हर डॉक्टर के लिए को-पायलट।
AI सहायक है; निर्णय डॉक्टर करता है। देखभाल के बिंदु पर रीयल-टाइम इंटेलिजेंस — ताकि चिकित्सक कागज़ी काम नहीं, रोगियों पर ध्यान दें।
क्लिनिकल इंटेलिजेंस
लक्षण, इतिहास, लैब रिपोर्ट और दिशानिर्देशों का रीयल-टाइम विश्लेषण।
साक्ष्य-आधारित
निदान, उपचार और फ़ॉलो-अप के लिए दिशानिर्देश-अनुरूप सुझाव — हर एक अपने संदर्भ के साथ।
रोगी अंतर्दृष्टि
जीनोमिक्स, पोषण, जीवनशैली और जोखिम कारक हर अनुशंसा को आकार देते हैं।
वर्कफ़्लो स्वचालन
दस्तावेज़ीकरण, कोडिंग, सारांश और फ़ॉलो-अप — पहले प्रारूपित, फिर समीक्षित।
सतत सुधार
वास्तविक परिणामों और समीक्षक संपादनों से सीखकर हर अनुशंसा को पैना करता है।
साक्ष्य तक दो क्लिक
किसी भी कथन से, अंतर्निहित साक्ष्य अधिकतम दो इंटरैक्शन में उपलब्ध है।
एंडपॉइंट, पूर्व-पंजीकृत।
हम को-पायलट के लिए कोई प्रदर्शन गुणक प्रकाशित नहीं करते, क्योंकि किसी का स्वतंत्र सत्यापन नहीं हुआ है। ये वे एंडपॉइंट हैं जिन्हें एंकर-साइट मूल्यांकन मापने के लिए बनाया गया है — और हम परिणाम प्रकाशित करेंगे, चाहे वे अनुकूल हों या न हों।
तुलनक मिलान की गई मानक देखभाल है, जिसके विश्लेषण में साइट और चिकित्सक के अनुसार क्लस्टरिंग को ध्यान में रखा जाता है, और प्रारंभिक अवधि की सीख को स्थिर अवस्था से अलग प्रस्तुत किया जाता है।
चिकित्सक को-पायलट तभी अपनाएगा जब उसके आउटपुट की समीक्षा और हस्ताक्षर, वही निर्णय स्वयं लेने से तेज़ और सुरक्षित हो — सत्यापन में लगने वाला समय जोड़कर भी।
इसीलिए यहाँ व्याख्येयता एक फ़ीचर नहीं, कार्यात्मक आवश्यकता है। यदि साक्ष्य तक पहुँचना धीमा हो, तो चिकित्सक ऐसा करना बंद कर देते हैं, और जिस सुरक्षा गुण पर पूरा आर्किटेक्चर टिका है वह चुपचाप समाप्त हो जाता है।
हम समीक्षक अस्वीकृति दर को न्यूनतम करने के बजाय एक स्वस्थ दायरे में बनाए रखने के लिए उसकी निगरानी करते हैं। शून्य के निकट पहुँचती दर को चेतावनी माना जाता है — इसका अर्थ प्रायः यह होता है कि समीक्षा वास्तविक नहीं रही।
को-पायलट को अपने चिकित्सकों के साथ रखें।
क्लिनिक और स्वास्थ्य तंत्र एक निर्धारित विशेषज्ञता और नामित चिकित्सकों से शुरुआत करते हैं।