ನಿಮ್ಮ AI ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನವು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ?
AI ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಸುಲಭ. ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ.
ಅನೇಕ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳು ಯಶಸ್ವಿ ಪೈಲಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಜ್ಞರಿಗೆ (Clinicians) ಆ ಸಾಧನ ಇಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಅವರು ದೊಡ್ಡ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ.
ಸಮಸ್ಯೆ ಮಾಡೆಲ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದರೆ ಕಾಂಪ್ಲೈಯನ್ಸ್ (compliance), ಇಂಟರ್អೊಪರಬಿಲಿಟಿ (interoperability) ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಆದರೆ ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಮಗಳು (regulations) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ.
ಕಾಂಪ್ಲೈಯನ್ಸ್ ಎಂಬುದು ನಂತರ ಸೇರಿಸುವ ಚೆಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಅಲ್ಲ. ಕಾಂಪ್ಲೈಯನ್ಸ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ನಿಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
ನೀವು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲೇಬೇಕು:
- ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ಅದನ್ನು ಯಾರು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು?
- ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು (prompts) ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?
- ಥರ್ಡ್-ಪಾರ್ಟಿ ವೆಂಡರ್ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಯೇ?
ಆಧುನಿಕ AI ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು (vector databases), APIs ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಟೂಲ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಹಳೆಯ ಭದ್ರತಾ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಈಗ 'ಜೀರೋ-ಟ್ರಸ್ಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್' (zero-trust architectures) ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಇದರರ್ಥ ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂವಹನವನ್ನೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ನಂಬಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವೂ (Standardization) ಅತ್ಯಗತ್ಯ. FHIR ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವಿವಿಧ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲವನ್ನು (technical debt) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಕೇವಲ ನಿಖರತೆ (accuracy) ಮಾತ್ರ ಸಾಲದು. ಅವರಿಗೆ ವಿವರಣೆ ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (explainability) ಬೇಕು. ಅವರು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ:
- AI ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿತು?
- ಯಾವ ಮಾಡೆಲ್ ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು?
- ನಾವು ಈ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಂತರ ಆಡಿಟ್ (audit) ಮಾಡಬಹುದೇ?
ನೀವು ಇವುಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಂಬುವುದಿಲ್ಲ.
ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸಿದ್ಧರಾಗಲು, ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
- ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನಲ್ಲಿ ಕಾಂಪ್ಲೈಯನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್ಪೋಸರ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
- ಇಂಟರ್អೊಪರಬಿಲಿಟಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಬಳಸಿ.
- ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಗಳನ್ನು (audit trails) ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
- ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ.
- ವಿವಿಧ ರೋಗಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ AI ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುವವರು ಕೇವಲ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲ. ಅವರು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ನಂಬಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರಾಗುತ್ತಾರೆ.
ನಂಬಿಕೆ ಎಂಬುದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಅಡಿಪಾಯ.
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