සෞඛ්ය සේවා වෘත්තිකයන් සඳහා AI පදනම්ව ඉගෙනුම් වේදිකාවක් සංවර්ධනය කිරීම පිළිබඳ අපගේ මෑතක ව්යාපෘතිය පිළිබඳ වැඩ ආරම්භ කරන විට, මාගේ ප්රවේශය පුළුල් කිරීම බොහෝ ඉංජිනේරු කණ්ඩායම් මෙන් විය. ඇත්ත වශයෙන්ම, අපගේ පළමු තැපැල් API, දත්ත සමුදාය සහ වලාකුළු ප්රවේශ ප්රතිපත්තිය වටා පවතී.We wanted the system to handle thousands of simultaneous users and millions of records without breaking a sweat. නමුත් සංවර්ධන මාස කිහිපයක් ඇතුළත, අපි වෛද්යවරුන් සමඟ පරීක්ෂා කිරීම ආරම්භ කරන විට, පුළුල් කිරීම පිළිබඳ අපගේ දර්ශනය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් විය. , සහ සෞඛ් ය සේවා පවත්වාගෙන යන සදාචාරාත්මක පද්ධතිය බිඳ දැමීමකින් තොරව. විශ්වාසය අනුමැතිය භාවිතය මෙම ව්යාපෘතිය - ආධුනික ඉංජිනේරු සහ ප්රතික්රියා මත පදනම් වූ ව්යාපෘතිය වෛද්යවරුන් සහ සෞඛ්ය සේවකයන් සඳහා ඉගෙනුම් මාර්ග පෞද්ගලික කිරීම සඳහා නිර්මාණය කරන ලද පද්ධතිය - ඇස විවෘත කිරීමක් බවට පත් විය. එය වෛද්ය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය වෘත්තීය සෞඛ් ය සේවා සඳහා AI පද්ධති පුළුල් කරන්නේ කෙසේද - අත්දැකීම් මත පදනම්ව පහත දැක්වෙන්නේ සැබෑවටම ප්රමාණවත් සෞඛ් ය සේවා සඳහා AI පද්ධති ආකෘති කරන ආකාරය අපි ඉගෙන ගනිමින් අපට මාර්ගෝපදේශ කරන මූලධර්ම පහක්. Scaling Trust ආරම්භ කිරීම ඕනෑම AI නිෂ්පාදනයක් විශ්වාසය මත රඳා පවතී, නමුත් සෞඛ්ය සේවා තුළ එය සෑම දෙයක්ම වේ. අපගේ නිර්දේශ යන්ත්රයේ පළමු අනුවාදය ප්රදර්ශනය කරන විට, එය අභ්යන්තර පරීක්ෂණ වලදී පුදුමාකාරව ක්රියාත්මක විය. AI අධ්යාපන අවශ්යතා අනාවැකි කළ හැකි අතර උසස් නිවැරදිතාවයකින් මොඩියුල් යෝජනා කළ හැකි විය. එම ප්රශ්නය අපගේ නිර්මාණ ප්රඥාව වෙනස් කර ඇත.අපි තේරුම් ගත්තේ පැහැදිලි කිරීම විශේෂාංගයක් විය යුතු බව, පාද සටහනක් නොවේ.මේ නිසා, අපි සෑම නිර්දේශයක්ම විවෘත කර ඇත: සෑම යෝජනාවක්ම විශ්වාසවන්තත්ව ප්රතිඵලයක්, තෝරා ගැනීමේ දත්ත පිළිබඳ පැහැදිලි කිරීම සහ ඉගෙනුම් අරමුණු පිළිබඳ සරල බෙදාහැරීම. පරිශීලකයා දැක ගත හැකි විට මෙම පද්ධතිය ඔවුන්ට විශේෂ ගමනාන්තයක් වැදගත් බව සිතුවේ, සකස් කිරීම කුතුහලය බවට පත් විය, සහ කුතුහලය විශ්වාසය බවට පත් විය. ඇයි තාක්ෂණික මට්ටම හැඟීම් මට්ටමකින් තොරව කිසිවක් අදහස් කරන්නේ නැත, සහ විශ්වාසය සෞඛ්ය සම්පන්න පද්ධති තුළ AI වර්ධනය කිරීමට ඉඩ සලසන හැඟීම් මට්ටමකි. දින 1 සිට අනුකූලතාව සඳහා ආකෘතිය බොහෝ මෘදුකාංග ව්යාපෘතිවල, අනුකූලතාවය සංවර්ධන චක්රයේ අවසානයේ පරීක්ෂා ලැයිස්තුවක් ලෙස දකිනු ඇත. ආරම්භයේ දී, අපේ දත්ත විද්යාඥයන් වේගයෙන් ක්රියාත්මක කිරීමට අවශ්ය විය: දත්ත ඇතුළත් කිරීම, පුහුණු ආකෘති, සහ සතිපතා යාවත්කාලීන කිරීම.ඒත් සෞඛ්ය සේවා HIPAA සහ GDPR වැනි දැඩි නීත්යානුකූලතා යටතේ ක්රියාත්මක වේ. පුද්ගලිකව හඳුනාගත හැකි තොරතුරු AI pipeline වෙත ඇතුළු වීමට පෙර pseudonymized කරන ලදී, සහ සෑම නිගමනයකම වෙනස් නොවන විනිශ්චය මාර්ගයක් නිෂ්පාදනය කරන ලදී.මේවා තාක්ෂණික තීරණ පමණක් නොව, අපගේ පද්ධතිය ආරක්ෂිතව වර්ධනය කිරීමට ඉඩ සලසූ අද්විතීය සීමාවන් විය. ආකෘතිය තුළ අනුකූලතාවයක් ඇතුළත් කිරීමෙන්, අපි තවත් ක්ලික්සීන් සහ ස්ථානවලට පුළුල් කිරීම පහසු බවට පත් වූ පදනමක් නිර්මාණය කර ඇත. සෑම නව ස්ථානයකටම අපගේ ක්රියාවලිය පිළිබඳ නව නීතිමය සමාලෝචන අවශ් ය වූයේ නැත, මොකද අනුකූලතාවය සැබවින්ම පද්ධතියේ DNA ඇතුළත් විය. ආරක්ෂාව සම්මත විය. ඉගෙනීම හා සංවර්ධනය කරන මොඩියුලීය පද්ධති ගොඩනැගීම සෞඛ්ය සේවා තුළ AI පද්ධති ජීවතුන් වන අතර ඒවා වෛද්ය දැනුම, ප්රතිකාර ප්රොටෝල් සහ ඉගෙනුම් හැසිරීම් වර්ධනය වන විට අනුකූල විය යුතුය. අපි ස්වාධීන මොඩියුලය වටා වේදිකාව නිර්මාණය කරමු: නිර්දේශ යන්ත්රය, ඉගෙනුම්කරු හැසිරීම් විශ්ලේෂකය සහ React-based engagement dashboard. Each component communicated through APIs, allowing updates without touching the others.When our data team built an improved analytics model months later, it slammed cleanly into the system without downtime. මෙම මොඩියුලභාවය ද විවිධ සෞඛ්ය සංවිධාන හරහා පුළුල් කිරීම පහසු කර ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, එක් ප්රතිකාර ක්ෂේත්රයක් වඩාත් ගැඹුරු විශ්ලේෂණය අවශ්ය වන අතර, අනෙකුත් සරල තැපැල් අවශ්ය විය. සැබෑ පුළුල් කිරීම, අපි තේරුම් ගත්තා, එක් විශාල පද්ධතියක් ගොඩනැගීම නොවේ, නමුත් ගොඩනැගීම අවශ් යතා වර්ධනය වන විට එය වර්ධනය හා වෙනස් විය හැකිය.එය වෙනස්කම් වලට එරෙහිව අපගේ ආරක්ෂාව විය. පද්ධති පද්ධති Human-Centered Scaling Beats පිරිසිදු ස්වයංක්රීයත්වය AI ව්යාපෘතිවලදී, මිනිස් මැදිහත්වීම අඩු කර ගැනීම, වඩාත් වේගවත් ප්රතිපත්තිය පුවරු සහ ආකර්ෂණීය, ස්වයංක්රීය ඖෂධ පයිප්ලයින් මගින් මිනිස් මැදිහත්වීම අඩු කිරීමට සෑම විටම පීඩනයක් පවතී. සෑම නව ආකෘති ප්රතිඵලයක්ම ප්රතිඵල පරීක්ෂා කර ඇත්තේ සැබෑ අධ්යාපන තත්වයන් තුළ නිර්දේශ පරීක්ෂා කරන වෛද් යවරුන් විසින් ය.ඔවුන්ගේ සංවේදී හැඟීම් සහ අමුද්රව්ය නොවන හැඟීම් පිළිබඳ ඔවුන්ගේ ගුණාත්මක අවබෝධය ප්රමාණයෙන් ප්රතිඵලදායී දත්ත වලට වඩා ප්රතිඵලදායීව ප්රතිඵල ලබා ගැනීමට උපකාරී විය. මගේ ප්රියතම මාතෘකාවක් වූ විට වෛද් යවරුන්ගේ කණ්ඩායමක් මෙම පද්ධතිය විස්තර කළේ “ඩයිගල් මාතෘකාවක්” නොව “මේකයක්” ලෙසයි.මේ භාෂා වෙනස් කිරීම සැබෑ අනුමැතිය පෙන්වා දුන් අතර, කාලය තුළදී, 500 කට වඩා වැඩි සෞඛ් ය සේවකයින්ගෙන් ප්රතිචාර ප්රතිචාර අපගේ ඇල්ගාටරි, භාෂා ටෝන්, සහ පවා දැනුම් දීම කාලය සකස් කිරීමට උපකාරී විය. 5 සැබවින්ම වැදගත් වන්නේ කුමක්ද යන්න කට්ටිය ආකර්ෂණය කළ හැකි AI ගැන කතා කරන විට, ඔවුන් බොහෝ විට තාක්ෂණික ප්රමාණයන් සමරනවා: අඩු ආකර්ෂණය, ඉහළ ප්රවාහන ප්රතිදානය සහ අඩු පරිගණක වියදම. CPU භාවිතය හෝ ප්රතිචාර වේලාවන් සාර්ථකත්ව දර්ශකයක් ලෙස අනුගමනය කිරීම වෙනුවට, අපි මිනිස් මධ්යස්ථානයක දර්ශක මත අවධානය යොමු කළා: නව සේවකයින් බෝට්ටු මත කොපමණ වේගයෙන් ගමන් කළාද? පුහුණු මොඩියුලය කොපමණ නිතර අවසන් වියදම්? පද්ධතිය භාවිතා කිරීමට පෙර සහ පසුව වෛද් යවරු ඔවුන්ගේ විශ්වාසය අගය කළේ කෙසේද? ප්රතිඵල ප්රතිලාභී විය: ඇතුළත් කාලය 40% කින් අඩු වී, පාඨමාලාව සම්පූර්ණ කිරීම 94% කින් වැඩි වී, සහ පරිශීලක සතුට නිශ්චිතව ඉහළ ගොස්. ඔබ මිනිසුන් සඳහා වැදගත් දේ ප්රමාණය කරන විට, ඔබ සංවිධානය සඳහා වැදගත් දේ ප්රමාණය කරයි. සෞඛ් ය රැකියා AI හි පුළුල් කිරීම පසුපස බැලුවම, මෙම ව්යාපෘතිය මෘදුකාංග ආකෘතිය ගැන මම හිතන ආකාරය වෙනස් කළා. මෘදුකාංග ආකෘතිය බොහෝ විට පිරිසිදු තාක්ෂණික ජයග් රහණයක් ලෙස හැඳින්වේ ... වඩාත් පරිශීලකයින්, වඩාත් දත්ත, වඩාත් ක්රියාකාරී කාලය. වගකිව යුතු ලෙස ප්රමාණවත් කිරීම සඳහා, ඔබ සංවර්ධනය හා සම්පූර්ණතාව අනුකූල කළ යුතුය.එනම් පෞද්ගලිකත්වය දූෂණය නොකිරීමකින් තොරව සංවර්ධනය කළ හැකි පද්ධති, පැහැදිලි කිරීම් අහිමි කිරීමකින් තොරව ඉගෙන ගත හැකි ආකෘති, සහ පරිශීලකයන්ගේ විශ්වාසය වර්ධනය කරන පද්ධති. අපගේ AI ඉගෙනුම් වේදිකාව සාර්ථක වූයේ දහස් ගණනක් පරිශීලකයන් සමඟ කටයුතු කරන නිසා නොවේ, නමුත් එය ඔවුන්ගේ විශ්වාසය දිනාගෙන එය තබා ගත්තේය. මම මේ ක්ෂේත් රයේ වැඩ කරන තරමට, එය වඩාත් පැහැදිලි වේ: සෞඛ්ය සේවා සීමාකාරීව ප්රමාණවත් වන AI අවශ්ය නොවේ. ඔබේ ආකෘතිය රෝගීන් ආරක්ෂා කරන, වෛද් යවරුන්ට බලපාන හා තේරුම් ගැනීම වැඩිදියුණු කරන ආකාරයට වර්ධනය කළ හැකි නම්, එය දැනටමත් ප් රමාණවත් වේ. තේරුම් ගැනීම මොකද අවසානයේදී සෞඛ් ය සේවා වල සැබෑ පුළුල් කිරීම් තත්පරයට ඉල්ලුම් ගණනාවක් නොවේ, එය සන්නිවේදනයකට විශ්වාසය ගණනාවක් වේ.

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

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

සෞඛ් ය සේවා සඳහා AI ඉගෙනීමේ වේදිකාවක් ගොඩනැගීමෙන් පුළුල් කළ හැකි පාඩම්

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

Meet PennyFly Entertainment, Startups of the Year Winner (Malibu, CA)

Publish Your Next Technology Press Release with HackerNoon

The #crypto-api Writing Contest by CoinGecko and HackerNoon: Results Announcement 🎉

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

Meet PennyFly Entertainment, Startups of the Year Winner (Malibu, CA)

Publish Your Next Technology Press Release with HackerNoon

The #crypto-api Writing Contest by CoinGecko and HackerNoon: Results Announcement 🎉

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps