क्या आपका AI हेल्थकेयर प्रोडक्ट स्केल करने के लिए तैयार है?
एक AI हेल्थकेयर प्रोडक्ट बनाना आसान है। उसे स्केल करना कठिन है।
कई स्टार्टअप सफल पायलट लॉन्च करते हैं। मॉडल काम करता है। क्लिनिशियन्स को टूल पसंद आता है। शुरुआती यूजर्स को इसमें वैल्यू दिखती है। फिर वे बड़े अस्पताल नेटवर्क में विस्तार करने की कोशिश करते हैं। यहीं पर अधिकांश प्रोडक्ट्स विफल हो जाते हैं।
समस्या मॉडल के प्रदर्शन (performance) की नहीं है। समस्या अनुपालन (compliance), इंटरऑपरेबिलिटी (interoperability) और भरोसे की है।
अधिकांश उद्योगों में स्केल करने का अर्थ है अधिक यूजर्स और अधिक डेटा को संभालना। हेल्थकेयर में, स्केल करने का अर्थ है अधिक यूजर्स, अधिक डेटा, अधिक नियम (regulations) और बहुत अधिक जोखिम को संभालना।
अनुपालन (Compliance) कोई ऐसी चेकलिस्ट नहीं है जिसे आप बाद में जोड़ते हैं। अनुपालन से जुड़े निर्णय पहले दिन से ही आपके तकनीकी आर्किटेक्चर को आकार देते हैं।
यदि आप स्केल करना चाहते हैं, तो आपको इन सवालों के जवाब देने होंगे:
- डेटा कहाँ स्टोर किया जाता है?
- इसे कौन एक्सेस कर सकता है?
- आप एक्सेस की निगरानी कैसे करते हैं?
- आप प्रॉम्प्ट्स और आउटपुट्स को कैसे लॉग करते हैं?
- क्या थर्ड-पार्टी वेंडर्स डेटा अपने पास रखते हैं?
आधुनिक AI जटिल है। डेटा वेक्टर डेटाबेस, APIs और मॉनिटरिंग टूल्स के माध्यम से चलता है। आप पुराने सुरक्षा तरीकों पर भरोसा नहीं कर सकते। कई टीमें अब ज़ीरो-ट्रस्ट आर्किटेक्चर (zero-trust architectures) का उपयोग करती हैं। इसका मतलब है कि आप हर एक इंटरैक्शन को सत्यापित करते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से किसी भी सिस्टम पर भरोसा नहीं किया जाता है।
मानकीकरण (Standardization) भी महत्वपूर्ण है। FHIR मानकों का उपयोग करने से आपको विभिन्न स्वास्थ्य प्रणालियों के बीच डेटा साझा करने में मदद मिलती है। यह आपको हर नए अस्पताल के लिए कस्टम इंटीग्रेशन बनाने से रोकता है। इससे आपका तकनीकी ऋण (technical debt) कम होता है।
क्लिनिशियन्स को सटीकता (accuracy) से भी अधिक चीज़ों की आवश्यकता होती है। उन्हें व्याख्यात्मकता (explainability) चाहिए। वे पूछेंगे:
- AI ने किस डेटा का उपयोग किया?
- किस मॉडल ने यह निर्णय लिया?
- क्या हम बाद में इस परिणाम का ऑडिट कर सकते हैं?
यदि आप इनका उत्तर नहीं दे सकते, तो अस्पताल आप पर भरोसा नहीं करेंगे।
स्केल के लिए तैयार होने के लिए, इन चरणों का पालन करें:
- अपने आर्किटेक्चर में अनुपालन (compliance) को शामिल करें।
- पेशेंट डेटा के एक्सपोज़र को कम से कम करें।
- इंटरऑपरेबिलिटी मानकों का जल्दी उपयोग करें।
- सख्त ऑडिट ट्रेल बनाए रखें।
- पेशेंट डेटा को AI प्रोसेसिंग लेयर्स से अलग रखें।
- विभिन्न पेशेंट समूहों पर अपने AI का परीक्षण करें।
हेल्थकेयर AI में विजेता केवल स्मार्ट मॉडल नहीं रखेंगे। उनके पास ऐसे सिस्टम होंगे जिन पर अस्पताल भरोसा कर सकें।
भरोसा कोई फीचर नहीं है। यह आधार है।
Source: https://dev.to/jack7695/is-your-ai-healthcare-product-ready-to-scale-or-just-ready-to-demo-nd8
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