Jak przejść od demo LLM do agenta AI w ochronie zdrowia gotowego do wdrożenia produkcyjnego
Stworzenie demo AI jest łatwe.
Zbudowanie agenta AI w ochronie zdrowia, który działa w środowisku produkcyjnym, to zupełnie inne wyzwanie.
Prototyp potrzebuje jedynie interfejsu czatu, API i promptu. Jednak jeśli Twój system ma dostęp do danych pacjentów, rozliczeń lub danych EHR, architektura ulega zmianie. Model przestaje być produktem. Produktem staje się system zbudowany wokół modelu.
Zanim zaczniesz budować, skup się na tych warstwach:
Przepływ danych i granice PHI Nie pytaj tylko o to, jakiego modelu użyć. Zapytaj, jakie wrażliwe dane trafiają do Twojego systemu i dokąd trafiają. Dane PHI mogą wyciekać do logów, śladów (traces), osadzeń (embeddings) i narzędzi monitorujących. Zdefiniuj ścisłą granicę miejsca, w którym PHI wchodzi, przebywa i opuszcza system.
Wyszukiwanie z uwzględnieniem uprawnień (RAG) W ochronie zdrowia RAG to nie tylko kwestia jakości. To kwestia uprawnień. Pracownik działu rozliczeń nie powinien mieć dostępu do tych samych dokumentów co lekarz. Użyj filtrów metadanych i dostępu opartego na rolach (RBAC), aby upewnić się, że użytkownicy widzą tylko to, co wolno im zobaczyć.
Celowe logi audytowe Logi nie służą wyłącznie do debugowania. Musisz śledzić, kto korzystał z agenta, o co pytał, jakie dane zostały pobrane i czy człowiek zatwierdził wynik. Nie zapisuj pełnych promptów w logach, jeśli zawierają one PHI.
Weryfikacja przez człowieka jako kontrola ryzyka Weryfikacja przez człowieka to nie tylko funkcja. To warstwa bezpieczeństwa. W przypadku zadań wysokiego ryzyka, takich jak podsumowania kliniczne