详细内容或原文请订阅后点击阅览
从飞行员到规模：使代理AI在医疗保健中工作
在过去的20年中，从学术实验室到企业部署，都建立了高级的AI系统，我目睹了AI的成功浪潮不断增长。我的旅程始于“ AI冬季”，当时数十亿美元投资于最终被裁员的专家系统。闪烁到今天：大语言模型（LLMS）代表了一个量子飞跃，但它们的及时及其基于迅速的…
来源:MIT Technology Review _人工智能克服LLM限制
llms在理解细微的上下文，执行本能推理并产生类似人类的互动方面表现出色，使其非常适合代理工具，然后解释复杂的数据并有效地进行交流。然而，在诸如卫生保健之类的领域中，遵守，准确性和遵守监管标准是不可谈判的，而在诸如分类法，规则和临床指南之类的大量结构化资源定义了景观的情况下，Symbolic AI是必不可少的。
通过将LLM和强化学习与结构化知识库和临床逻辑融合在一起，我们的混合体系结构不仅提供了智能自动化，还可以最大程度地降低幻觉，扩大推理能力，并确保每个决定以既定的指导原则和可强制执行的守卫为基础。
创建成功的代理AI策略
合奏的代理AI方法包括三个核心支柱：
1。高保真数据集：通过管理全国数百家医院的收入运营，合奏无权访问医疗保健中最强大的管理数据集之一。该团队拥有数十年的数据汇总，清洁和协调工作，为开发高级应用程序提供了卓越的环境。
1。高保真数据集：为了为我们的代理系统提供动力，我们已经协调了2次以上的纵向索赔数据，80,000张拒绝审计信以及8000万次映射到行业领先的成果的年度交易。该数据为我们的端到端情报引擎EIQ提供了跨越600多个收入运营步骤的结构化的，上下文富的数据管道。
2。协作领域专业知识： 3。精英AI科学家驱动分化