Superando as limitações do LLM
O LLMS se destaca no entendimento do contexto diferenciado, realizando raciocínio instintivo e gerando interações humanas, tornando-as ideais para ferramentas agênticas para interpretar dados complexos e se comunicar efetivamente. No entanto, em um domínio como os cuidados de saúde, onde a conformidade, a precisão e a adesão aos padrões regulatórios são não negociáveis-e onde uma riqueza de recursos estruturados, como taxonomias, regras e diretrizes clínicas, define a paisagem-a IA simbólica é indispensável.
Ao fusar LLMs e o aprendizado de reforço com bases de conhecimento estruturadas e lógica clínica, nossa arquitetura híbrida oferece mais do que apenas automação inteligente – minimiza alucinações, expande as capacidades de raciocínio e garante que todas as decisões sejam fundamentadas nas diretrizes estabelecidas e nos guardails.
Criando uma estratégia de IA agêntica bem -sucedida
A abordagem Agentic AI da Ensemble inclui três pilares principais:
1. Conjuntos de dados de alta fidelidade: Ao gerenciar operações de receita para centenas de hospitais em todo o país, o Ensemble tem acesso incomparável a um dos conjuntos de dados administrativos mais robustos nos cuidados de saúde. A equipe possui décadas de agregação de dados, limpeza e harmonização dos esforços, proporcionando um ambiente excepcional para desenvolver aplicativos avançados.
Para alimentar nossos sistemas agênticos, harmonizamos mais de 2 petabytes de dados de reivindicações longitudinais, 80.000 cartas de auditoria de negação e 80 milhões de transações anuais mapeadas para resultados líderes do setor. Esses dados alimentam nosso mecanismo de inteligência de ponta a ponta, EIQ, fornecendo pipelines de dados estruturados e ricos em contexto que abrangem as etapas de mais de 600 de operações de receita.
2. Especialização em domínio colaborativo: Em parceria com especialistas em domínio do ciclo de receita em cada etapa da inovação, nossos cientistas da IA se beneficiam da colaboração direta com especialistas internos da RCM, ontologistas clínicos e equipes de rotulagem de dados clínicos. Juntos, eles arquitetam casos de uso diferenciados que representam restrições regulatórias, a lógica em evolução específica do pagador e a complexidade dos processos do ciclo de receita. Os usuários finais incorporados fornecem feedback pós-implantação para os ciclos de melhoria contínua, sinalizando pontos de atrito mais cedo e permitindo a iteração rápida.
Essa colaboração trilateral-cientistas, especialistas em saúde e usuários finais-cria uma consciência contextual incomparável que se transforma em julgamento humano adequadamente, resultando em um sistema refletindo a tomada de decisões de operadores experientes e com velocidade, escala e consistência da AI, todos com a supervisão humana.
3. Os cientistas da IA de elite impulsionam a diferenciação: O modelo de incubadora da Ensemble para pesquisa e desenvolvimento é composto por talentos de IA normalmente encontrados apenas em Big Tech. Nossos cientistas possuem diplomas de doutorado e MS das principais instituições de IA/NLP, como a Columbia University e Carnegie Mellon University, e trazem décadas de experiência de empresas de Faang (Facebook/Meta, Amazon, Apple, Netflix, Google/Alphabet) e startups de IA. No Ensemble, eles podem buscar pesquisas de ponta em áreas como LLMs, aprendizado de reforço e IA neuro-simbólica em um ambiente orientado a missões.
