Knowledge prototype
एक scenario, open या synthetic data, sources, limitations और demo interface।
मेडिकल AI · बायोटेक · human-in-the-loop
चिकित्सा और बायोटेक के लिए AI—स्रोतों की पारदर्शिता और मानव जिम्मेदारी के साथ
हम ऐसी मेडिकल और रिसर्च AI प्रणालियाँ बनाते हैं जो जानकारी खोजने, समझाने और व्यवस्थित करने में मदद करती हैं, लेकिन डॉक्टर, शोधकर्ता या जिम्मेदार निर्णय की जगह नहीं लेतीं।
NPNT संचालन मॉडल
सार्वभौमिक ‘AI डॉक्टर’ नहीं—एक नियंत्रित प्रक्रिया
हम एक स्पष्ट प्रश्न, अधिकृत स्रोत और तय escalation point से शुरू करते हैं, ताकि वास्तविक मेडिकल डेटा से पहले उपयोगिता, गुणवत्ता और सुरक्षा जाँची जा सके।
01 · कार्यप्रवाह
समस्या से सत्यापन योग्य परिणाम तक
कीमतें अनुमानित हैं और model usage, cloud या third-party infrastructure शामिल नहीं करतीं। मेडिकल उपयोग के लिए अलग legal, security और professional assessment आवश्यक है।
- 01
परिदृश्य
उपयोगकर्ता, प्रश्न, त्रुटि का जोखिम और आवश्यक मानवीय कार्रवाई तय करें।
- 02
ज्ञान
स्वीकृत, versioned और cited knowledge base तथा update rules बनाएं।
- 03
Shadow pilot
Synthetic, open या authorised data पर बिना autonomous decision के परीक्षण करें।
- 04
नियंत्रण
Sources, escalation, errors, clarity और अगले कदम की उपयोगिता मापें।
02 · चरण के परिणाम
हम क्या बना सकते हैं
- 01स्वीकृत knowledge base पर navigation और Q&A agent
- 02Literature, protocols और documents के लिए research agent
- 03Patient communication और expert escalation workflow
- 04Biotech, pharma या clinical-research टीम का internal assistant
03 · What the estimate covers
Scope, data and deployment determine the investment
After a short brief, NPNT proposes a first-stage architecture, a budget range and a result criterion. A detailed public tariff is intentionally avoided because integrations and responsibilities differ.
Controlled pilot
Human-in-the-loop, logs, roles, quality metrics और एक limited integration।
Protected environment
Access architecture, monitoring, integrations, documentation और sector review की तैयारी।
04 · संचालन
Deployment और support
रूस या सहमत सुरक्षित परिवेश में परिनियोजन, तथा संस्करण, गुणवत्ता, पहुँच और बदलाव का नियंत्रण।
Base environment
Availability monitoring, knowledge updates और monthly report।
Project environment
Integrations और quality logs, हर महीने तीन improvement cycles तक।
Critical environment
Extended monitoring, response procedure और regular quality control।
सीमित पहला चरण
समस्या बताइए—हम पहले कदम की रूपरेखा तैयार करेंगे
प्रारंभिक आकलन के लिए मेडिकल दस्तावेज़, व्यावसायिक गोपनीय जानकारी या पूरा डेटा सेट आवश्यक नहीं है। प्रक्रिया का संदर्भ और अपेक्षित परिणाम पर्याप्त हैं।
- 01किस प्रक्रिया, उत्पाद या दर्शक में बदलाव चाहिए
- 02कौन-सा डेटा या सामग्री पहले से उपलब्ध है
- 03निर्णय कौन लेता है और सफलता किस मानदंड से मापी जाएगी
पहले उत्तर में हम प्रक्रिया, उपलब्ध डेटा, जिम्मेदार विशेषज्ञ और परिणाम का मानदंड स्पष्ट करेंगे। इसके बाद सीमित पहला चरण, संभावित समय और बजट सुझाएंगे।
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