𝗜𝘀 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗔𝗜 𝗛𝗲𝗮𝗹𝘁𝗵𝗰𝗮𝗿𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁 𝗥𝗲𝗮𝗱𝘆 𝘁𝗼 𝗦𝗰𝗮𝗹𝗲?
AI હેલ્થકેર પ્રોડક્ટ બનાવવી સરળ છે. તેને સ્કેલ કરવું મુશ્કેલ છે.
ઘણા સ્ટાર્ટઅપ્સ સફળ પાયલોટ પ્રોજેક્ટ્સ લોન્ચ કરે છે. મોડેલ કામ કરે છે. ક્લિનિશિયન્સને તે ટૂલ ગમે છે. શરૂઆતના વપરાશકર્તાઓ તેમાં મૂલ્ય જુએ છે. પછી તેઓ મોટા હોસ્પિટલ નેટવર્કમાં વિસ્તરણ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. અહીં જ મોટાભાગના પ્રોડક્ટ્સ નિષ્ફળ જાય છે.
સમસ્યા મોડેલના પ્રદર્શનની નથી. સમસ્યા કમ્પ્લાયન્સ (compliance), ઇન્ટરઓપરેબિલિટી (interoperability), અને વિશ્વાસની છે.
મોટાભાગના ઉદ્યોગોમાં સ્કેલિંગનો અર્થ છે વધુ વપરાશકર્તાઓ અને વધુ ડેટાનું સંચાલન કરવું. હેલ્થકેરમાં, સ્કેલિંગનો અર્થ છે વધુ વપરાશકર્તાઓ, વધુ ડેટા, વધુ નિયમો (regulations), અને ઘણો ઊંચો જોખમ.
કમ્પ્લાયન્સ એ કોઈ ચેકલિસ્ટ નથી જેને તમે પછીથી ઉમેરી શકો. કમ્પ્લાયન્સના નિર્ણયો પહેલા દિવસથી જ તમારા ટેકનિકલ આર્કિટેક્ચરને આકાર આપે છે.
જો તમે સ્કેલ કરવા માંગતા હોવ, તો તમારે આ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા પડશે:
- ડેટા ક્યાં સંગ્રહિત છે?
- તેને કોણ એક્સેસ કરી શકે છે?
- તમે એક્સેસનું મોનિટરિંગ કેવી રીતે કરો છો?
- તમે પ્રોમ્પ્ટ્સ અને આઉટપુટ્સને કેવી રીતે લોગ કરો છો?
- શું થર્ડ-પાર્ટી વેન્ડર્સ ડેટા રાખે છે?
આધુનિક AI જટિલ છે. ડેટા વેક્ટર ડેટાબેઝ, APIs અને મોનિટરિંગ ટૂલ્સ દ્વારા વહે છે. તમે જૂની સુરક્ષા પદ્ધતિઓ પર આધાર રાખી શકતા નથી. હવે ઘણી ટીમો 'ઝીરો-ટ્રસ્ટ આર્કિટેક્ચર'નો ઉપયોગ કરે છે. આનો અર્થ એ છે કે તમે દરેક ઇન્ટરેક્શનને વેરિફાય કરો છો. કોઈ પણ સિસ્ટમ પર ડિફોલ્ટ રીતે વિશ્વાસ કરી શકાતો નથી.
સ્ટાન્ડર્ડાઇઝેશન પણ મહત્વપૂર્ણ છે. FHIR સ્ટાન્ડર્ડ્સનો ઉપયોગ તમને વિવિધ હેલ્થ સિસ્ટમ્સ વચ્ચે ડેટાની આપ-લે કરવામાં મદદ કરે છે. તે તમને દરેક નવી હોસ્પિટલ માટે કસ્ટમ ઇન્ટિગ્રેશન બનાવતા અટકાવે છે. આ તમારા ટેકનિકલ ડેબ્ટ (technical debt) ને ઘટાડે છે.
ક્લિનિશિયન્સને માત્ર ચોકસાઈ કરતાં વધુની જરૂર છે. તેમને એક્સપ્લેનેબિલિટી (explainability) જોઈએ છે. તેઓ પૂછશે:
- AI એ કયા ડેટાનો ઉપયોગ કર્યો?
- કયા મોડેલે આ નિર્ણય લીધો?
- શું આપણે આ પરિણામનું પછીથી ઓડિટ કરી શકીએ?
જો તમે આના જવાબ આપી શકતા નથી, તો હોસ્પિટલો તમારા પર વિશ્વાસ કરશે નહીં.
સ્કેલ માટે તૈયાર થવા માટે, આ પગલાં અનુસરો:
- તમારા આર્કિટેક્ચરમાં કમ્પ્લાયન્સને સામેલ કરો.
- પેશન્ટ ડેટાના એક્સપોઝરને ન્યૂનતમ કરો.
- શરૂઆતથી જ ઇન્ટરઓપરેબિલિટી સ્ટાન્ડર્ડ્સનો ઉપયોગ કરો.
- કડક ઓડિટ ટ્રેલ્સ જાળવો.
- પેશન્ટ ડેટાને AI પ્રોસેસિંગ લેયર્સથી અલગ રાખો.
- વિવિધ પેશન્ટ ગ્રુપ્સમાં તમારા AI નું પરીક્ષણ કરો.
હેલ્થકેર AI માં વિજેતાઓ પાસે માત્ર સ્માર્ટ મોડેલ્સ જ નહીં હોય. તેમની પાસે એવી સિસ્ટમ્સ હશે જેના પર હોસ્પિટલો વિશ્વાસ કરી શકે.
વિશ્વાસ એ કોઈ ફીચર નથી. તે પાયો છે.
Source: https://dev.to/jack7695/is-your-ai-healthcare-product-ready-to-scale-or-just-ready-to-demo-nd8
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi