ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວ້ວາງໃຈຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວ, ໃນຂະນະທີ່ຄຸນນະສົມບັດແລະການປິ່ນປົວໄດ້ຕັດສິນໃຈກັບຈຸດຄົ້ນຄວ້າທີ່ສໍາຄັນຂອງການປິ່ນປົວ, ວິທະຍາໄລການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວ ວິທະຍາໄລຂອງອຸປະກອນການແພດ, ປະມານ # 2 ໃນການຊ່ວຍເຫຼືອ NIH ໃນລະຫວ່າງວິທະຍາໄລການແພດອາເມລິກາທີ່ມີ $ 857 ລ້ານໃນການຊ່ວຍເຫຼືອການຄົ້ນຄວ້າໃນ FY 2024, ມີຄວາມສົນໃຈທີ່ສໍາຄັນໃນການປັບປຸງໂຄງການ Patient Grateful ຂອງຕົນ - ວິທະຍາໄລພື້ນຖານທີ່ສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານການແພດ, ສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະການປິ່ນປົວໂດຍຜ່ານການຊ່ວຍເຫຼືອທາງດ້ານການຄົ້ນຄວ້າ. ວິທະຍາໄລ, ເຊິ່ງລວມເອົາຫຼາຍກ່ວາ 100 ລ້ານປະຈໍາປີເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວທີ່ປ່ຽນແປງຊີວິດ, ຕ້ອງການວິທີການທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງການປິ່ນປົວຂອງຜູ້ສະຫນອງ, ໃນຂະນະທີ່ Shivam Lalakiya ໄດ້ຮັບຮູ້ວ່າວິທີການຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢັ້ງຢືນຢືນຢືນຢ Shivam Lalakiya ໄດ້ອອກແບບແລະນໍາສະເຫນີຊຸດທີ່ເຫມາະສົມຂອງມະນຸດ Affinity ທີ່ນໍາໃຊ້ປະສິດທິພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທົ່ວໄປເພື່ອປົກປັກຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງ HIPAA ໃນຂະນະທີ່ຄາດຄະເນຄວາມອາດສາມາດຂອງມະນຸດທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບການປະຫວັດສາດ. algorithm Scoring ຄຸນນະສົມບັດນີ້ເປັນການປັບປຸງໃນວິຊາຊີບການປະຫວັດສາດການປະຫວັດສາດການປະຫວັດສາດການປະຫວັດສາດ, ການນໍາສະເຫນີປະສິດທິພາບທີ່ເຫມາະສົມ, ລວມທັງອຸປະກອນປະສິດທິພາບ, ການປະຫວັດສາດການປະຫວັດສາດການປະຫວັດສາດ, ຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານສຸຂະພາບ, ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ວິທະຍາສາດການປະຫວັດສາດ. Shivam Lalakiya ໄດ້ສ້າງລະບົບການຄົ້ນຄວ້າເຕັກໂນໂລຊີທີ່ພັດທະນາໂດຍ Shivam Lalakiya ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມປອດໄພທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ໃນສະຖາບັນຂອງຕົນກັບການຄົ້ນຄວ້າອັດຕະໂນມັດ. ໂດຍໃຊ້ການນໍາໃຊ້ການນໍາໃຊ້ທີ່ດີເລີດຂອງ Python, SQL, ແລະ Tableau, ນາງໄດ້ສ້າງລະບົບການຄົ້ນຄວ້າອັດຕະໂນມັດຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ eliminated ການປິ່ນປົວອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ຈໍາກັດໃນໄລຍະອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍ. ລະບົບນີ້ໄດ້ສະຫນອງ dashboards ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງໂດຍຜ່ານການຄົ້ນຄວ້າສູງສຸດ, ລວມທັງ Deans ແລະຜູ້ບໍລິຫານການພັດທະນາ, ການສະຫນອງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ບໍ່ມີຕົວຢ່າງໃນທ້ອງຖິ່ນ, ຮູບແບບການປະຕິບັດຂອງຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະສະຖາບັນ ລະບົບທົດລອງ Affinity ຂອງ Shivam Lalakiya ໄດ້ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຢັ້ງຢືນຂອງຜູ້ສະຫນອງໂດຍ 35% ທີ່ດີເລີດ, ການຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍອີງໃສ່ການເພີ່ມຂຶ້ນ 20% ຂອງການຢັ້ງຢືນທີ່ດີເລີດຂອງສະຖາບັນໃນສອງສະຖາບັນຄັ້ງທໍາອິດຫຼັງຈາກການຕິດຕັ້ງ. ນອກເຫນືອໄປຈາກການປ່ຽນແປງປະຕິບັດການທີ່ດີເລີດແມ່ນການປັບປຸງໂດຍຜ່ານການອັດຕະໂນມັດ - ລະບົບການຫຼຸດຜ່ອນການຢັ້ງຢືນໂດຍອີງໃສ່ການປັບປຸງໂດຍຜ່ານການ 60%, ເຊິ່ງໃຫ້ການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຜູ້ສະຫນອງເພື່ອປັບປຸງເວລາທີ່ດີເລີດຈາກການເຮັດວຽກຂອງການຄຸ້ມຄອງກັບກິດຈະກໍາການກໍ່ສ້າງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມ. ລະບົບຂອງ Shivam Lalakiya ສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນຄວ້າການຄົ້ນຄວ້າທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ການຄົ້ນຄວ້າຂໍ້ມູນສໍາລັບກິດຈະກໍາການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານວິຊາການ, ໂຄງການຢັ້ງຢືນ, ແລະການປັບປຸງການປິ່ນປົວທາງດ້ານວິຊາການ. ໃນອຸປະກອນທີ່ຜະລິດ 19 ຜູ້ຊ່ຽວຊານ Nobel ແລະປົກປັກຮັກສາໂຄງການ MD / PhD ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງປະເທດ, ຄວາມສາມາດໃນການປິ່ນປົວການຊ່ວຍເຫຼືອໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໄດ້ຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງວິທະຍາໄລເພື່ອປັບປຸງຄວາມຄິດສ້າງສັນດ້ານວິຊາການແລະການປິ່ນປົວທາງດ້ານວິຊາການ. ວິທະຍາໄລແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍ ສໍາລັບ Shivam Lalakiya ເອກະຊົນ, ໂຄງການນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນເປັນການປະສິດທິພາບທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງຕົນເພື່ອທົດສອບຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານວິຊາການທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກດ້ານວິຊາການທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດອະນຸຍາດ. ຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງຕົນໃນຄຸນນະສົມບັດຄຸນນະສົມບັດ, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບການນໍາໃຊ້ການຝຶກອົບຮົມ machine learning ອັດຕະໂນມັດ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ເຫມາະສົມໃນຂະນະທີ່ການທົດສອບການຄົ້ນຄວ້າຄຸນນະພາບແລະການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບ. Shivam Lalakiya ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ດີເລີດສາມາດປັບປຸງການຮັບປະກັນຂອງສະຖາບັນຂອງສະຖາບັນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາມາດຕະຖານສູງທີ່ສຸດຂອງການປົກປັກຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນບຸກຄົນແລະການປົກປັກຮັກສາການປົກປັກຮັກສາການປົກປັກຮັກສາການປົກປັກຮັກສາການປົກປັກຮັກສາການປົກປັກຮັກສາ. ການປິ່ນປົວຂອງຕົນໄດ້ສ້າງສະຖາບັນໃຫມ່ສໍາລັບການນໍາສະເຫນີປະສິດທິພາບຂອງ AI ໃນການເກັບຮັກສາການຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າ, ສະຖາບັນໃຫ້ເຫັນວ່າການຄົ້ນຄວ້າ predictive ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຜົນປະໂຫຍດທີ່ແທ້ຈິງຂອງຜູ້ຊາຍໂດຍບໍ່ມີການປິ່ນປົວຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ. ການເຮັດວຽກຂອງ Shivam Lalakiya ໃນອຸປະກອນດ້ານວິຊາການຕົ້ນຕໍນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນຂອງຄວາມຄິດເຫັນຂອງຕົນສໍາລັບການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນຄວາມຄິດສ້າງສັນດ້ານວິຊາການແລະຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານວິຊາການ. ຄວາມສົນໃຈຂອງຕົນເພື່ອສ້າງລະບົບ data-driven ທີ່ສະຫນັບສະຫນູນຜົນປະໂຫຍດຂອງມະນຸດ - ບໍ່ວ່າຈະການປັບປຸງປະສົບການຂອງມະນຸດ, ການຄົ້ນຄ້ວາທາງດ້ານວິຊາການ, ຫຼືການເພີ່ມການເຂົ້າເຖິງການສຶກສາໂດຍຜ່ານຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມະນຸດ - ສະແດງໃຫ້ເຫັນການປັບປຸງວິຊາການທີ່ມີຊື່ສຽງ. ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາການຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງຄຸ້ມຄອງ About Shivam Lalakiya Shivam Lalakiya ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິຊາການທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກໃນວິສະວະກໍາການຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນ ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກສົ່ງເສີມໂດຍ Sanya Kapoor under HackerNoon’s Business Blogging Program. ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກສົ່ງເສີມໂດຍ Sanya Kapoor under HackerNoon’s Business Blogging Program.
