𝗜𝘀 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗔𝗜 𝗛𝗲𝗮𝗹𝘁𝗵𝗰𝗮𝗿𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁 𝗥𝗲𝗮𝗱𝘆 𝘁𝗼 𝗦𝗰𝗮𝗹𝗲? -> האם מוצר ה-AI בתחום הבריאות שלכם מוכן לצמיחה (Scaling)?

בניית מוצר AI בתחום הבריאות היא קלה. להרחיב אותו (Scaling) זה קשה.

סטארט-אפים רבים משיקים פיילוטים מוצלחים. המודל עובד. הקלינאים אוהבים את הכלי. המשתמשים הראשונים רואים ערך. לאחר מכן הם מנסים להתרחב לרשתות בתי חולים גדולות. כאן רוב המוצרים נכשלים.

הבעיה היא לא ביצועי המודל. הבעיה היא עמידה ברגולציה (Compliance), קישוריות (Interoperability) ואמון.

צמיחה (Scaling) ברוב התעשיות פירושה טיפול ביותר משתמשים ויותר נתונים. בתחום הבריאות, צמיחה פירושה טיפול ביותר משתמשים, יותר נתונים, יותר רגולציות וסיכון גבוה בהרבה.

עמידה ברגולציה (Compliance) היא לא רשימת תיוג שמוסיפים בשלב מאוחר יותר. החלטות רגולטוריות מעצבות את הארכיטקטורה הטכנית שלכם מהיום הראשון.

אם אתם רוצים לצמוח, עליכם לענות על השאלות הבאות:

AI מודרני הוא מורכב. נתונים עוברים דרך מסדי נתונים וקטוריים (vector databases), APIs וכלי ניטור. אי אפשר להסתמך על שיטות אבטחה ישנות. צוותים רבים משתמשים כיום בארכיטקטורות Zero-trust. המשמעות היא שאתם מאמתים כל אינטראקציה בודדת. אף מערכת אינה נחשבת למהימנה כברירת מחדל.

סטנדרטיזציה היא גם חיונית. שימוש בתקני FHIR עוזר לכם להחליף נתונים בין מערכות בריאות שונות. זה מונע מכם לבנות אינטגרציות מותאמות אישית עבור כל בית חולים חדש. זה מפחית את החוב הטכני (technical debt) שלכם.

קלינאים זקוקים גם ליותר מאשר דיוק. הם זקוקים ליכולת הסבר (Explainability). הם ישאלו:

אם לא תוכלו לענות על אלו, בתי החולים לא יסמכו עליכם.

כדי להתכונן לצמיחה, פעלו לפי הצעדים הבאים:

המנצחים בתחום ה-AI בבריאות לא יהיו אלו שיש להם רק מודלים חכמים יותר. יהיו להם מערכות שבתי חולים יכולים לסמוך עליהן.

אמון הוא לא פיצ'ר. הוא היסוד.

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