कोहेयर हेल्थ ने अमेज़न बेडरॉक एजेंटकोर के साथ क्लिनिकल नीतियों को डिजिटलीकृत किया
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कोहेयर हेल्थ ने पूर्व-प्राधिकरण के लिए क्लिनिकल नीतियों को डिजिटलीकृत करने हेतु अमेज़न बेडरॉक एजेंटकोर का उपयोग करके कोहेयर पॉलिसी स्टूडियो बनाया। यह प्रणाली नीति डिजिटलीकरण समय को 30% तक कम करती है और एजेंट तैनाती को 3-4 महीनों से घटाकर 2-6 सप्ताह कर देती है, जिसमें मल्टी-टेनेंट आइसोलेशन, एकीकृत टूल एक्सेस और मॉड्यूलर कौशल ढांचा शामिल है।
कोहेयर हेल्थ, एक क्लिनिकल इंटेलिजेंस कंपनी, ने पूर्व-प्राधिकरण को नियंत्रित करने वाली नैदानिक नीतियों को डिजिटल बनाने के लिए अमेज़न बेडरॉक एजेंटकोर का उपयोग करके कोहेयर पॉलिसी स्टूडियो विकसित किया है। यह एप्लिकेशन मल्टी-टेनेंट सुरक्षा के लिए एजेंटकोर रनटाइम के माइक्रोवीएम अलगाव, एकीकृत टूल एक्सेस के लिए एजेंटकोर गेटवे, और सत्र फीडबैक लूप्स के लिए एजेंटकोर मेमोरी का लाभ उठाता है। टीम ने पुन: प्रयोज्य अमेज़न ईसीआर बेस इमेज का उपयोग करके एजेंटों को तैनात किया, नैदानिक नीति विशेषज्ञों के साथ स्किल्स लिखीं, और अरीज़ एआई पर आधारित अवलोकन का उपयोग करके उनका मूल्यांकन किया। परिणामों में नीति डिजिटलीकरण समय में 30% की कमी देखी गई, प्रति नीति 2 घंटे 15 मिनट से घटकर 1 घंटे 35 मिनट हो गया, और एजेंट परिनियोजन तेज हुआ, 3-4 महीने से घटकर 2-6 सप्ताह हो गया। यह प्रणाली जनवरी 2027 तक एपीआई-आधारित इलेक्ट्रॉनिक पूर्व-प्राधिकरण की आवश्यकता वाले सरकारी नियमों और 80% रीयल-टाइम अनुमोदन के लिए एएचआईपी प्रतिबद्धताओं का समर्थन करती है। स्किल्स सिमेंटिक वर्जनिंग और अमेज़न एस3 ऑब्जेक्ट वर्जनिंग के साथ दोहरी-परत वर्जनिंग का उपयोग करती हैं, और सीआई/सीडी के साथ एक चरणबद्ध परिनियोजन पाइपलाइन का उपयोग करती हैं। वास्तुकला नैदानिक नीति विशेषज्ञों को सीधे स्किल्स लिखने और परिष्कृत करने में सक्षम बनाती है, मानवीय निरीक्षण और शासन को बनाए रखती है।
स्रोत: AWS ML blog —
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