බිලිනා : සෞඛ්ය ප්රතිකාරයේ වඩාත් අමතක වූ ප්රශ්න වලින් එකක් - ලේඛන මත අවධානය යොමු කිරීමෙන් - ෆෝස්ටර් AI විසින් වෛද් ය උණ අඩු කිරීමට සහ ඉන්දියාවේ සෞඛ්ය ප්රතිකාර දත්ත පදනම නිහඬව ගොඩනැගීමට භාවිතා කරයි. ලිපිය : ඉන්දියාවේ සෞඛ් ය සේවා පද්ධතිය ඉලක්කයක් නැති නිසා පීඩනය නොකරයි.එය කාලය නොමැති නිසා පීඩනය කරයි. ලෝක සෞඛ්ය සංවිධානය විසින් නිර්දේශ කරන ලද 1:1000 ට වඩා අඩු 1:1600 හි වෛද්යවරයකු හා රෝගියා අනුපාතයක් සහිතව, රාජ් ය රෝහල්වල වෛද්යවරුන් දිනපතා රෝහල් 30 සිට 50 දක්වා රෝහල් දකිනු ඇත.මේ පරිසරය තුළ, ලේඛන තුවාලයක් බවට පත් වේ.මැත්තම් හදිසි ප්රතිකාර හැර වෙන කිසිවක් සඳහා ඉඩක් නොලැබීම නිසා නොව, වෛද්යවරුන් අකමැති නිසා නොවේ. මෙම ප්රශ්නය Foster AI විසින් විසඳීමට තීරණය කර ඇත - ප්රතිකාරයක් නොවේ, ප්රතික්ෂේපක ඖෂධයක් නොවේ, නමුත් ලේඛන. Anukriti Chaudhari, ෆෝස්ටර් AI සමාගම් ආරම්භක, සෞඛ්ය සේවා දී ඇයගේ වෘත්තීය වෘත්තිය ආරම්භ නොකළේය.IIT බෝම්බේ නවකතාකරුවෙකු ලෙස, ඇය iSpirit ආයතනයක වැඩ කිරීමට පෙර, ඇය Aadhaar සහ UPI වැනි ඉන්දියාවේ විශාල ප්රමාණවත් ඩිජිටල් ප්රජාතික ආයුධ ව්යාපාරයට මුහුණ දුන් අතර, එම අත්දැකීම මූලික පද්ධති ප්රමාණවත් කිරීමට ඉඩ සලසන ආකාරය පිළිබඳ ඇයගේ අවබෝධය වර්ධනය කර ඇති අතර, සෞඛ්ය සේවා තුළ එවැනි මූලස්ථාන අතුරුදන් වේ. "විශාල දර්ශනය සෑම විටම සෞඛ්ය ප්රවේශය විය," Chaudhari පවසයි. "ඒත් සංයුක්ත දත්ත නොමැතිව, අනෙකුත් සියල්ලම හිම මත ඉදිකර ඇත බව පැහැදිලියි." වෛද් යවරුන්ට මාරු කිරීමට උත්සාහ කිරීම හෝ ක්ෂේත්ර තීරණාත්මක කිරීම ස්වයංක්රීය කිරීම වෙනුවට, ෆෝස්ටර් AI වඩාත් සීමිත - සහ වඩාත් ප්රායෝගික - ප්රවේශයක් ගත්තේය. සමාගම වෛද් යවරුන්ට උපදෙස් පසු සටහන් සකස් කිරීමට ඉඩ සලසූ ආකෘති පද්ධතිය, සරල ජංගම හෝ වෙබ් පරිගණකයක් භාවිතා කිරීම. මුල් ස්ථාපනයන්ගෙන් එක් අවබෝධයක් පැහැදිලි විය: භාෂාවන්ට වඩා ප්රශ්නයක් විය. බටහිර පුහුණු ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආක ප්රතිලාභය වහාම විය. පෙර පැයකට පමණ කාලයක් ගත වූ කාර්යයන්, එවැනි විනිශ්චය වාර්තාවක් සකස් කිරීම වැනි කාර්යයන් විනාඩි කිහිපයකින් සම්පූර්ණ කළ හැකිය. දෙවන විනිශ්චය සඳහා රෝගියා ඉතිහාසය සමාලෝචනය කිරීම විනාඩි දහයකට වඩා විනාඩි දෙකක් හෝ දෙකක් දක්වා අඩු විය. සෞඛ්ය ප්රතිකාරයේ සංවේදීත්වය අනුව, ෆෝස්ටර් AI පද්ධතියට දැඩි ආරක්ෂක මාර්ගයක් ගොඩනැගුවා. AI මූලාශ්ර ආදායම් වලින් තොරතුරක් නිර්මාණය නොකරයි, සෑම ආදායමක්ම මූලික ශබ්ද හෝ ලේඛන වෙත ආපසු ගමන් කළ හැකිය. එහි බලපෑම තහවුරු කිරීම සඳහා, කණ්ඩායම 300 කට වඩා වැඩි රෝගීන් සම්බන්ධව වසරක් තිස්සේ සැබෑ ලෝක විනිශ්චය සිදු කර ඇති අතර, විශාල පිළිකාවක් රෝහල් සමග සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන ලදී. සමාගම අනුව, මෙම අධ්යයයනය අලංකාරයන් 0 ක්, ලේඛන වැරදි 45% ක අඩු කිරීම සහ අත්හදා බැලීම් වලට වඩා ලේඛන කාලය 79% ක අඩු කිරීමක් පෙන්වා දුන්නා. රෝගියා දත්ත ඉන්දියාවේ භූගෝලය තුළ ඉතිරිව ඇත, දැඩි ප්රවේශ පාලන අනුගමනය කරයි සහ HIPAA සහ ඉන්දියාවේ වර්ධනය වන DPDP මාර්ගෝපදේශ වැනි පද්ධති සමඟ අනුකූල වේ. ඉන්දියාවේ රෝගීන්ගෙන් 80%ක්ම රජයේ ආයතන හරහා ප්රතිකාර ලැබේ, එහි ප්රමාණයේ, සංකීර්ණතාවය සහ දත්ත ගැටුම් වඩාත් ප්රබල වේ. බොහෝ විට වේගවත් ප්රමාණවත් වීම සහ ප්රවර්ගය අල්ලන ප්රකාශයන් විසින් ආකර්ෂණය කරන පරිසර පද්ධතිය තුළ, ෆෝස්ටර් AI සෞඛ්ය නවීනකරණයේ වඩාත් නිහතමානී ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකර්ෂණීය ආකෘතියකි. මෙම කතාව Sanya Kapoor විසින් HackerNoon හි ව්යාපාරික බ්ලොග් වැඩසටහන යටතේ ප්රදර්ශනය කරන ලදී. මෙම කතාව Sanya Kapoor විසින් HackerNoon හි ව්යාපාරික බ්ලොග් වැඩසටහන යටතේ ප්රදර්ශනය කරන ලදී. HackerNoon ව්යාපාරික බ්ලොග් වැඩසටහන
