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Abridge एक स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी कंपनी है जो नैदानिक दस्तावेज़ीकरण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित करती है। इसका प्राथमिक उत्पाद एक AI-संचालित चिकित्सा वार्तालाप सारांशक है जो रोगी-चिकित्सक अंतःक्रियाओं को सुनता है और संरचित, सटीक नैदानिक नोट्स उत्पन्न करता है। कंपनी इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) के लिए दस्तावेज़ीकरण के निर्माण को स्वचालित करके चिकित्सकों के प्रशासनिक बोझ को कम करने पर केंद्रित है, जिससे चिकित्सक रोगी देखभाल पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें।

2018 में स्थापित, Abridge मशीन लर्निंग और स्वास्थ्य सेवा सूचना विज्ञान में अनुसंधान पृष्ठभूमि से उभरा। कंपनी की तकनीक प्राकृतिक वार्तालापों को संसाधित करने के लिए बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव AI तकनीकों का लाभ उठाती है, जिसमें लक्षण, निदान, दवाएं और उपचार योजनाएं जैसी चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक जानकारी निकाली जाती है। Abridge का प्लेटफ़ॉर्म मौजूदा EHR प्रणालियों के साथ एकीकृत होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे नोट निर्माण और पुनर्प्राप्ति सुगम होती है।

प्रौद्योगिकी और दृष्टिकोण

Abridge की मुख्य प्रणाली गहन शिक्षण मॉडल, विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर, का उपयोग अनुक्रम-से-अनुक्रम कार्यों को करने के लिए करती है। मॉडल नैदानिक वार्तालापों और संबंधित चिकित्सा नोट्स के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, जिसमें पर्यवेक्षित शिक्षण और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)) जैसी तकनीकों का उपयोग सटीकता और नैदानिक प्रासंगिकता में सुधार के लिए किया जाता है। प्रणाली लंबे वार्तालापों में संदर्भ को पकड़ने के लिए बहु-शीर्ष ध्यान तंत्र का उपयोग करती है, और अस्थायी क्रम बनाए रखने के लिए स्थितीय एन्कोडिंग का उपयोग करती है। विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, Abridge वास्तविक दुनिया के नैदानिक सेटिंग्स में प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए मॉडल प्रूनिंग और डेटा वृद्धि लागू करता है।

प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक समय प्रतिलेखन और सारांशीकरण का समर्थन करता है, जिसमें आउटपुट परिवर्तनशीलता को नियंत्रित करने के लिए टॉप-पी सैंपलिंग और तापमान स्केलिंग की सुविधाएं शामिल हैं। यह तेजी से जटिल चिकित्सा मामलों पर मॉडल को धीरे-धीरे प्रशिक्षित करने के लिए पाठ्यक्रम शिक्षण भी शामिल करता है। Abridge की आर्किटेक्चर में एनकोडर-डिकोडर घटक शामिल हैं, जिसमें इनपुट वार्तालाप और आउटपुट सारांश के बीच क्रॉस-अटेंशन होता है, जिससे प्रमुख नैदानिक तथ्यों का सटीक निष्कर्षण संभव होता है।

उत्पाद और एकीकरण

Abridge एक मोबाइल और डेस्कटॉप एप्लिकेशन प्रदान करता है जो रोगी की सहमति से वार्तालापों को रिकॉर्ड करता है। एप्लिकेशन एक संरचित नोट उत्पन्न करता है जिसमें मुख्य शिकायत, वर्तमान बीमारी का इतिहास, प्रणालियों की समीक्षा, शारीरिक परीक्षा, मूल्यांकन और योजना के लिए अनुभाग शामिल होते हैं। इन नोट्स को सीधे EHR प्रणालियों में भेजा जा सकता है, जिससे मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता कम हो जाती है। कंपनी के कई प्रमुख स्वास्थ्य प्रणालियों और शैक्षणिक चिकित्सा केंद्रों के साथ साझेदारी है, जिन्होंने दस्तावेज़ीकरण समय में महत्वपूर्ण कमी की सूचना दी है।

2023 में, Abridge ने EHR वर्कफ़्लो में अपनी सारांशीकरण क्षमताओं को एकीकृत करने के लिए Epic Systems के साथ एक सहयोग की घोषणा की। उत्पाद तीसरे पक्ष के डेवलपर्स के लिए एक API के रूप में भी उपलब्ध है, जो विशेषता-विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलन की अनुमति देता है। 2024 तक, Abridge ने लाखों नैदानिक वार्तालापों को संसाधित किया है और बाह्य रोगी और आंतरिक रोगी सेटिंग्स में अपनी तैनाती का विस्तार जारी रखा है।

नैदानिक सत्यापन और अपनाना

Abridge ने अपने सारांशों की सटीकता और सुरक्षा को मान्य करने के लिए कई नैदानिक अध्ययन किए हैं। एक सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका में प्रकाशित 2022 के एक अध्ययन में पाया गया कि चिकित्सक समीक्षकों ने Abridge-जनित नोट्स को चिकित्सकों द्वारा लिखे गए नोट्स के बराबर गुणवत्ता का मूल्यांकन किया, जिसमें पूर्णता और तथ्यात्मक शुद्धता के लिए उच्च अंक थे। कंपनी ने आंतरिक सर्वेक्षणों के आधार पर प्रारंभिक अपनाने वालों के बीच दस्तावेज़ीकरण पर खर्च किए गए समय में 70% की कमी की भी सूचना दी।

प्लेटफ़ॉर्म स्वास्थ्य सेवा नियमों का पालन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें HIPAA और अन्य गोपनीयता मानक शामिल हैं। Abridge रोगी डेटा की सुरक्षा के लिए एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन और डी-पहचान तकनीकों का उपयोग करता है। कंपनी को उल्लेखनीय निवेशकों से धन प्राप्त हुआ है, जिसमें PitchBook और कई उद्यम पूंजी फर्म शामिल हैं, जो 2024 तक कुल $100 मिलियन से अधिक है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

Abridge अन्य AI दस्तावेज़ीकरण कंपनियों जैसे Nuance और Suki के साथ एक प्रतिस्पर्धी बाजार में काम करता है। हालांकि, Abridge बड़े भाषा मॉडल पर अपने ध्यान और जटिल, बहु-मोड़ वार्तालापों को संभालने की क्षमता के माध्यम से खुद को अलग करता है। कंपनी की तकनीक ओपनएआई-व्युत्पन्न मॉडल पर बनाई गई है, लेकिन यह विशिष्ट नैदानिक डोमेन को संबोधित करने के लिए स्वामित्व मॉडल भी प्रशिक्षित करती है। Abridge के दृष्टिकोण को उद्योग पुरस्कारों में मान्यता मिली है, जिसमें 2023 का Forbes AI 50 सूचीकरण शामिल है।

भविष्य की दिशाएं

Abridge पूर्वानुमानित विश्लेषण शामिल करने के लिए अपनी क्षमताओं का विस्तार कर रहा है, जैसे कि पुनः प्रवेश या प्रतिकूल दवा घटनाओं के जोखिम वाले रोगियों को चिह्नित करना। कंपनी बहुभाषी समर्थन और टेलीहेल्थ प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण की भी खोज कर रही है। 2025 तक, Abridge का लक्ष्य ग्रामीण और अविकसित क्षेत्रों में व्यापक अपनाना प्राप्त करना है, जहां दस्तावेज़ीकरण का बोझ विशेष रूप से अधिक है। कंपनी मशीन लर्निंग अनुसंधान में निवेश जारी रखती है, नैदानिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को आगे बढ़ाने के लिए स्टैनफोर्ड एआई लैब और एमआईटी सीएसएआईएल जैसे शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग करती है।

संदर्भ

Abridge की आधिकारिक वेबसाइट और प्रकाशित नैदानिक अध्ययन इसकी तकनीक और परिणामों पर आगे के विवरण प्रदान करते हैं। कंपनी की इंजीनियरिंग टीम ने स्वास्थ्य सेवा AI में ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान दिया है, और इसके संस्थापकों ने चिकित्सा में तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों पर पेपर प्रकाशित किए हैं।