Biljka : Usredotočujući se na jedan od najzanimljivijih problema u zdravstvenoj skrbi - dokumentaciju - Foster AI koristi umjetnu inteligenciju kako bi smanjio iscrpljenost liječnika i tiho izgradio indijsku zdravstvenu bazu podataka. Članak : Indijski zdravstveni sustav ne pati od nedostatka namjere, on pati od nedostatka vremena. S omjerom liječnik-pacijent od otprilike 1:1600 – daleko ispod preporuke Svjetske zdravstvene organizacije od 1:1000 – liječnici u javnim bolnicama rutinski vide 30 do 50 pacijenata dnevno.U tom okruženju, dokumentacija postaje žrtva. To je problem koji je Foster AI odlučio riješiti - ne dijagnostiku, ne prediktivnu medicinu, već dokumentaciju. Anukriti Chaudhari, suosnivač Foster AI-a, nije započela svoju karijeru u zdravstvenoj skrbi. Diplomirala je u IIT-u u Bombaju, provela je vrijeme u savjetovanju prije nego što je radila u Zakladi iSpirit, gdje je bila izložena indijskim velikim digitalnim infrastrukturnim naporima kao što su Aadhaar i UPI. "Dugoročna vizija je uvijek bila zdravstvena skrb", rekao je Chaudhari. "Ali postalo je jasno da bez strukturiranih podataka, sve ostalo je izgrađeno na pijesku." Umjesto da pokušava zamijeniti liječnike ili automatizirati kliničko donošenje odluka, Foster AI je preuzeo uski i pragmatičniji pristup. tvrtka je izgradila platformu za dokumentaciju zasnovanu na AI-u koja omogućuje liječnicima da diktiraju bilješke nakon konzultacija, koristeći jednostavan mobilni ili web sučelje. Jedan uvid iz ranih implementacija istaknuo se: naglasci su bili veći izazov od jezika. Liječnici često preferiraju govoriti nakon konzultacija, koristeći medicinsku terminologiju umjesto snimanja razgovora uživo. zapadni obučeni modeli su se borili s indijskim naglascima, imenima pacijenata i referencama lijekova. Foster AI je odgovorio prilagođavanjem modela otvorenog koda obučene na indijskim skupovima podataka, dok su liječnicima omogućili da ispravljaju vokabular tijekom vremena - slično tome kako se prediktivni tekst prilagođava pojedinačnim korisnicima. Isplata je bila neposredna.Zadnje koje su prethodno trajale do sat vremena, kao što je priprema sažetaka razrješnice, moglo se završiti u nekoliko minuta.Pregled povijesti pacijenata za drugo mišljenje pao je s više od deset minuta na jedan ili dva. S obzirom na osjetljivost zdravstvene skrbi, Foster AI izgradio je stroge stražare u sustav. AI ne generira informacije izvan izvornih ulazaka, a svaki izlaz može se pratiti natrag na izvorni audio ili dokumente. Kako bi potvrdili njegov utjecaj, tim je proveo godinu dana u realnom svijetu, uključujući više od 300 pacijenata u suradnji s velikom bolnicom za rak. Prema tvrtki, studija je pokazala nula halucinacija, 45 posto smanjenje pogrešaka u dokumentaciji i 79 posto smanjenje vremena dokumentacije u usporedbi s ručnim bilješkama. Podaci o pacijentima ostaju unutar indijske geografije, slijede stroge kontrole pristupa i usklađuju se s okvirima kao što su HIPAA i indijske evolucijske smjernice DPDP. Odluka Foster AI-a da se usredotoči na javne bolnice bila je namjerna. Gotovo 80 posto pacijenata u Indiji dobiva njegu preko vladinih institucija, gdje su razmjer, složenost i razlike u podacima najizraženije. U ekosustavu koji se često pokreće brzim razmjerom i tvrdnjama koje se naglašavaju, Foster AI predstavlja mirniji model inovacija u zdravstvenoj skrbi – onaj koji daje prioritet povjerenju, prilagođenosti radnom toku i mjerljivom utjecaju. Ova priča je distribuirana kao izdanje Sanya Kapoor pod HackerNoon's Business Blogging Program. Ova priča je distribuirana kao izdanje Sanya Kapoor pod . HackerNoon’s Business Blogging Program HackerNoon poslovni blogging program
