বৈজ্ঞানিক পিয়ার-রিভিউ
জার্নালের নিবন্ধ, সিস্টেমেটিক রিভিউ বা নির্দেশিকা প্রকাশের আগে স্বাধীন বিশেষজ্ঞরা তার পদ্ধতি, ডেটা ও উপসংহার মূল্যায়ন করেন।
ব্যক্তিগত চিকিৎসা-প্রমাণ সংগ্রহশালা
পর্যালোচিত প্রমাণ।উদ্ধৃতিসহ উত্তর।
Aimedis Health Wiki পিয়ার-রিভিউ করা সাহিত্য, ক্লিনিক্যাল নির্দেশিকা ও অনুমোদিত রেফারেন্স উপকরণকে একটি ব্যক্তিগত প্রমাণ-সংগ্রহশালায় রূপান্তরিত করে। নথিভুক্ত প্রশাসক-পর্যালোচনা ছাড়া কিছুই প্রকাশিত হয় না, আর Wiki-এর প্রমাণ-সহায়ক AVA উৎসের সুনির্দিষ্ট অংশের নম্বরযুক্ত উদ্ধৃতিসহ উত্তর দেয়: প্রথমে আপনার পর্যালোচিত লাইব্রেরি থেকে, আর কোনো সাধারণ প্রশ্নের জন্য তার বাইরে যা প্রয়োজন, তা PubMed ও জনস্বাস্থ্য ওয়েবসাইট থেকে।
অনুমোদিত প্রতিষ্ঠানের জন্য ব্যক্তিগত কর্মক্ষেত্র। সর্বজনীন নিবন্ধন নেই।
- 45ফাইল ফরম্যাট, PDF থেকে ভিডিও পর্যন্ত
- 182চিকিৎসা বিশেষত্ব
- 12ভাষায় বিশেষত্ব
- 5AVA বিশ্লেষণ মোড
- 100%পর্যালোচনা-নোট নথিভুক্ত থাকা প্রকাশনা
কেন পিয়ার-রিভিউ
AI ততটাই ভালো, যতটা ভালো প্রমাণ এটি পড়ার সুযোগ পায়।
চিকিৎসাবিজ্ঞান দ্রুত এগিয়ে চলে, আর যা কিছু প্রকাশিত হয়, তার সবই নির্ভরযোগ্য নয়; অনলাইনের সবকিছুর কথা তো বলাই বাহুল্য। পিয়ার-রিভিউ বিজ্ঞানের মান-যাচাইয়ের ছাঁকনি: কোনো গবেষণা বা নির্দেশিকা প্রকাশের আগে স্বাধীন বিশেষজ্ঞরা তার পদ্ধতি, ডেটা ও উপসংহার পরীক্ষা করেন।
Wiki সংকলিত হয় পিয়ার-রিভিউ করা সাহিত্য, ক্লিনিক্যাল নির্দেশিকা ও অনুমোদিত রেফারেন্স গ্রন্থ থেকে বাছাই করে, এবং এর নিজস্ব একটি দ্বিতীয় ছাঁকনিও আছে। আপনার প্রতিষ্ঠানের একজন প্রশাসক পর্যালোচনা করে অনুমোদন নথিভুক্ত না করা পর্যন্ত কিছুই অনুসন্ধানযোগ্য হয় না।
ফলাফল হলো এমন একটি সংগ্রহ, যা আপনি যুক্তি দিয়ে সমর্থন করতে পারেন। লাইব্রেরির প্রতিটি উদ্ধৃতি এমন উপকরণের দিকে নির্দেশ করে, যার উৎস, সংস্করণ, লাইসেন্স ও পর্যালোচনা নথিভুক্ত আছে; আর PubMed বা ওয়েব উৎস উদ্ধৃত হয় তাদের লিংকসহ।
Wiki-পর্যালোচনা, নথিভুক্ত অনুমোদন
একজন প্রশাসক নিষ্কাশিত লেখাকে মূল ফাইলের সঙ্গে মিলিয়ে দেখেন এবং উৎসের বিবরণ, লাইসেন্স ও হালনাগাদ অবস্থা যাচাই করেন। পর্যালোচনা-নোট বাধ্যতামূলক, আর প্রতিটি সিদ্ধান্ত অডিট ট্রেইলে নথিভুক্ত হয়।
প্রকাশিত প্রমাণ
AVA এবং সংযুক্ত Aimedis অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যোগ্য, সঙ্গে থাকে এর পূর্ণ ইতিহাস।
- 01
আপলোড
মূল ফাইল সংরক্ষিত হয় লেখক, তারিখ, লাইসেন্স ও প্রমাণের স্তরসহ।
- 02
কোয়ারেন্টাইন ও স্ক্যান
ফাইলের সিগনেচার ও আকার পরীক্ষা করা হয়, SHA-256 ফিঙ্গারপ্রিন্ট নথিভুক্ত হয় এবং ম্যালওয়্যার স্ক্যান চলে।
- 03
বিচ্ছিন্ন পরিবেশে নিষ্কাশন
লেখা নিষ্কাশন করা হয় ডেটাবেস বা AI ক্রেডেনশিয়াল ছাড়া একটি একবার-ব্যবহারের প্রক্রিয়ায়। OCR ও প্রতিলিপি তৈরি চলে ব্যক্তিগত প্রসেসরে।
- 04
ইনডেক্স
অর্থভিত্তিক অনুসন্ধানের জন্য অংশগুলো এমবেড করা হয়, আর পৃষ্ঠা, স্লাইড ও সময়চিহ্নের অবস্থান-নির্দেশক সংরক্ষিত থাকে।
- 05
পর্যালোচনা
একজন প্রশাসক নিষ্কাশিত লেখা ও মূল ফাইল মিলিয়ে দেখে অনুমোদন বা প্রত্যাখ্যান করেন; প্রতিটি সিদ্ধান্তের সঙ্গে পর্যালোচনা-নোট নথিভুক্ত হয়।
- 06
প্রকাশ
নতুন সংস্করণ চালু হয় এবং একই ডেটাবেস ট্রানজ্যাকশনে এর পূর্ববর্তী সংস্করণ প্রত্যাহৃত হয়।
- 07
উদ্ধৃতি
AVA ও সংযুক্ত অ্যাপ এটি পুনরুদ্ধার করতে পারে — যতক্ষণ না এর পর্যালোচনার তারিখের মেয়াদ শেষ হয় বা এটি প্রত্যাহৃত হয়।
AVA বনাম পাবলিক AI
নির্ভুলতা মানে আরও বড় মডেল নয়। নির্ভুলতা মানে প্রতিটি উত্তরের উৎস জানা।
সাধারণ-উদ্দেশ্যের চ্যাটবট চমৎকারভাবে লিখতে পারে, কিন্তু সেগুলো উত্তর দেয় ইন্টারনেটের লেখার এক বিশাল, অপর্যালোচিত মিশ্রণ থেকে, আর প্রমাণ দুর্বল হলেও সমান সাবলীলভাবে লেখে। AVA কাজ করে উল্টো পথে: আগে প্রমাণ, তারপর উত্তর।
পাবলিক AI চ্যাটবট
উন্মুক্ত ইন্টারনেটের ওপর প্রশিক্ষিত
- ইন্টারনেটের লেখার এক বিশাল, অপর্যালোচিত মিশ্রণের ওপর নির্ভর করে। প্রতিটি তথ্যের উৎস, তারিখ ও মান অজানা থেকে যায়।
- প্রমাণ দুর্বল বা অনুপস্থিত থাকলেও সমান সাবলীলভাবে লেখে।
- এমন রেফারেন্স বানিয়ে ফেলতে পারে, যা বিশ্বাসযোগ্য দেখায় অথচ আদৌ নেই।
- জ্ঞান প্রশিক্ষণের সময়ে স্থির হয়ে থাকে, তাই প্রত্যাহার করা নির্দেশনাও রয়ে যেতে পারে।
- উত্তর গড়তে যা কাজে লেগেছে, তার কোনো পর্যালোচক, সংস্করণ বা লাইসেন্স নথিভুক্ত নেই।
Aimedis Health Wiki-তে AVA
আপনার পর্যালোচিত প্রমাণের ওপর ভিত্তি করে
- সাধারণ প্রশ্নে একই সঙ্গে আপনার পর্যালোচিত লাইব্রেরি, PubMed এবং MedlinePlus-এর মতো জনস্বাস্থ্য ওয়েবসাইট অনুসন্ধান করে, আর আগে আপনার লাইব্রেরি থেকেই উত্তর দেয়।
- স্মৃতি থেকে ফাঁক ভরাট করার বদলে জানিয়ে দেয় যে প্রমাণ অপর্যাপ্ত।
- নম্বরযুক্ত উদ্ধৃতি খুলে দেয় মূল অংশ, তার সংস্করণ ও লাইসেন্স।
- প্রত্যাহৃত উৎস এবং পর্যালোচনার তারিখ পেরিয়ে যাওয়া উৎস তৎক্ষণাৎ পুনরুদ্ধার থেকে বাদ পড়ে।
- প্রতিটি প্রকাশিত উৎসের সঙ্গে থাকে তার পর্যালোচক, সংস্করণ, ফিঙ্গারপ্রিন্ট ও লাইসেন্স।
- উৎসের লেখাকে প্রমাণ হিসেবে দেখে, কখনো নির্দেশ হিসেবে নয়।
AVA · প্রমাণ-সহায়কAsk
রোগ X-এর প্রথম সারির চিকিৎসা সম্পর্কে পর্যালোচিত প্রমাণের সারসংক্ষেপ দিন।
- 1ক্লিনিক্যাল প্র্যাকটিস নির্দেশিকা v3 · পৃ. 14 · CC BY 4.0
- 2সিস্টেমেটিক রিভিউ, 2025 v1 · পৃ. 6 · লাইসেন্সপ্রাপ্ত
- 3পেশাদার সমিতির অবস্থান-বিবৃতি v2 · §4.2
AVA · প্রমাণ-সহায়কAsk
এমন একটি প্রশ্ন, যে বিষয়ে কোনো পর্যালোচিত বা বিশ্বস্ত উৎসে কিছু বলা নেই।
এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য উপলব্ধ প্রমাণ অপর্যাপ্ত। প্রাসঙ্গিক, পর্যালোচিত উৎস যোগ করুন বা সংগ্রহ করুন।
AVA কীভাবে একটি উত্তর তৈরি করে
- 1
প্রথমে পর্যালোচিত লাইব্রেরি
হালনাগাদ পর্যালোচনার তারিখ এবং মানানসই প্রবেশাধিকারসহ প্রকাশিত উৎস সবার আগে আসে। সাধারণ প্রশ্নে একই সময়ে PubMed ও জনস্বাস্থ্য ওয়েবসাইটেও অনুসন্ধান চলে, তবে উত্তর আগে নির্ভর করে আপনার লাইব্রেরির ওপর, তারপর ওগুলোর ওপর।
- 2
অর্থভিত্তিক পুনরুদ্ধার
1,024 মাত্রার voyage-3-large এমবেডিং সবচেয়ে কাছের অংশগুলো খুঁজে বের করে। ন্যূনতম সাদৃশ্যসীমার নিচের দুর্বল মিলগুলো বাদ দেওয়া হয়।
- 3
প্রমাণ-প্যাকেট
পুনরুদ্ধার করা অংশগুলোর দৈর্ঘ্য সীমিত করে মডেলকে দেওয়া হয় অবিশ্বস্ত প্রমাণ হিসেবে, কখনো নির্দেশ হিসেবে নয়।
- 4
সার্ভার-নির্বাচিত মডেল
AVA ব্যবহার করে Anthropic Claude Sonnet 5, যা সার্ভারে নির্বাচিত হয়। কোনো অনুরোধ মডেল বা এন্ডপয়েন্ট বদলাতে পারে না।
- 5
উদ্ধৃতি যাচাই
উদ্ধৃতির নম্বরগুলো পুনরুদ্ধার করা অংশের সঙ্গে মিলতে হবে। পরিসরের বাইরের উদ্ধৃতি-নম্বরসহ বা অসম্পূর্ণ উত্তর প্রত্যাখ্যান করা হয়।
- 6
উত্তর দেওয়া, অথবা বিরত থাকা
আপনি পান উদ্ধৃতিসহ একটি উত্তর, অথবা একটি স্পষ্ট বিবৃতি যে পর্যালোচিত প্রমাণ প্রশ্নটির উত্তর দেয় না।
উদ্ধৃতি দেখায় একটি বক্তব্য কোথা থেকে এসেছে। প্রতিটি ক্লিনিক্যাল দাবি যে উদ্ধৃত অংশ থেকেই যুক্তিসঙ্গতভাবে উঠে আসে, উদ্ধৃতি তা প্রমাণ করে না, আর সাদৃশ্য স্কোর আস্থার সম্ভাব্যতা নয়। AVA প্রমাণ পর্যালোচনায় সহায়তা করে। এটি ক্লিনিক্যাল বিচার-বিবেচনার বিকল্প নয়।
Wiki-এর ভেতরে
চিকিৎসা-প্রমাণের সংগ্রহশালার প্রয়োজনীয় সবকিছু।
বিশেষত্ব অনুযায়ী সাজানো, 12টি ভাষায়
182টি চিকিৎসা বিশেষত্ব ও অনুশীলনের ক্ষেত্র, নিচের প্রতিটি ভাষায় অনুসন্ধানযোগ্য, আরবির জন্য ডান-থেকে-বাম বিন্যাসসহ। প্রতিটি বিশেষত্ব তার পর্যালোচিত রেফারেন্স উৎসগুলো একত্র করে।
- enCardiology
- deKardiologie
- frCardiologie
- esCardiología
- itCardiologia
- ptCardiologia
- nlCardiologie
- plKardiologia
- trKardiyoloji
- arطب القلب
- zh心脏病学
- ja循環器学
45টি ফাইল ফরম্যাট
PDF, Office ও OpenDocument, EPUB, HTML ও Markdown, ডেটা ফাইল এবং সাবটাইটেল। ছবি পড়া হয় OCR দিয়ে, আর অডিও ও ভিডিওর প্রতিলিপি তৈরি হয় ব্যক্তিগত প্রসেসরে।
- .txt
- .md
- .markdown
- .csv
- .tsv
- .json
- .jsonl
- .ndjson
- .xml
- .html
- .htm
- .rtf
- .srt
- .vtt
- .doc
- .xls
- .ppt
- .docx
- .xlsx
- .pptx
- .odt
- .ods
- .odp
- .epub
- .jpg
- .jpeg
- .png
- .webp
- .gif
- .tif
- .tiff
- .bmp
- .heic
- .heif
- .mp3
- .wav
- .flac
- .ogg
- .m4a
- .aac
- .mp4
- .mov
- .webm
- .mkv
AVA, প্রমাণ নিয়ে কাজ করার পাঁচটি উপায়
- Askএকটি সুনির্দিষ্ট প্রমাণ-প্রশ্নের উত্তর পান।
- Evaluateপ্রমাণের সমর্থন, সীমাবদ্ধতা ও পর্যালোচনার ঘাটতি যাচাই করুন।
- Contextপরিবেশ, জনগোষ্ঠী ও প্রযোজ্যতা বুঝে নিন।
- Cross-checkউদ্ধৃত উৎসগুলোর মধ্যে দাবিগুলো মিলিয়ে দেখুন।
- Researchএকটি অভ্যন্তরীণ প্রমাণ-সংক্ষিপ্তসার তৈরি করুন এবং ঘাটতি খুঁজে বের করুন।
যাচাইযোগ্য উৎসের বিবরণ
মূল ফাইলগুলো সংরক্ষিত থাকে SHA-256 ফিঙ্গারপ্রিন্ট, লেখক, তারিখ, লাইসেন্স ও প্রমাণের স্তরসহ। উদ্ধৃতি নির্দেশ করে সংশ্লিষ্ট পৃষ্ঠা, স্লাইড বা সময়চিহ্ন, আর প্রতিটি সংশোধনের ইতিহাস সংরক্ষিত থাকে।
- উৎস
- ক্লিনিক্যাল প্র্যাকটিস নির্দেশিকা
- সংস্করণ
- 3 প্রকাশিত
- SHA-256
- 3f9a0c7d…b84e21b
- লাইসেন্স
- CC BY 4.0
- পর্যালোচনা
- নোট নথিভুক্ত · নির্ধারিত 2027-03
- প্রতিস্থাপন করে
- সংস্করণ 2 · প্রত্যাহৃত
সংগ্রহের পরিসংখ্যান
ডিটারমিনিস্টিক প্রতিবেদন, যেখানে AI-এর কোনো ভূমিকা নেই: প্রমাণের স্তর, ফরম্যাট, প্রকাশের বছর, সময়সীমা পেরিয়ে যাওয়া পর্যালোচনা, উৎস-বিবরণের ঘাটতি ও ডুপ্লিকেট ফাইল।
অন্তর্নির্মিত PubMed
NCBI PubMed-এ অনুসন্ধান করুন এবং পর্যালোচনার জন্য গ্রন্থপঞ্জি রেকর্ড আমদানি করুন, অ্যাবস্ট্রাক্ট বা পূর্ণ লেখা কপি না করেই।
চিকিৎসা পরিভাষা
আপনার লাইসেন্সপ্রাপ্ত পরিভাষা সেবার মাধ্যমে ক্লিনিক্যাল কোড খুঁজুন, কোড সিস্টেম ও লাইসেন্স দৃশ্যমান রেখে।
ডিজাইন থেকেই ইন্টারঅপারেবল
ডকুমেন্ট, উৎসের বিবরণ ও লাইব্রেরির জন্য রিড-অনলি FHIR R4 রিসোর্স, HL7 v2 বার্তা যাচাই, ডেভেলপারদের জন্য একটি TypeScript SDK এবং একটি OpenAPI বিবরণ।
Aimedis ইকোসিস্টেমের জন্য প্রমাণ
Aimedis প্ল্যাটফর্মগুলো নিজ নিজ প্রত্যাহারযোগ্য রেফারেন্স কী দিয়ে প্রকাশিত, পর্যালোচিত উদ্ধৃতাংশ ও পডকাস্ট পুনরুদ্ধার করে। প্রতিটি ফলাফলের সঙ্গে থাকে উৎস, সংস্করণ ও লাইসেন্স। ব্যক্তিগত স্টোরেজ লিংক ও রোগীর রেকর্ড এই শেয়ার্ড সেবার বাইরে থাকে।
- Aimedis Care Pro
- আপনার সার্ভারের জন্য REST API
নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা
ডিজাইন থেকেই গোপনীয়। ডিফল্টভাবেই অডিটযোগ্য।
চিকিৎসা-জ্ঞান নিয়ে কাজ করতেও চিকিৎসা ডেটার মতোই সতর্কতা লাগে। Wiki প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ করে ডেটাবেসে, শুধু ইন্টারফেসে নয়, এবং প্রতিটি সিদ্ধান্তের একটি যাচাইযোগ্য রেকর্ড রাখে।
শুধুমাত্র আমন্ত্রণে
কোনো সর্বজনীন সাইন-আপ নেই। প্রতিটি অ্যাকাউন্ট একটি অনুমোদিত প্রতিষ্ঠানের একজন অনুমোদিত প্রশাসকের।
দ্বি-ফ্যাক্টর প্রমাণীকরণ
প্রমাণক অ্যাপের কোড। একবার নথিভুক্ত করা হলে প্রতিটি পৃষ্ঠা, API কল ও ডেটাবেস-পাঠের জন্য দ্বিতীয় ফ্যাক্টর আবশ্যক।
ডেটাবেসে বিচ্ছিন্নতা
রো-লেভেল নিরাপত্তা প্রতিষ্ঠান, কর্পাস ও রোগীদের আলাদা রাখে ডেটাবেসেই, শুধু ইন্টারফেসে নয়।
পড়ার আগেই স্ক্যান
আপলোডের ফিঙ্গারপ্রিন্ট নেওয়া হয় ও ম্যালওয়্যার স্ক্যান করা হয়, তারপর ডেটাবেস বা AI ক্রেডেনশিয়াল ছাড়া একটি বিচ্ছিন্ন প্রক্রিয়ায় সেগুলো পার্স করা হয়।
হ্যাশ-চেইনযুক্ত অডিট ট্রেইল
আপলোড, পর্যালোচনা, প্রকাশ ও ক্রেডেনশিয়াল পরিবর্তন নথিভুক্ত হয় প্রতিটি প্রতিষ্ঠানের জন্য আলাদা হ্যাশ চেইনে।
রোগীর ডেটা বন্ধই থাকে
রোগীর ডেটার জন্য পৃথক একটি কর্মক্ষেত্র আছে, কিন্তু প্রতিটি প্রসেসর অনুমোদিত না হওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াকরণ নিষ্ক্রিয় থাকে।
এই সুরক্ষা-ব্যবস্থাগুলো GDPR ও HIPAA-এর সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিচালনায় সহায়তা করে। এগুলো কোনো সার্টিফিকেশন নয় এবং আপনার প্রতিষ্ঠানের আইনি, চুক্তিগত ও ক্লিনিক্যাল অনুমোদনের বিকল্প নয়।
প্রশ্ন
যা জেনে রাখা ভালো।
যে কেউ কি সাইন আপ করতে পারেন?
না। Wiki অনুমোদিত প্রতিষ্ঠান ও তাদের প্রশাসকদের জন্য একটি ব্যক্তিগত কর্মক্ষেত্র। নিচে তথ্যের অনুরোধ করুন, আর Aimedis দল আপনার সঙ্গে যোগাযোগ করবে।
AVA কি ক্লিনিক্যাল বিচার-বিবেচনার বিকল্প?
না। AVA আপনাকে পর্যালোচিত প্রমাণ খুঁজে পেতে, তুলনা করতে ও উদ্ধৃত করতে সাহায্য করে। এটি রোগনির্ণয় করে না, ব্যবস্থাপত্রও দেয় না, আর ক্লিনিক্যাল সিদ্ধান্ত যোগ্য পেশাদারদের হাতেই থাকে।
প্রমাণ না থাকলে কী হয়?
AVA সেটাই জানিয়ে দেয়। সাধারণ প্রশ্ন মিলিয়ে দেখা হয় আপনার পর্যালোচিত লাইব্রেরি, PubMed ও জনস্বাস্থ্য ওয়েবসাইটের সঙ্গে; প্রমাণ প্রশ্নের শুধু একটি অংশের উত্তর দিলে উত্তরে অনুপস্থিত অংশটির উল্লেখ থাকে, আর এগুলোর কোনোটিই কোনো উত্তরকে সমর্থন না করলে অনুমানের বদলে আপনি অপর্যাপ্ত-প্রমাণের বার্তা পান, যা উৎস যোগ বা পর্যালোচনা করার একটি স্পষ্ট সংকেত।
যেকোনো উপলব্ধ লেখার বদলে পিয়ার-রিভিউ করা সাহিত্য কেন যোগ করা হয়?
কারণ AI-এর উত্তর ততটাই নির্ভরযোগ্য হতে পারে, যতটা নির্ভরযোগ্য তার পেছনের উপকরণ। পিয়ার-রিভিউ প্রকাশের আগে পদ্ধতি, ডেটা ও উপসংহার যাচাই করে, আর Wiki-এর নিজস্ব নথিভুক্ত পর্যালোচনা প্রতিটি উৎস অনুসন্ধানযোগ্য হওয়ার আগে তার নিষ্কাশন, উৎসের বিবরণ, লাইসেন্স ও হালনাগাদ অবস্থা যাচাই করে।
AVA কোন AI মডেল ব্যবহার করে?
AVA সার্ভার-নিয়ন্ত্রিত সেটিংসসহ Anthropic Claude Sonnet 5 ব্যবহার করে। সাধারণ রেফারেন্স গবেষণায় Wiki-এর প্রমাণ, PubMed এবং MedlinePlus-এর মতো জনস্বাস্থ্য ওয়েবসাইট একসঙ্গে অনুসন্ধান করা হয় এবং আগে Wiki-এর প্রমাণ থেকে উত্তর দেওয়া হয়। নির্বাচিত উৎসের বিশ্লেষণ ও রোগী-সংক্রান্ত বিশ্লেষণ নিজ নিজ অনুমোদিত প্রমাণ-পরিসরের মধ্যেই থাকে।
আমাদের নিজস্ব AI বা অন্যান্য Aimedis অ্যাপ কি এই প্রমাণ ব্যবহার করতে পারে?
প্রতিটি Aimedis প্ল্যাটফর্ম বা অনুমোদিত অ্যাপ্লিকেশন পায় নিজস্ব, প্রত্যাহারযোগ্য ও নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের সঙ্গে আবদ্ধ একটি রেফারেন্স কী (মেয়াদ 1–365 দিন, অথবা কখনো শেষ হয় না)। প্রতিটি বৈধ কী প্রকাশিত, পর্যালোচিত ও লাইসেন্সপ্রাপ্ত সব রেফারেন্স উদ্ধৃতাংশ ও পডকাস্ট পড়তে পারে, প্রতিটির সঙ্গে থাকে উৎস, সংস্করণ ও লাইসেন্স। রোগীর রেকর্ড ও ব্যক্তিগত স্টোরেজ লিংক বাদ থাকে।
প্রবেশাধিকার
শুধুমাত্র আমন্ত্রণের ভিত্তিতে।
সর্বজনীন নিবন্ধন নেই। আপনার সঙ্গে কোথায় যোগাযোগ করা যাবে তা জানান, তাহলে Aimedis দল আপনাকে Wiki সম্পর্কে এবং আপনার প্রতিষ্ঠান কীভাবে প্রবেশাধিকার পেতে পারে সে বিষয়ে তথ্য পাঠাবে।
আপনার ইমেইল ঠিকানা শুধু এই অনুরোধের উত্তর দিতেই ব্যবহার করা হয়।
আপনি কি ইতিমধ্যেই একজন প্রশাসক? সাইন ইন করুন