बिल्डिंग : स्वास्थ्य देखभाल में सबसे अधिक अनदेखी की गई समस्याओं में से एक पर ध्यान केंद्रित करके - दस्तावेज - फोस्टर आईआई का उपयोग चिकित्सक बर्बादी को कम करने और चुपचाप भारत के स्वास्थ्य देखभाल डेटा आधार का निर्माण करने के लिए कर रहा है। लेख : भारत की स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली इरादे की कमी से पीड़ित नहीं है. यह समय की कमी से पीड़ित है. विश्व स्वास्थ्य संगठन द्वारा अनुशंसित 1:1000 से बहुत कम, लगभग 1:1600 के चिकित्सक और रोगी अनुपात के साथ, सार्वजनिक अस्पतालों में क्लिनिक दिन में 30 से 50 मरीजों को देखते हैं. उस वातावरण में, दस्तावेज पीड़ित बन जाता है. नोटों को जल्दी, हाथ से लिखा, टुकड़ा हुआ या पूरी तरह से खो दिया जाता है, न कि क्योंकि डॉक्टरों को परवाह नहीं है, बल्कि क्योंकि सिस्टम तत्काल देखभाल से परे कुछ भी करने के लिए जगह नहीं छोड़ता है. यह वह समस्या है जिसे फोस्टर एआई ने हल करने का फैसला किया - नैदानिकता, भविष्यवाणी चिकित्सा नहीं, बल्कि दस्तावेज। Anukriti Chaudhari, फोस्टर एआई के सह-संस्थापक, ने स्वास्थ्य देखभाल में अपना करियर शुरू नहीं किया. आईआईटी बम्बई के स्नातक के रूप में, उन्होंने iSpirit फाउंडेशन में काम करने से पहले परामर्श में समय बिताया, जहां उन्हें भारत के बड़े पैमाने पर डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे के प्रयासों जैसे Aadhaar और UPI के संपर्क में रखा गया। "लंबे समय का दृष्टिकोण हमेशा स्वास्थ्य देखभाल था," Chaudhari ने कहा, "लेकिन यह स्पष्ट हो गया कि संरचित डेटा के बिना, बाकी सब कुछ रेत पर बनाया गया है। डॉक्टरों को बदलने या नैदानिक निर्णय लेने के लिए स्वचालित करने की कोशिश करने के बजाय, फोस्टर एआई ने एक संकीर्ण - और अधिक व्यावहारिक - दृष्टिकोण लिया। कंपनी ने एक एआई-आधारित दस्तावेज़ीकरण प्लेटफॉर्म बनाया जो डॉक्टरों को परामर्श के बाद नोट्स लिखने की अनुमति देता है, एक सरल मोबाइल या वेब इंटरफ़ेस का उपयोग करते हुए। शुरुआती तैनाती से एक अंतर्दृष्टि स्पष्ट थी: जोरें भाषाओं की तुलना में एक बड़ी चुनौती थीं। चिकित्सक अक्सर परामर्श के बाद बोलना पसंद करते हैं, चिकित्सा शब्दकोश का उपयोग करते हैं, लाइव वार्तालापों को रिकॉर्ड करने के बजाय। पश्चिमी प्रशिक्षित मॉडल भारतीय उच्चारण, रोगियों के नाम और दवा संदर्भों के साथ संघर्ष करते थे. फोस्टर एआई ने भारतीय डेटा सेट पर प्रशिक्षित खुले स्रोत के मॉडल को अनुकूलित करके जवाब दिया, जबकि डॉक्टरों को समय के साथ शब्दकोश को सही करने की अनुमति देती है-जैसे भविष्यवाणी पाठ व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित होता है। भुगतान तत्काल था. कार्य जो पहले एक घंटे तक चले गए थे, जैसे कि रिहाई संक्षेप तैयार करना, मिनटों में पूरा किया जा सकता था. दूसरी राय के लिए रोगी के इतिहास की समीक्षा दस से अधिक मिनट से एक या दो तक गिर गई. डॉक्टरों के लिए, यह सीधे कम प्रशासनिक बोझ और रोगी देखभाल के लिए अधिक समय में अनुवाद किया गया। स्वास्थ्य देखभाल की संवेदनशीलता को देखते हुए, फोस्टर एआई ने सिस्टम में सख्त गार्ड ट्रेलर बनाए. एआई स्रोत इनपुट से परे जानकारी उत्पन्न नहीं करता है, और प्रत्येक आउटपुट को मूल ऑडियो या दस्तावेजों पर वापस ट्रैक किया जा सकता है। इसके प्रभाव की पुष्टि करने के लिए, टीम ने 300 से अधिक मरीजों को एक प्रमुख कैंसर अस्पताल के सहयोग से शामिल करने वाले एक साल के वास्तविक दुनिया के मूल्यांकन का संचालन किया. कंपनी के अनुसार, अध्ययन में शून्य हल्कापन, दस्तावेज त्रुटियों में 45 प्रतिशत की कमी और मैन्युअल नोटों की तुलना में दस्तावेज समय में 79 प्रतिशत की कमी दिखाई दी। रोगी डेटा भारत के भौगोलिक क्षेत्र के भीतर रहता है, सख्त पहुंच नियंत्रण का पालन करता है और HIPAA और भारत के विकसित DPDP दिशानिर्देशों जैसे ढांचे के साथ मेल खाता है। फोस्टर एआई के सार्वजनिक अस्पतालों पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय जानबूझकर किया गया था. भारत के लगभग 80 प्रतिशत रोगी सरकारी संस्थानों के माध्यम से देखभाल प्राप्त करते हैं, जहां पैमाने, जटिलता और डेटा की कमी सबसे अधिक स्पष्ट होती है. कंपनी अब अपने प्रारंभिक पायलट Tata Memorial Hospital से परे तैनाती को AIIMS, PGI और JIPMER सहित संस्थानों तक बढ़ा रही है. एक पारिस्थितिकी तंत्र में जो अक्सर तेजी से स्केलिंग और शीर्षक पकड़ने वाले दावों द्वारा प्रेरित होता है, फोस्टर एआई स्वास्थ्य देखभाल नवाचार का एक शांत मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है - एक ऐसा मॉडल जो विश्वास, कार्यप्रवाह फिट और मापने योग्य प्रभाव को प्राथमिकता देता है। इस कहानी को HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग कार्यक्रम के तहत Sanya Kapoor द्वारा रिलीज के रूप में वितरित किया गया था। इस कहानी को HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग कार्यक्रम के तहत Sanya Kapoor द्वारा रिलीज के रूप में वितरित किया गया था। HackerNoon के व्यापार ब्लॉगिंग कार्यक्रम
