عندما بدأت أولًا في العمل على مشروعنا السنوي، الذي كان يتعلق بتطوير منصة التعلم التي تديرها الذكاء الاصطناعي للمتخصصين في مجال الرعاية الصحية، كان نهجنا في التوسع مثل معظم فرق الهندسة. في الواقع، كانت أرقامنا الأولى تتحرك حول API، قاعدة بيانات، والسياسات لتطوير الضوء.أنا أريد أن يكون النظام قادرًا على التعامل مع الآلاف من المستخدمين المتواجدين في وقت واحد وميليون المستندات دون إزعاج. ولكن بعد بضعة أشهر من تطويرها، عندما بدأنا في اختبارها مع العلماء، تغير نظرتنا إلى التوسع تمامًا. علمنا أن في الرعاية الصحية، لا يتعلق التوسع فقط بكمية البيانات التي يمكنك معالجتها أو بسرعة التفكير الخاص بك. ، و و من دون أن يغرقوا الأنسجة الأخلاقية التي تعتمد على الرعاية الصحية. الثقة التوافق الاستخدام أصبحت المشروع – وهي منصة تستند إلى AI وReact التي تم تصميمها لتخصيص مسارات التعلم للممرضين والموظفين في مجال الرعاية الصحية – مفتوحة للعين. كان من الضروري أن تساعد المهنيين في مجال الرعاية الصحية على تحديد الفجوات في المهارات، والتدريب المناسب، وتتبع التقدم من خلال نظام التوصيات الذكية. كيفية تعديل أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية - بناء على الخبرة العملية أذكر أدناه الخمسة المبادئ التي هددتنا عندما تعلمنا كيفية تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لخدمة الرعاية الصحية التي تزداد حقا. بداية من Scaling Trust يعتمد كل منتج الذكاء الاصطناعي على الثقة، ولكن في مجال الرعاية الصحية هو كل شيء.عند إطلاق النسخة الأولى من محرك التوصيل لدينا، فإنها تعمل بشكل مثير للجدل في الاختبارات الداخلية.إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينظر إلى احتياجات التعلم والتعليق على الوحدات مع دقة عالية.لكن الأطباء الذين حاولوا ذلك كانوا مترددين.لقد لم يكن السؤال الأول هو "كيفية السرعة؟" بدلاً من ذلك، كان "كيف أعرف أن هذا التوصيل صحيح؟" لقد اكتشفنا أن التفسير يجب أن يكون ميزة، وليس ملاحظة قدم. لذلك، لقد جعلنا كل توصية شفافة: كل نصيحة جاءت مع نقطة الثقة، وتفسير ما هي البيانات التي تدرك الخيار، وتقسيم بسيط من أهداف التعلم. عندما يمكن للمستخدمين رؤية كان النظام يعتقد أن مسارًا معينًا مهمًا بالنسبة لهم ، أصبحت الخيال مجهولاً ، و أصبحت الخيال مجهولاً في الثقة. لماذا النطاق التقني لا يعني أي شيء دون النطاق العاطفي، والثقة هي الطول العاطفي الذي يسمح بتنمية الذكاء الاصطناعي في بيئات الرعاية الصحية. الأكاديمية للتوافق من اليوم الأول في معظم مشاريع البرمجيات ، يتم النظر في التوافق كقائمة التحقق في نهاية دورة التنمية. في البداية، أردت علماء البيانات لدينا أن تتحرك بسرعة: إنتاج البيانات، وتدريب النماذج، وتطوير التحديثات كل أسبوع. ولكن الخدمات الصحية تعمل تحت قواعد صارمة مثل HIPAA وGDPR. كانت المعلومات المتعلقة بالمرض يجب أن تبقى سرية، يمكن التحقق منها، وبدون التغيير. نجحنا في إعادة تصميم تدفقات بياناتنا بحيث يتم تشفير البيانات ذات الصلة عند الاسترخاء والانتقال.تجسد المعلومات الشخصية قبل دخول قناة AI، وبدأت كل استنتاجاتها في إنتاج مسار إحصائي غير قابل للتغيير.هذه ليست قرارات تقنية فقط ولكنها حدود الهيكلية التي تمكننا من نمو نظامنا بأمان. من خلال إدماج الامتثال في المعمارية، خلقتنا أساسا حيث أصبحت التوسع إلى المزيد من المستشفيات والمواقع بسيطة.كل موقع جديد لم يحتاج إلى مراجعة قانونية جديدة لعملياتنا، لأن الامتثال كان مجرد إدماج في DNA في النظام. كانت الأمنية متكاملة. بناء أنظمة مدمجة تتعلم وتطور إن أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية هي أنظمة حية ويجب أن تتكيف مع تطور المعرفة الطبية والبروتوكولات العلاجية وممارسات التعلم. قمنا بتصميم منصة حول وحدات مستقلة: محرك التوصيل، تحليل سلوك الطلاب، ومحطات التفاعل المرتبطة بـ React. كل عنصر تتواصل عبر API، مما يسمح بتحديثات دون تداعيات الآخرين. وقد أدى هذا التكوين إلى زيادة التكلفة في جميع المنظمات الصحية المختلفة بسهولة. ، على سبيل المثال ، طلبت واحدة من المستشفيات تحليلات أعمق ، بينما طلبت أخرى أجهزة أندرويد أسهل. لقد تعلمنا أن التوسع الحقيقي لا يعني بناء نظام كبير فحسب، بل بناء نظام كبير. يمكن أن تنمو وتتلاشى مع تطور الاحتياجات.هذا كان ضماننا ضد التغيير. نظام من أنظمة 4 - التوسع المرتبط بالإنسان يضرب تلقائيًا في مشاريع الذكاء الاصطناعي، هناك ضغوط مستمرة لتقليل التدخل البشري مع أقل من العلامات التجارية، وأسرع أدوات الاستجابة، والطائرات الذكية، والشفاء الذاتي. لقد تم إنشاء التردد كميزة أساسية، وليس تفكيرًا ما. تم تحديد كل تكرار جديد من النماذج من قبل العلماء الذين اختبروا الإرشادات في سياقات التعلم الحقيقي. جاءت واحدة من أهدافي المفضلة عندما وصف مجموعة من الممرضين أن النظام هو "مدير الرقمي" بدلاً من "أداة". 5 - قياس ما يهمه حقا عندما يتحدث الناس عن الذكاء الاصطناعي المتوسطي ، فإنهم غالبا ما يحرصون على المعايير التقنية: أقل التوقعات ، أعلى إنتاج ، وقلة تكلفة الحوسبة. بدلاً من مراقبة الاستفادة من جهاز الكمبيوتر أو وقت الاستجابة كإشارات النجاح، فمن المرجح أن نركز على الأرقام المتقدمة للإنسان: كم كان أسرع موظفين جديدين على متن الطائرة؟ كم مرة تم الانتهاء من الدورات التدريبية؟ كيف تم تقييم الثقة لدى العلماء قبل وبعد استخدام النظام؟ وكانت النتائج ملائمة: انخفضت فترة الانضمام بنسبة 40 في المائة، وتحسن إكمال الدورة بنسبة 94 في المائة، وتزايدت رضى المستخدمين بشكل مستمر. عندما تقرر ما هو مهم بالنسبة للإنسان، فإنك تنتهي في التوسع ما هو مهم بالنسبة للمؤسسة. إعادة تحديد التكلفة في مجال الرعاية الصحية AI في النهاية، كان هذا المشروع تغييرًا في طريقة تفكيرني حول بيئة برمجة البرمجيات. يُظهر التوسع في كثير من الأحيان بأنه فوزًا تقليديًا... المزيد من المستخدمين، المزيد من البيانات، المزيد من الوقت المتاحة. وهذا يعني أن البرامج التي يمكن أن تنمو دون تدمير الخصوصية، والتطبيقات التي يمكن أن تتعلم دون فقدان التفكير، والبرامج التي تنمو الثقة المستخدمة بدلاً من الالتزام. لم تكن منصة تعلم الذكاء الاصطناعي لدينا ناجحة لأنها لم تتعامل مع الآلاف من المستخدمين، بل لأنها حصلت على ثقتها وحافظت عليها. كلما عملت في هذا المجال، كلما أصبحت أكثر واضحة: الصحة لا تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي الذي ينمو دون نهاية. إذا كان تصميمك قادرًا على النمو بطريقة تمنح المرضى القدرة على التعامل مع المرضى، وتحسين فهمهم، فمن المحتمل أن يكون كافيًا للغاية. معنى لأن في النهاية ، لا يتم قياس التكلفة الحقيقية في الرعاية الصحية في طلبات في الثانية ، بل يتم قياسها في الثقة في التفاعل.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

تدريبات التوسع من بناء منصة تعليمية AI للصحة

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

Best Mobile App Development Companies

Top iOS & iPhone Mobile App Development Companies

Noonies Nominee and Lead Product Designer Avrora Shuhalii on Writing, Tech, and More

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

Best Mobile App Development Companies

Top iOS & iPhone Mobile App Development Companies

Noonies Nominee and Lead Product Designer Avrora Shuhalii on Writing, Tech, and More

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps