克服LLM限制
LLM擅长理解准确的环境，进行本能思维并产生类似人类的反应，这使它们非常适合代理商解释复杂数据并有效地进行沟通。但是，在诸如卫生保健等领域，遵守，准确性和遵守组织标准是不可谈判的 – 因为我们不能是有组织的资源，例如分类，规则和临床指南，这些指南定义了景观 – 人工智能并不令人困惑。
通过整合LLM并学习与有组织的知识和临床逻辑的规则增强，我们的混合结构不仅提供了智能自动化，还可以减少幻觉，扩大思维的能力，并确保每个决策基于固定的指示和实施的块茎。
为人工智能代理建立成功的策略
Ensemkle的Aiemkle方法包括三个基本列：
1。高数据集： 通过管理全球数百家医院的收入，恩德姆克尔（Ensemkle）设法达到了医疗保健中最强大的行政数据组之一。该团队拥有数据收集，消毒和对齐工作的合同，为开发高级应用程序提供了一个非凡的环境。
为了操作我们的代理商，我们已经协调了两个以上的纵向索赔，80,000个拒绝审查信和8000万本年度交易，以领先该行业。该数据为综合智能的引擎EIQ提供了一个有组织的智能数据管道，该数据管道延伸了600多年的收入步骤。
2。合作现场经验： 与收入课程的专家在创新的每个步骤中合作，我们的人工智能科学家受益于与内部RCM专家，临床本体科学家的直接合作以及临床数据的迹象。它们是代表组织限制的准确使用的建筑案例，发展动机的逻辑以及收入周期运营的复杂性。综合的最终用户提供了出版物注释，以持续改进课程，尽早使摩擦点膨胀并实现快速重复。
这位三方科学家AI，医疗保健专家和最终用户 – 提出适当适合人类规则的无与伦比的意识，这导致了经验丰富的导师系统的相反，以及人工智能的速度，规模和一致性，所有这些都与人类的监督相反。
3。人工智能的精英学者支付区别用于研发的包裹孵化器形式由通常在大型技术中发现的人工智能才能组成。我们的科学家拥有最好的AI/NLP机构的博士学位和MS，例如哥伦比亚大学和卡内基·梅隆大学 [Facebook/Meta, Amazon, Apple, Netflix, Google/Alphabet] 和AI初创公司。在Enseble中，他们可以在基于任务的环境中遵循LLMS，学习加强和国际特赦组织的神经组织等领域的高级研究。
