உங்கள் AI சுகாதாரத் தயாரிப்பு விரிவாக்கத்திற்குத் தயாராக உள்ளதா?
ஒரு AI சுகாதாரத் தயாரிப்பை உருவாக்குவது எளிது. அதை விரிவாக்குவது கடினம்.
பல ஸ்டார்ட்அப்கள் வெற்றிகரமான முன்னோடித் திட்டங்களைத் (pilots) தொடங்குகின்றன. அந்த மாடல் வேலை செய்கிறது. மருத்துவர்கள் அந்த கருவியைப் পছন্দிக்கிறார்கள். ஆரம்பகால பயனர்கள் அதன் பயனை உணர்கிறார்கள். பின்னர் அவர்கள் பெரிய மருத்துவமனை நெட்வொர்க்குகளுக்கு விரிவாக்க முயற்சி செய்கிறார்கள். இங்கேயே பெரும்பாலான தயாரிப்புகள் தோல்வியடைகின்றன.
பிரச்சனை மாடலின் செயல்திறன் அல்ல. பிரச்சனை இணக்கம் (compliance), இடைவினைத்திறன் (interoperability) மற்றும் நம்பிக்கை (trust) ஆகியவைகளே ஆகும்.
பெரும்பாலான தொழில்துறைகளில் விரிவாக்கம் என்பது அதிக பயனர்களையும் அதிக தரவுகளையும் கையாளுவதாகும். சுகாதாரத் துறையில், விரிவாக்கம் என்பது அதிக பயனர்கள், அதிக தரவுகள், அதிக விதிமுறைகள் மற்றும் மிக உயர்ந்த அபாயங்களைக் கையாளுவதாகும்.
இணக்கம் (Compliance) என்பது நீங்கள் பிறகு சேர்க்கும் ஒரு சரிபார்ப்புப் பட்டியல் (checklist) அல்ல. இணக்கம் குறித்த முடிவுகள் முதல் நாளிலிருந்தே உங்கள் தொழில்நுட்பக் கட்டமைப்பை (technical architecture) வடிவமைக்கின்றன.
நீங்கள் விரிவாக்க விரும்பினால், இந்தக் கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்க வேண்டும்:
- தரவு எங்கே சேமிக்கப்படுகிறது?
- அதை யார் அணுக முடியும்?
- அணுகலை நீங்கள் எவ்வாறு கண்காணிக்கிறீர்கள்?
- ப்ராம்ப்ட்கள் (prompts) மற்றும் வெளியீடுகளை (outputs) நீங்கள் எவ்வாறு பதிவு செய்கிறீர்கள்?
- மூன்றாம் தரப்பு விற்பனையாளர்கள் தரவை வைத்திருக்கிறார்களா?
நவீன AI சிக்கலானது. தரவு vector databases, APIs மற்றும் கண்காணிப்புக் கருவிகள் வழியாக நகர்கிறது. பழைய பாதுகாப்பு முறைகளை மட்டும் நீங்கள் நம்பியிருக்க முடியாது. பல குழுக்கள் இப்போது zero-trust கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இதன் பொருள் நீங்கள் ஒவ்வொரு தொடர்பையும் சரிபார்க்க வேண்டும் என்பதாகும். எந்த அமைப்பும் இயல்பாகவே நம்பகமானது என்று கருதப்படாது.
தரப்படுத்துதலும் (Standardization) முக்கியமானது. FHIR தரநிலைகளைப் பயன்படுத்துவது பல்வேறு சுகாதார அமைப்புகளுக்கு இடையே தரவைப் பரிமாறிக் கொள்ள உதவுகிறது. இது ஒவ்வொரு புதிய மருத்துவமனைக்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஒருங்கிணைப்புகளை (custom integrations) உருவாக்குவதைத் தவிர்க்கிறது. இது உங்கள் தொழில்நுட்பக் கடனை (technical debt) குறைக்கிறது.
மருத்துவர்களுக்குத் துல்லியத்தை விட மேலான ஒன்று தேவைப்படுகிறது. அவர்களுக்கு விளக்கமளிக்கும் திறன் (explainability) தேவை. அவர்கள் கேட்பார்கள்:
- AI எந்தத் தரவைப் பயன்படுத்தியது?
- எந்த மாடல் இந்த முடிவை எடுத்தது?
- இந்த முடிவை நாங்கள் பின்னர் தணிக்கை (audit) செய்ய முடியுமா?
உங்களால் இவற்றிற்குப் பதிலளிக்க முடியாவிட்டால், மருத்துவமனைகள் உங்களை நம்பாது.
விரிவாக்கத்திற்குத் தயாராக, இந்த வழிமுறைகளைப் பின்பற்றுங்கள்:
- உங்கள் கட்டமைப்பிலேயே இணக்கத்தை (compliance) உருவாக்குங்கள்.
- நோயாளி தரவு வெளிப்படுவதைக் குறைக்கவும்.
- இடைவினைத்திறன் தரநிலைகளை (interoperability standards) ஆரம்பத்திலேயே பயன்படுத்துங்கள்.
- கடுமையான தணிக்கைப் பதிவுகளை (audit trails) பராமரிக்கவும்.
- AI செயலாக்க அடுக்குகளிலிருந்து (processing layers) நோயாளித் தரவைத் தனிமைப்படுத்துங்கள்.
- பல்வேறு நோயாளி குழுக்களிடையே உங்கள் AI-ஐச் சோதிக்கவும்.
சுகாதார AI துறையில் வெற்றி பெறுபவர்கள் புத்திசாலித்தனமான மாடல்களை மட்டும் கொண்டிருக்க மாட்டார்கள். மருத்துவமனைகள் நம்பக்கூடிய அமைப்புகளைக் கொண்டிருப்பார்கள்.
நம்பிக்கை என்பது ஒரு அம்சம் (feature) அல்ல. அதுவே அடித்தளம்.
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