บทเรียนการปรับขนาดจากการสร้างแพลตฟอร์มการเรียนรู้ AI สําหรับการดูแลสุขภาพ

เมื่อฉันเริ่มทํางานในโครงการล่าสุดของเราซึ่งเป็นเรื่องเกี่ยวกับการพัฒนาแพลตฟอร์มการเรียนรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพวิธีการของฉันเกี่ยวกับความยืดหยุ่นเป็นเช่นเดียวกับทีมงานวิศวกรรมส่วนใหญ่ มันเป็นปัญหาเกี่ยวกับประสิทธิภาพการไหลและโครงสร้างพื้นฐาน ในความเป็นจริงแผนภูมิแรกของเรามุ่งเน้นไปที่ API, ฐานข้อมูลและนโยบายการปรับขนาดคลาวด์ เราต้องการระบบที่จะจัดการกับผู้ใช้หลายพันคนและบันทึกล้านโดยไม่ต้องแตกหัก แต่ไม่กี่เดือนในการพัฒนาเมื่อเราเริ่มทดสอบกับแพทย์มุมมองของเราเกี่ยวกับความสามารถในการปรับขนาดได้เปลี่ยนไปอย่างสมบูรณ์ เราได้เรียนรู้ว่าในด้านการดูแลสุขภาพการปรับขนาดไม่ได้เป็นเพียงเรื่องเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลที่คุณสามารถประมวลผลหรือความเร็วในการสรุปของคุณ มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับวิธีการขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพ , และ โดยไม่ต้องทําลายเนื้อเยื่อจริยธรรมที่การดูแลสุขภาพพึ่งพา ความเชื่อมั่น ความสอดคล้อง การใช้งาน โครงการ – แพลตฟอร์มที่ใช้ AI และ React ที่ออกแบบมาเพื่อปรับแต่งเส้นทางการเรียนรู้สําหรับพยาบาลและผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ – ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ระบุช่องว่างในทักษะการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องและติดตามความคืบหน้าผ่านระบบการแนะนําอัจฉริยะ แต่ความสําเร็จไม่ได้วัดโดยมาตรฐานทางเทคนิคเท่านั้น มันถูกวัดโดยการยอมรับความมั่นใจและการปรับปรุงผลการเรียนรู้ที่สามารถวัดได้ วิธีการปรับขนาดระบบ AI สําหรับการดูแลสุขภาพ - ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ในทางปฏิบัติ ด้านล่างฉันได้กล่าวถึงห้าหลักการที่นําเราไปสู่การเรียนรู้วิธีการสร้างระบบ AI สําหรับการดูแลสุขภาพที่ปรับขนาดได้จริง ๆ 1. เริ่มต้นด้วย Scaling Trust ผลิตภัณฑ์ AI ทุกอย่างขึ้นอยู่กับความไว้วางใจ แต่ในด้านการดูแลสุขภาพมันเป็นทุกอย่าง เมื่อเราเปิดตัวรุ่นแรกของเครื่องมือแนะนําของเรามันทํางานได้อย่างน่าประทับใจในการทดสอบภายใน AI สามารถคาดการณ์ความต้องการการเรียนรู้และแนะนําโมดูลที่มีความแม่นยําสูง อย่างไรก็ตามแพทย์ที่พยายามก็สงสัย คําถามแรกของพวกเขาไม่ได้เป็น “เร็วเท่าไหร่?” แทนนั้นมันคือ “ฉันจะรู้ว่าคําแนะนํานี้ถูกต้องอย่างไร?” คําถามนี้เปลี่ยนรูปแบบปรัชญาการออกแบบของเรา เราตระหนักว่าความสามารถในการอธิบายต้องเป็นคุณสมบัติไม่ใช่เครื่องหมายเท้า ดังนั้นเราจึงทําให้คําแนะนําแต่ละคําโปร่งใส: แต่ละคําแนะนํามาพร้อมกับคะแนนความไว้วางใจคําอธิบายของข้อมูลที่แจ้งให้เลือกและการแบ่งปันเป้าหมายการเรียนรู้ที่เรียบง่าย เมื่อผู้ใช้สามารถดู ระบบคิดว่าหลักสูตรที่เฉพาะเจาะจงมีความสําคัญกับพวกเขาความสงสัยกลายเป็นความอยากรู้และความอยากรู้กลายเป็นความไว้วางใจ เพียงครั้งเดียวที่ความมุ่งมั่นและความยืดหยุ่นไปตาม ทําไม ขนาดทางเทคนิคไม่ได้หมายถึงอะไรโดยไม่ต้องขนาดทางอารมณ์และความไว้วางใจเป็นชั้นทางอารมณ์ที่ช่วยให้ AI สามารถเติบโตได้ภายในระบบนิเวศการดูแลสุขภาพ 2. Architect for Compliance จากวันแรก ในโครงการซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่ความสอดคล้องจะถูกมองว่าเป็นรายการตรวจสอบในตอนท้ายของวงจรการพัฒนา ในด้านการดูแลสุขภาพวิธีการนี้เป็นสูตรสําหรับการออกแบบใหม่ ก่อนหน้านี้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราต้องการที่จะเคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็ว: การดูดข้อมูลการฝึกอบรมรูปแบบและใช้การปรับปรุงรายสัปดาห์ แต่การดูแลสุขภาพทํางานภายใต้กฎระเบียบที่เข้มงวดเช่น HIPAA และ GDPR ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยต้องยังคงเป็นความลับสามารถตรวจสอบและป้องกันการล้มเหลว การก่อสร้างตัวเองต้องบังคับใช้กฎเหล่านี้ไม่ขึ้นอยู่กับความระมัดระวังของมนุษย์ เรารีไซเคิลการไหลของข้อมูลของเราเพื่อให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนถูกเข้ารหัสเมื่อพักผ่อนและในระหว่างการเดินทาง ข้อมูลที่ระบุตัวตนส่วนบุคคลถูก pseudonymized ก่อนที่จะเข้าสู่ท่อ AI และแต่ละข้อสรุปผลิตเส้นทางการตรวจสอบที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ นี่ไม่ใช่การตัดสินใจทางเทคนิคเท่านั้น แต่เป็นขอบเขตทางสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้ระบบของเราเติบโตได้อย่างปลอดภัย โดยการบูรณาการการปฏิบัติตามกฎหมายในสถาปัตยกรรมเราได้สร้างพื้นฐานที่การปรับขนาดไปยังคลินิกและสถานที่อื่น ๆ ได้กลายเป็นเรื่องง่าย ทุกสถานที่ใหม่ไม่จําเป็นต้องมีการตรวจสอบทางกฎหมายใหม่ของกระบวนการของเราเพราะการปฏิบัติตามกฎหมายถูกบูรณาการลงใน DNA ของระบบ การปรับขนาดได้ง่ายขึ้นเนื่องจาก ความปลอดภัยเป็นมาตรฐาน 3. สร้างระบบโมดูลที่เรียนรู้และพัฒนา ระบบ AI ในด้านการดูแลสุขภาพเป็นสิ่งมีชีวิตและพวกเขาต้องปรับให้เข้ากับความรู้ทางการแพทย์โปรโตคอลการรักษาและพฤติกรรมการเรียนรู้ที่พัฒนาขึ้น วิธีที่ยั่งยืนเพียงอย่างเดียวที่จะสนับสนุนการพัฒนานั้นคือโมดูลาร์ เราออกแบบแพลตฟอร์มรอบ ๆ โมดูลอิสระ: เครื่องมือแนะนําเครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมผู้เรียนรู้และตารางการมีส่วนร่วมตาม React ส่วนประกอบแต่ละส่วนสื่อสารผ่าน API เพื่อให้สามารถปรับปรุงได้โดยไม่ต้องสัมผัสกับอื่น ๆ เมื่อทีมงานข้อมูลของเราสร้างรูปแบบการวิเคราะห์ที่ปรับปรุงหลายเดือนต่อมาจึงเข้าสู่ระบบได้อย่างราบรื่นโดยไม่มีเวลาหยุดทํางาน ความ modularity นี้ยังทําให้การปรับขนาดระหว่างองค์กรการดูแลสุขภาพที่แตกต่างกันได้ง่าย ตัวอย่างเช่นคลินิกหนึ่งต้องการการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งขึ้นในขณะที่คนอื่นต้องการแผงควบคุมที่เรียบง่ายขึ้น เราสามารถเปลี่ยนโมดูลเข้าหรือปิดได้โดยไม่ต้องเขียนซ้อนทั้งหมด ความยืดหยุ่นที่แท้จริงเราสังเกตเห็นไม่ได้หมายความว่าการสร้างระบบขนาดใหญ่เดียว แต่การสร้าง ซึ่งสามารถเติบโตและเปลี่ยนแปลงตามความต้องการที่พัฒนา มันเป็นการประกันของเราต่อต้านการเปลี่ยนแปลง ระบบของระบบ 4. Human-Centered Scaling Beats อัตโนมัติบริสุทธิ์ ในโครงการ AI มีความกดดันอย่างต่อเนื่องเพื่อลดการแทรกแซงของมนุษย์ด้วยการติดฉลากน้อยลงวงจรการตอบสนองที่เร็วขึ้นและท่อการรักษาตนเองที่ยอดเยี่ยม แต่ในด้านการดูแลสุขภาพการกําจัดมนุษย์จากวงจรเป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการสูญเสียความน่าเชื่อถือ เราสร้างการตอบสนองเป็นคุณลักษณะหลักไม่ใช่ความคิดหลัง แต่ละรุ่นใหม่ได้รับการยืนยันโดยแพทย์ที่ทดสอบคําแนะนําในสถานการณ์การเรียนรู้จริง ความเห็นเชิงคุณภาพของพวกเขาเกี่ยวกับสิ่งที่รู้สึก intuitive และสิ่งที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องช่วยให้ข้อมูลการฝึกอบรมใหม่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าการวัดเท่านั้น หนึ่งในจุดมุ่งหมายที่ชื่นชอบของฉันเกิดขึ้นเมื่อกลุ่มพยาบาลอธิบายระบบเป็น“นิตติ้งดิจิตอล” แทน“เครื่องมือ” การเปลี่ยนภาษานั้นแสดงให้เห็นถึงการยอมรับที่แท้จริง ในเวลาผ่านไปความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพกว่า 500 คนช่วยให้เราปรับปรุงอัลกอริทึมเสียงภาษาและแม้กระทั่งเวลาการแจ้งเตือน 5. การวัดสิ่งที่สําคัญจริงๆ เมื่อผู้คนพูดถึง AI ที่สามารถปรับขนาดได้พวกเขามักจะเฉลิมฉลองเมตริกทางเทคนิค: ความล่าช้าที่ต่ํากว่าการส่งผ่านที่สูงขึ้นและค่าใช้จ่ายการคํานวณที่ลดลง หมายเลขเหล่านี้ดูน่าประทับใจบนแผงสไลด์ แต่ในด้านการดูแลสุขภาพพวกเขาไม่ได้หมายความมากจนกว่าพวกเขาจะแปลเป็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เราเปลี่ยนกลยุทธ์การวัดของเราในช่วงต้นของการเปิดตัว แทนที่จะติดตามการใช้งาน CPU หรือเวลาตอบสนองเป็นตัวบ่งชี้ความสําเร็จเราได้มุ่งเน้นไปที่ตัวบ่งชี้ที่มุ่งเน้นไปที่มนุษย์: สมาชิกใหม่เข้าสู่ระบบได้เร็วขึ้นเท่าไหร่? บ่อยครั้งที่โมดูลการฝึกอบรมเสร็จสมบูรณ์? วิธีการแพทย์ประเมินความมั่นใจของพวกเขาก่อนและหลังจากการใช้ระบบ? ผลลัพธ์มีผลตอบแทน: เวลาในการเข้าสู่ระบบลดลง 40% การเสร็จสิ้นหลักสูตรปรับปรุง 94% และความพึงพอใจของผู้ใช้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง นี่คือตัวบ่งชี้ที่สอดคล้องกับผู้มีส่วนร่วมเพราะพวกเขาสะท้อนถึงมูลค่าในโลกจริงของระบบ เมื่อคุณวัดสิ่งที่สําคัญกับมนุษย์คุณจบลงการปรับขนาดสิ่งที่สําคัญกับองค์กร โครงสร้างพื้นฐานตามวัตถุประสงค์ การกําหนดค่าใหม่ของ Scalability ในสุขภาพ AI เมื่อมองหลังโครงการนั้นเปลี่ยนวิธีที่ฉันคิดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ ความสามารถในการขยายตัวมักจะแสดงให้เห็นว่าเป็นชัยชนะทางเทคนิคเพียงอย่างเดียว... ผู้ใช้มากขึ้นข้อมูลมากขึ้นเวลาทํางานมากขึ้น แต่ในด้านการดูแลสุขภาพ AI การขยายตัวโดยไม่มีจริยธรรมหรือความเห็นอกเห็นใจคือความก้าวหน้าที่ว่างเปล่า เพื่อปรับขนาดอย่างรับผิดชอบคุณต้องสอดคล้องกับการเติบโตกับความสมบูรณ์ ซึ่งหมายความว่าระบบที่สามารถขยายได้โดยไม่รบกวนความเป็นส่วนตัวอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่สูญเสียความสามารถในการอธิบายและแพลตฟอร์มที่เพิ่มความไว้วางใจของผู้ใช้แทนที่จะพึ่งพา แพลตฟอร์มการเรียนรู้ AI ของเราประสบความสําเร็จไม่ได้เพราะจัดการกับผู้ใช้หลายพันคน แต่เพราะได้รับความไว้วางใจของพวกเขาและรักษาไว้ ทุกการปรับปรุงทางเทคนิค ... จาก API แบบโมดูลเพื่อความยืดหยุ่นของคลาวด์ก็มีคุณค่าเฉพาะในกรณีที่สนับสนุนการเชื่อมต่อของมนุษย์ มากกว่าฉันทํางานในด้านนี้มันจะชัดเจนยิ่งขึ้น: การดูแลสุขภาพไม่จําเป็นต้องมี AI ที่ขยายขนาดอย่างไม่สิ้นสุด มันจําเป็นต้องมี AI ที่ขยายขนาด หากสถาปัตยกรรมของคุณสามารถเติบโตได้ในลักษณะที่ปกป้องผู้ป่วยอํานาจแพทย์และเพิ่มความเข้าใจแล้วแล้วก็สามารถปรับขนาดได้ มีความหมาย เพราะในที่สุดความยืดหยุ่นที่แท้จริงในด้านการดูแลสุขภาพไม่ได้วัดในคําขอต่อวินาที แต่วัดในความไว้วางใจต่อการโต้ตอบ