न्यूरोलॉजिस्ट के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस असिस्टेंट
NeQuest साथियों के लिए स्वास्थ्य पेशेवरों द्वारा बनाए गए कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक के माध्यम से न्यूरोलॉजिकल स्क्रीनिंग में क्रांति ला रहा है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म 600 से अधिक प्रलेखित न्यूरोलॉजिकल रोगों में से किसी भी मरीज़ के होने की संभावना का आकलन करता है, जिससे जल्दी पता लगाया जा सकता है और उन्हें अधिक सटीक और सुलभ बनाया जा सकता है। हम एसिंक्रोनस मॉड्यूल का उपयोग करके वीडियो परामर्श के दौरान बहुमूल्य समय का अनुकूलन करते हैं, जिसे मरीज स्वतंत्र रूप से पूरा कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, सिंक मॉड्यूल पृष्ठभूमि में बायोमार्कर का लगातार पता लगा सकता है, जो महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसे वर्चुअल वातावरण में अनदेखा किया जा सकता है।
NeQuest न्यूरोलॉजिकल देखभाल को सभी के लिए सुलभ बनाने के लिए प्रतिबद्ध है। हमारा लक्ष्य रोगी डेटा की मात्रा निर्धारित करने के लिए मानदंड निर्धारित करना और न्यूरोलॉजिकल देखभाल अनुभव के परिवर्तन का नेतृत्व करना है।
न्यूरोलॉजिस्ट, चिकित्सा संस्थान, न्यूरोलॉजी क्लीनिक, चिकित्सा अनुसंधान संस्थान।
NeQuest न्यूरोलॉजिस्ट और हेल्थकेयर पेशेवरों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-एन्हांस्ड टूल के माध्यम से 600 से अधिक न्यूरोलॉजिकल रोगों का निदान करने के लिए समाधान प्रदान करता है। वर्चुअल एग्जाम सॉफ्टवेयर सटीकता और दक्षता सुनिश्चित करते हुए प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और तेज करता है।
2025 तक, अमेरिका में न्यूरोलॉजिस्ट की मांग 3 राज्यों को छोड़कर सभी में आपूर्ति से अधिक होने की उम्मीद है।
NeQuest दक्षता में सुधार करने के लिए न्यूरोलॉजिकल परीक्षाओं को बेहतर बनाने के लिए एसिंक्रोनस मॉड्यूल का उपयोग करता है, बायोमार्कर का पता लगाने के लिए सिंक्रोनस मॉड्यूल का उपयोग करता है जो स्पष्ट नहीं हैं।
D3 का उपयोग करके मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके बायोमार्कर का निष्कर्षण
NeQuest के सॉफ़्टवेयर को दूरस्थ परामर्शों में मूल रूप से एकीकृत किया जा सकता है, EMR रिकॉर्ड के साथ सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है और एकत्रित डेटा मूल्यांकन प्रदान किया जा सकता है।
NeQuest ने न्यूरोलॉजिकल परीक्षाओं की दक्षता और लागत प्रभावशीलता में सुधार किया है, जिससे कम लागत पर बेहतर देखभाल को बढ़ावा दिया गया है।
हम डिज़ाइन समाधानों के लिए बाज़ार के आकार का अनुमान लगाने के लिए धन का उपयोग करते हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है
अगले तीन वर्षों के लिए हमारे लक्ष्य क्या हैं
मेरी प्रमुख स्थिति मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी है, जो प्रौद्योगिकी रणनीति को चलाने, अनुसंधान और विकास की देखरेख और इंजीनियरिंग टीमों के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार है।
स्वास्थ्य देखभाल और व्यावसायिक कमियों को दूर करने के लिए एक तकनीकी या व्यावसायिक विशेषज्ञ को जोड़ने पर विचार करें। इसके अलावा, दृश्यता और विकास दर बढ़ाने के लिए एक मार्केटर प्राप्त करें।
आपके स्टार्टअप को अन्य B2B प्रदाताओं से भी प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ सकता है, जो न्यूरोलॉजिस्ट सहित स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान प्रदान करते हैं।
नेफेस्ट अपनी राय के आधार पर न्यूरोलॉजिस्ट के लिए समाधान तैयार करता है। डायग्नोस्टिक ऐड्स के अलावा, हम पूरी डायग्नोसिस प्रक्रिया के दौरान न्यूरोलॉजिस्ट की सहायता करने के लिए एक टूल भी विकसित कर रहे हैं।
हमारा अनुमान है कि NeQuest प्रत्येक न्यूरोलॉजिस्ट को प्रति माह लगभग 30 घंटे बचाता है, इसलिए प्रत्येक लाइसेंस की कीमत लगभग $10,000 प्रति माह है।
छह महीने की अवधि में, हमने अस्पताल में भर्ती तीन मरीजों पर एक मॉड्यूल परीक्षण सफलतापूर्वक किया, इस प्रकार हमारी परिकल्पना को प्रमाणित किया गया। इस बीच, न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) के लिए डेटा विश्लेषण विकसित किया गया है।
हमारी कंपनी ने न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) का सफलतापूर्वक विकास और पूर्ण निर्माण किया है। यह ठोस मील का पत्थर हमारी प्रतिबद्धता, क्षमता और विकास रणनीति का प्रमाण है।
एक काल्पनिक ग्राहक यात्रा तैयार करने से आपके उत्पाद को आकार देने में मदद मिल सकती है। संभावित प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) की पहचान करने के लिए इसका उपयोग करें। इसके अतिरिक्त, लाइव प्रकाशन से पहले शुरुआती पुनरावृत्तियों के लिए बाज़ार अनुसंधान और उपयोगकर्ता परीक्षण फ़ीडबैक पर भरोसा करें।
हमारी कंपनी में पंजीकृत है
ब्रिटिश कोलंबिया
मुख्य जोखिमों में उन्नत तकनीक पर निर्भरता होने की संभावना है जो कभी-कभी विफल हो सकती है या खराब प्रदर्शन कर सकती है, स्वास्थ्य देखभाल में विनियामक बाधाएं, रोगी डेटा गोपनीयता समस्याएं, स्वास्थ्य देखभाल परंपरावादियों से प्रतिरोध, और तीव्र प्रतिस्पर्धा।
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5000
हमने निवेश बढ़ाया
सत्या संपतिराव -50 डॉ. शीला टोपरानी - 50
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हम वर्तमान में निवेश बढ़ा रहे हैं
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कंपनी का अपेक्षित पूर्व-निवेश मूल्यांकन