आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट्स

हमारा लक्ष्य और रणनीति

सूचना की प्रचुरता वाली दुनिया में, Project ECHO का लक्ष्य प्रासंगिक सहायता के माध्यम से ज्ञान को बुद्धिमत्ता में बदलना है। ECHO Model का उद्देश्य हमेशा लोगों का लोगों से सीखना रहा है; AI एक ऐसा उपकरण है जो उस सीखने को और दूर तक पहुँचाने में मदद करता है, उसका विकल्प नहीं।

हम अपने जिम्मेदार AI शासन सिद्धांतों पर आधारित एक जिम्मेदार, सुरक्षित और नैतिक कार्यान्वयन सुनिश्चित करते हुए, आंतरिक और बाहरी दोनों उपयोगों के लिए AI की शक्ति का लाभ उठाने वाले अभिनव समाधानों का सक्रिय रूप से अनुसंधान और विकास कर रहे हैं।

हमारा AI कार्यान्वयन मुख्य रूप से 3 श्रेणियों में है:

1. AI तकनीक का एकीकरण (जैसे, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, एजेंट हार्नेस, वेक्टर डेटाबेस) ECHO मॉडल और iECHO में, ECHO भागीदारों और प्रतिभागियों के लिए उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए
2. ECHO कर्मचारियों द्वारा AI टूल का उपयोग वर्कफ़्लो को बढ़ाने व स्वचालित करने और दक्षता में सुधार करने के लिए (जैसे, कोडिंग, टेस्टिंग, शोध संश्लेषण को स्वचालित करना, डेटा रिपोर्टिंग आदि)
3. पूरे ECHO समुदाय में "लिसनिंग इंजन" के रूप में AI जो वैश्विक नेटवर्क से सीख और रुझानों का संश्लेषण करता है

वर्तमान में कार्यान्वित AI परियोजनाएं

iECHO कार्यक्रम बैनर छवि निर्माण प्रोडक्शन में लाइव

उपयोग की गई तकनीकें: Google Gemini, Nano Banana
जब iECHO पर कोई नया कार्यक्रम बनाया जाता है, तो iECHO AI का उपयोग एक बैनर छवि का सुझाव देने के लिए करता है जिसे कार्यक्रम के फोकस क्षेत्र और विषयों को ध्यान में रखकर बनाया जाता है, ताकि कार्यक्रम पृष्ठों के आकर्षण और जुड़ाव में सुधार किया जा सके

PHI और PII पहचान बुनियादी ढांचा आंतरिक बीटा परीक्षण

उपयोग की गई प्रौद्योगिकियां: Google Gemini
जब iECHO पर सामग्री अपलोड की जाती है, तो आंतरिक PHI और PII पहचान एल्गोरिदम यह जांच करेगा कि क्या मरीज के विवरण का कोई अनजाने में प्रकटीकरण हुआ है, और उपयोगकर्ता को इसका संकेत देगा, जिससे iECHO का डेटा गोपनीयता और सुरक्षा अनुपालन बेहतर होगा।

iECHO कार्यक्रम नाम सुझाव प्रोडक्शन में लाइव

उपयोग की गई प्रौद्योगिकियां: Google Gemini

जब iECHO पर एक नया कार्यक्रम बनाया जाता है, तो iECHO AI का उपयोग उपयुक्त कार्यक्रम नामों का सुझाव देने के लिए करता है जो Project ECHO के कार्यक्रम नामकरण परिपाटी के अनुरूप होते हैं, जिससे कार्यक्रम के नामों की गुणवत्ता में सुधार होता है और यह सुनिश्चित होता है कि प्रतिभागी आसानी से कार्यक्रमों को खोज सकें और उनके लिए पंजीकरण कर सकें।

ECHO अनुसंधान संश्लेषण एजेंट आंतरिक परीक्षण

उपयोग की गई प्रौद्योगिकियां: Google Gemini, Anthropic Claude

बहु-स्तरीय तर्क और संश्लेषण एजेंट, जो ECHO मॉडल के बारे में 900+ सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशनों पर प्रशिक्षित है। इसे प्रमुख हितधारकों के लिए एक उपयोगी आंतरिक उपकरण के रूप में डिज़ाइन किया गया है ताकि वे अनुसंधान का संश्लेषण कर सकें और विभिन्न क्षेत्रों में तथा विभिन्न पहलुओं (जैसे लागत प्रभावशीलता, प्रभावकारिता, रोगी के परिणाम, मापनीयता, स्थिरता आदि) के आधार पर प्रभाव प्रदर्शित करने के लिए धन जुटाने और अन्य रणनीतिक संचार में इसका उपयोग कर सकें।

यहाँ उपलब्ध है: https://about2.iecho.org/research-synthesis

iECHO सहायता एजेंट आंतरिक परीक्षण

उपयोग की गई तकनीकें: Google Gemini, Anthropic Claude

25 भाषाओं में उपलब्ध उपयोगकर्ता सहायता एजेंट जो iECHO के आधिकारिक दस्तावेज़ों और सर्वोत्तम प्रथाओं पर प्रशिक्षित है, जिसे ECHO भागीदारों और प्रतिभागियों के iECHO से संबंधित प्रश्नों और समस्याओं के निवारण में सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है

सक्रिय विकास

हम निम्नलिखित क्षेत्रों में सक्रिय अनुसंधान और विकास कर रहे हैं:

• सत्र सहायक: ECHO सत्रों से मिली सीख को स्पष्ट मुख्य बिंदुओं में संक्षेप में प्रस्तुत करना - जिन्हें प्रतिभागियों द्वारा साझा किया जा सकता है और संदर्भित किया जा सकता है यदि वे सत्र में शामिल होने से चूक गए हों या बाद में संदर्भ लेना चाहते हों
• लर्निंग एडवाइजर: प्रतिभागियों को उनके लक्ष्यों / फोकस क्षेत्र / पेशे के अनुरूप उपयुक्त ECHO कार्यक्रमों से जोड़ना और उनकी सीखने की यात्रा में मार्गदर्शन करना
• एनालिस्ट एजेंट: डेटा का विश्लेषण करना, M&E को सक्षम बनाना और हब टीमों के लिए इनसाइट्स उत्पन्न करना - साथ ही Excel में जटिल विश्लेषण करने के बजाय रिपोर्टिंग मेट्रिक्स, इनसाइट्स आदि के बारे में जानकारी प्राप्त करना आसान बनाना। एक सुरक्षित और डेटा-गोपनीयता के अनुकूल AI एजेंट विकसित किया जा रहा है जो अनाम (de-identified) डेटा का सारांश तैयार करने और साझेदारों व प्रोग्राम टीमों के लिए ट्रेंड्स और इनसाइट्स उत्पन्न करने में सक्षम होगा।
• सिमुलेशन / AI द्वारा निर्मित मामले: जो प्रतिभागी-संचालित मामलों के पूरक हो सकते हैं (उनका स्थान नहीं ले सकते) (हम इस बात का ध्यान रखना चाहते हैं कि साथियों के बीच परस्पर बातचीत को कम करने के लिए AI का उपयोग न हो)
• नॉलेज इंजन: वास्तविक समय के स्वास्थ्य रुझानों / अंतर्दृष्टि को समझने के लिए पूरे ECHO नेटवर्क से अंतर्दृष्टि और सीखों का विश्लेषण करना

ECHO में आंतरिक टूल का उपयोग

हमने टीमों में परिचालन कार्यप्रवाहों को बेहतर बनाने के लिए Google Gemini, Claude Code और Copilot जैसे टूल का उपयोग करके सक्रिय पायलट शुरू किए हैं। नीचे कुछ उपयोग के मामले दिए गए हैं जिनका हम वर्तमान में पायलट परीक्षण कर रहे हैं

मूलभूत अवसंरचना और मुख्य घटक

हमारा लक्ष्य एक पुन: उपयोग योग्य AI स्टैक बनाना है जो प्लेटफ़ॉर्म की 3 परतों में iECHO डिजिटल बुनियादी ढांचे के साथ सहजता से एकीकृत होता है, साथ ही शासन, सुरक्षा, अवलोकन क्षमता और देखरेख के सभी पहलुओं को संभालने वाली क्रॉस-कटिंग सेवाएं प्रदान करता है।