صحت کی فینٹروپیا کی تیزی سے بڑھتی ہوئی ماحول میں، جہاں درستگی اور مطابقت مشن کے اہم مالیاتی مقاصد کے ساتھ مداخلت کرتے ہیں، تھوڑے ہی منصوبوں نے ڈیٹا سائنس کی تبدیلی کی طاقت کو ایک پیشہ ور تعلیمی مرکز میں تیار شدہ متبادل ماڈلنگ سسٹم کے طور پر مؤثر طریقے سے ظاہر کیا ہے. ڈیٹا تجزیہ کار اور ڈیٹا سائنسدان Shivam Lalakiya کے ماہر رہنماؤں کے تحت، یہ متحرک منصوبہ صحت کی مالیاتی فنڈنگ میں اخلاقی ڈیٹا کا استعمال کے لئے نئے معیار کو مقرر کرتے ہوئے سب سے اوپر درجے کی طبی اداروں کو منسلک کرنے کے طریقے کو دوبارہ بیان کیا ہے. ادارے کی میڈیکل اسکول، FY 2024 میں 857 ملین ڈالر کے ساتھ امریکی میڈیکل اسکولوں کے درمیان NIH فنڈنگ میں # 2 ریکارڈ، اس کی شکرگزار مریض پروگرام کو بہتر بنانے میں ایک اہم چیلنج کا سامنا کیا، ایک نقطہ نظر کی منصوبہ بندی کی حمایت کی طرف سے جدید طبی تحقیق، سٹوریجز، اور بیمار کی دیکھ بھال کے لئے حکمت عملی فلیٹروپک سرگرمیوں کے ذریعے. Shivam Lalakiya نے تسلیم کیا کہ روایتی خوراک کی شناخت کے طریقوں کو غیر استعمال ہونے والے اہم مواقع چھوڑ رہے ہیں. اس کی وضاحت ambicious لیکن درست تھی: ایک جامع رشتہ کی ماڈلنگ اور رپورٹنگ آٹومیشن سسٹم کو تیار کرنے کے لئے جس میں یہ انقلاب ہو جائے گا کہ یونیورسٹی ممکنہ خوراک کے شراکت داروں کی شناخت، منسلک، اور حمایت کرتا ہے. چیلنج کو نہ صرف تکنیکی مہارت کی ضرورت تھی بلکہ صحت کے قوانین، موسمی ڈینمک، اور ڈیٹا استعمال اور رازداری کی حفاظت کے درمیان ذہنی توازن کا علم تھا. اس متحرک پروجیکٹ کے مرکز میں پیشہ ورانہ ماڈلنگ کے لئے Shivam Lalakiya کی متحرک نقطہ نظر تھا. انہوں نے ڈیزائن کیا اور ایک پیچیدہ سیٹ کی رشتہ کی ماڈل کا استعمال کیا جس نے عام طور پر دستیاب اعداد و شمار کو مکمل HIPAA مطابقت کو برقرار رکھنے کے لئے چمکدار طریقے سے استعمال کیا ہے جبکہ درست طریقے سے ایک مریض کی ممکنہ طور پر فلیٹروپک فراہم کرنے کے لئے پیش کیا. یہ اپنی مرضی کے مطابق سکریننگ الگوریج صحت کی مالیاتی تجزیہ کے تجزیہ میں ایک متحرک پیشہ ورانہ فریم ورک میں شامل ہونے والے پیچیدہ عوامل کو شامل کر دیا. Shivam Lalakiya کی تکنیکی آرکیٹیکل نے خود کار طریقے سے رپورٹنگ کے نقطہ نظر میں حیرت انگیز پیچیدگی کا مظاہرہ کیا. Python، SQL، اور Tableau کی اعلی درجے کی تنصیبوں کا استعمال کرتے ہوئے، انہوں نے ایک مکمل طور پر خود کار طریقے سے رپورٹنگ کے نظام پیدا کیا جس نے متعدد ڈیوائسوں میں ریڈنڈینٹ ہینڈل پروسیسز کو ہٹا دیا. اس نظام نے حقیقی وقت ڈسپلے بورڈز کو براہ راست اعلیٰ رہنماؤں کو فراہم کیا، ڈینز اور ترقی کے افسر سمیت، تحفہ پائپ لائنز، ڈونر رویے کے ماڈلز، اور کمپنیاں کی ترقی کی میٹریز میں غیر متوقع بصیرت فراہم کی. Shivam Lalakiya کی متحرک نقطہ نظر کے نتائج تمام توقعات سے زیادہ تھے. نئے رشتہ کی ماڈلنگ سسٹم نے ڈونرز کی ہدایت کی درستگی کو حیرت انگیز 35٪ سے بہتر کیا، اس کے نتیجے میں شروع ہونے کے بعد پہلے دو چار مہینوں کے اندر اندر کامیابی کی کمپنیاں میں 20 فیصد اضافہ ہوا. شاید اسی طرح اہم تھا آپریشن کے ذریعے حاصل ہونے والے آپریٹنگ تبدیلی۔ نظام نے ہینڈل رپورٹنگ کا کام 60 فیصد سے زیادہ کم کیا، ترقیاتی کارکنوں کو انتظامی کاموں سے قابل قدر وقت کو ریکارڈ کرنے میں مدد ملتی ہے. اس کا اثر آپریٹنگ میٹرک سے کہیں زیادہ تھا. Shivam Lalakiya کا نظام ڈیٹا ڈرائیونگ فیصلے کی حمایت کرتا ہے جس میں کئی ملین ڈالر کی کمپنیاں ہیں جو براہ راست طبی تحقیق کے منصوبوں، تعلیمی پروگراموں، اور کلینیکل دیکھ بھال میں بہتر بنانے میں فائدہ اٹھاتے ہیں. ایک ادارے میں جس نے 19 نوبل laureates پیدا کیا ہے اور ملک کی سب سے بڑی MD / PhD پروگرام کو برقرار رکھتا ہے، فینٹروپک حمایت کو درست طریقے سے ہدف کرنے کی صلاحیت نے طبی نوکری اور کمیونٹی کی صحت کے نتائج کو فروغ دینے کے لئے یونیورسٹی کی صلاحیت کو بڑھایا ہے. پروجیکٹ کی کامیابی نے ادارہ بھر میں اہم شناخت پیدا کی ہے.سابق رہنماؤں نے شائام لالاکییا کے کام کے متحرک اثرات کو تسلیم کیا ہے، خاص طور پر اس بات کا اشارہ کرتے ہوئے کہ نظام نے ترقیاتی سرگرمیوں کے درمیان حکومتی فیصلے کرنے کی صلاحیتوں کو بہتر بنایا ہے.آٹومیٹک رپورٹنگ کے فریم ورک نے یونیورسٹی کے فنڈوزنگ انشورنس کے اجزاء بنائے ہیں، کمپنیاں کی حمایت کرتے ہیں جو ادارہ کی طبی تحقیق اور تعلیم میں رہنماؤں کی حیثیت کو فروغ دیتے ہیں. Shivam Lalakiya کے لئے ذاتی طور پر، یہ منصوبہ ایک اہم کیریئر مہم تھا جس میں اس کی منفرد صلاحیت کا مظاہرہ کیا گیا تھا کہ پیچیدہ تجزیاتی مسائل کو پیمانے پر تکنیکی حلوں میں تبدیل کیا جا سکتا ہے جس میں پیمانے پر منظم اثر ہوتا ہے. اس پروجیکٹ کی کامیابی کے وسیع پیمانے پر اثرات اس تعلیمی طبی مرکز سے بھی زیادہ وسیع ہیں. Shivam Lalakiya نے دکھایا ہے کہ اخلاقی ڈیٹا سائنس کے طریقوں کو تعلیمی مشن کی تکمیل کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے جبکہ پرائیویسی کی حفاظت اور ریگولیشن کی اطمینان کے سب سے اعلی معیار کو برقرار رکھنے میں. مستقبل کی طرف دیکھتے ہوئے، Shivam Lalakiya کی اس پیشہ ور طبی ادارے میں کام صحت کی نوکری اور سماجی اثر میں ڈیٹا سائنس کے لئے اس کے خیالات کا آغاز ہے. اس کا وعدہ ڈیٹا ڈرائیورڈ سسٹموں کی تعمیر کرنے کے لئے ہے جو انسانی نتائج کو قابل قدر طور پر حمایت کرتا ہے - چاہے مریضوں کے تجربات کو بہتر بنانے، طبی تحقیق کو فروغ دینے، یا فینٹروپک نقطہ نظر کے ذریعے تعلیم کی رسائی کو بڑھانے - ایک مقصد کی طرف متوجہ نقطہ نظر ہے جو غیر معمولی ڈیٹا سائنس کے پیشہ ور افراد کو ظاہر کرتا ہے. جیسا کہ صحت اور فینٹروپ سیکٹر ڈیٹا ڈھانچے کی حکمت عملیوں کو تسلیم کرتے رہتے ہیں، Shivam Lalakiya کے متحرک کام اس بات کا ایک قابل اعتماد ماڈل کے طور پر کام کرتا ہے کہ تکنیکی مہارت، اخلاقی ذمہ داری، اور مشن کے توازن کو تبدیل کرنے والے تنظیموں کے نتائج پیدا کرنے کے لئے کس طرح مل کر جا سکتا ہے. اس کی کامیابی اس مشہور طبی مرکز میں اس بات کا ثبوت دیتا ہے کہ سب سے زیادہ اثر انداز ڈیٹا سائنس کے منصوبوں وہ ہیں جو موسمی اقدار اور انسانی ضروریات کی ایک گہری سمجھ کے ساتھ پیچیدہ تکنیکی تنصیب کو مشترکہ کرتے ہیں. About Shivam Lalakiya صحت کے تجزیات کے نوکریوں کی نوکریوں میں پیشہ ورانہ ڈیٹا سائنسدان، Shivam Lalakiya نے اپنی منفرد صلاحیت کی وجہ سے اپنے آپ کو بنیادی طور پر تعلیمی اثر کے ساتھ پیچیدہ تکنیکی چیلنجوں کو منسلک کرنے کی اپنی منفرد صلاحیت کی طرف متوجہ کیا ہے. Northeastern University سے ڈیٹا تجزیات انجینئرنگ میں ایک ماسٹر کے ساتھ مسلح، اس کی مہارت جدید ڈیٹا سائنس ایپلی کیشنز کے پورے سپیکٹرم پر مشتمل ہے - اعلی درجے کی مشین سیکھنے کے ماڈل کی ترقی سے خود کار طریقے سے پائپ لائن آرکیٹیکل اور ریگولیٹنگ کے فریم ورک تک. Shivam Lalakiya کا کام ایک غیر معمولی مہارت کا مظاہرہ کرتا ہے جس میں خام ڈیٹا کی حکمت عملی کو اعلی یہ کہانی HackerNoon کے کاروباری بلاگنگ پروگرام کے تحت Sanya Kapoor کی طرف سے جاری کی گئی تھی. یہ کہانی HackerNoon کے کاروباری بلاگنگ پروگرام کے تحت Sanya Kapoor کی طرف سے جاری کی گئی تھی.
