੰਕ੍ਰੋਨਸ ਕੈਪਚਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਸਿਸਟਮ — ਟ੍ਰਾਇਜ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਿਦਾਨ ਸਹਾਇਕਾਂ ਤੱਕ — ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ SLA ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਲਿਨਿਕਲ ਕਾਰਜਵਾਹੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਨਹੀਂ।
ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਸਹੀਤਾ, ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ, ਉਪਯੋਗਤਾ ਮੈਟਰਿਕਸ। AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਇਹ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੈਸਲੇ ਕਿਉਂ ਕੀਤੇ ਗਏ — ਤਰਕ ਦੀ ਲੜੀ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ, ਵੱਖਰੇ ਨਿਦਾਨ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ। ਵੱਖਰੇ ਦਰਸ਼ਕ: ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; AI ਏਜੈਂਟਰੀ CMIOs, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI-ਸਹਾਇਤ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਆਡੀਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਿਨਿਕਲ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।