Když jsem poprvé začal pracovat na našem nedávném projektu, který se týkal vývoje vzdělávací platformy řízené AI pro zdravotnické pracovníky, můj přístup k škálovatelnosti byl přesně jako většina inženýrských týmů. Ve skutečnosti se naše první diagramy točily kolem API, databází a politik cloudového škálování.Chceli jsme, aby systém zvládl tisíce současných uživatelů a miliony záznamů, aniž by zlomil pot. Ale po několika měsících vývoje, když jsme začali testovat s lékaři, se náš pohled na škálovatelnost zcela změnil.Dozvěděli jsme se, že ve zdravotnictví, škála není jen o tom, kolik dat můžete zpracovat nebo jak rychle vaše závěry běží. , , , a Bez porušení etické struktury, na které se zdravotnictví spoléhá. Důvěra Dodržování Užitečnost Projekt – platforma založená na AI a React, která je určena k personalizaci vzdělávacích cest pro zdravotní sestry a zdravotnické pracovníky – se stal oční otvorem. Měl pomoci zdravotnickým pracovníkům identifikovat mezery v dovednostech, dokončit příslušné školení a sledovat pokrok prostřednictvím inteligentního doporučovacího systému. Jak rozšiřovat systémy AI pro zdravotnictví - na základě praktických zkušeností Níže jsem zmínil pět principů, které nás vedly, když jsme se naučili, jak architekturovat systémy AI pro zdravotní péči, které skutečně měří. Úvodní stránka > Scaling Trust Každý produkt AI závisí na důvěře, ale ve zdravotnictví je to všechno.Když jsme zavedli první verzi našeho doporučovacího motoru, fungovalo to působivě v interních testech.AI mohla předpovídat potřeby učení a navrhovat moduly s vysokou přesností.Ale lékaři, kteří to zkoušeli, byli váhaví.Jejich první otázkou nebyla „Jak rychle je to?“ Místo toho to bylo „Jak vím, že tento návrh je správný?“ Tato otázka přetvořila naši filozofii designu.Uvědomili jsme si, že vysvětlivitelnost musí být vlastností, nikoliv poznámkou.Tak jsme učinili každé doporučení transparentním: každý návrh přicházel s důvěryhodným skóre, vysvětlením toho, jaké údaje informovaly volbu, a jednoduchým rozdělením učebních cílů. Uživatelé mohou vidět Systém si myslel, že pro ně je důležitý určitý kurz, skepse se stala zvědavostí a zvědavost se stala důvěrou. Proč Technická škála neznamená nic bez emocionální škály a důvěra je emocionální vrstva, která umožňuje AI růst v ekosystémech zdravotní péče. Architekt pro shodu od prvního dne Ve většině softwarových projektů je shoda vnímána jako kontrolní seznam na konci vývojového cyklu. Na začátku se naši vědci chtěli pohybovat rychle: vstřebávat data, trénovat modely a aktualizovat aktualizace týdně. Ale zdravotnictví funguje pod přísnými předpisy, jako jsou HIPAA a GDPR. Informace týkající se pacientů musely zůstat důvěrné, auditovatelné a odolné vůči manipulacím. Architektura sama musela tato pravidla prosazovat, ne spoléhat se na lidskou ostražitost. Osobně identifikovatelné informace byly před vstupem do potrubí AI pseudonymizovány a každý závěr produkoval neměnnou auditní stopu.Tyto nebyly jen technická rozhodnutí, ale byly to architektonické hranice, které umožnily našemu systému bezpečně růst. Vkládáním shody do architektury jsme vytvořili základnu, kde se snadno rozšiřovalo na více klinik a lokalit. Každé nové umístění nevyžadovalo novou právní revizi našich procesů, protože shoda byla doslova zabudována do DNA systému. Bezpečnost byla standardizována. Budujte modulární systémy, které se učí a vyvíjejí Systémy umělé inteligence ve zdravotnictví jsou živé organismy a musí se přizpůsobit, jak se vyvíjejí lékařské znalosti, protokoly léčby a chování učení. Platformu jsme navrhli kolem nezávislých modulů: doporučovacího motoru, analyzátoru chování studentů a přístrojového panelu pro zapojení založeného na Reactu.Každá složka komunikovala prostřednictvím rozhraní API, což umožnilo aktualizace bez dotyku ostatních.Když náš datový tým po měsících vybudoval vylepšený analytický model, do systému se bez přerušení zapojil. Tato modularita také usnadnila škálování mezi různými zdravotnickými organizacemi. Jedna z klinik například chtěla hlubší analýzy, zatímco jiná chtěla jednodušší tabulky. Skutečná škálovatelnost, jak jsme si uvědomili, neznamená budování jediného velkého systému, ale budování To může růst a mutovat, jak se potřeby vyvíjely.To bylo naše pojištění proti změnám. Systém systémů Human-Centered Scaling Beats Čistá automatizace V projektech umělé inteligence existuje neustálý tlak na snížení lidského zásahu s menším počtem štítků, rychlejšími zpětnými vazbami a fantastickými, samoléčebnými potrubími. Každá nová iterace modelu byla validována lékaři, kteří testovali doporučení v reálných scénářích učení.Jejich kvalitativní poznatky o tom, co se cítilo intuitivní a co se zdálo být irelevantní, pomohly tvarovat přepracované údaje mnohem efektivněji než samotné metriky. Jeden z mých oblíbených milníků přišel, když skupina zdravotních sester popsala systém jako „digitálního mentora“ spíše než „nástroj.“ Tato změna jazyka ukázala skutečné přijetí. 5 Změřte to, co je opravdu důležité Když lidé mluví o škálovatelné AI, často oslavují technické metriky: nižší latenci, vyšší průtok a snížené výpočetní náklady.Tato čísla vypadají působivě na desce, ale ve zdravotnictví neznamenají mnoho, pokud se nepřekládají do lepších výsledků. Namísto sledování využití procesoru nebo časů odezvy jako ukazatelů úspěchu jsme se zaměřili na metriky zaměřené na člověka: jak rychle se nový personál dostal na palubu? Výsledky byly odměňující: doba onboardování se snížila o 40 procent, dokončení kurzu se zlepšilo o 94 procent a spokojenost uživatelů se důsledně zvýšila. Když měříte, co je důležité pro lidi, skončíte škálováním toho, co je důležité pro organizaci. Znovu definovat škálovatelnost ve zdravotnictví AI Při pohledu zpět se tento projekt změnil způsob, jakým si myslím o softwarové architektuře. škálovatelnost je často zobrazována jako čistě technické vítězství ... více uživatelů, více dat, více času. To znamená systémy, které se mohou rozšiřovat bez narušení soukromí, algoritmy, které se mohou učit bez ztráty vysvětlivitelnosti, a platformy, které zvyšují důvěru uživatelů namísto závislosti. Naše AI vzdělávací platforma uspěla ne proto, že zvládla tisíce uživatelů, ale proto, že si získala jejich důvěru a udržela ji.Každé technické zlepšení... od modulárních API až po elasticitu cloudu, bylo cenné pouze v rozsahu, v němž podporovalo toto lidské spojení. Čím více v této oblasti pracuji, tím jasněji se to stává: zdravotnictví nepotřebuje AI, které se nekonečně měří. Pokud vaše architektura může růst způsobem, který chrání pacienty, posiluje lékaře a zvyšuje porozumění, pak je již dostatečně škálovatelná. a smysluplně Protože v konečném důsledku se skutečná škálovatelnost ve zdravotnictví nezměřuje v žádostech za sekundu, měří se v důvěře na interakci.

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

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Lekce škálovatelnosti z budování AI vzdělávací platformy pro zdravotní péči

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps