ఒక LLM డెమో నుండి ప్రొడక్షన్-రెడీ హెల్త్‌కేర్ AI ఏజెంట్‌కు ఎలా మారాలి

AI డెమోను నిర్మించడం సులభం.

ప్రొడక్షన్‌లో పనిచేసే హెల్త్‌కేర్ AI ఏజెంట్‌ను నిర్మించడం అనేది ఒక భిన్నమైన సమస్య.

ఒక ప్రోటోటైప్‌కు కేవలం చాట్ UI, ఒక API మరియు ఒక ప్రాంప్ట్ మాత్రమే అవసరం. కానీ మీ సిస్టమ్ రోగి సమాచారం (patient info), బిల్లింగ్ లేదా EHR డేటాను ఉపయోగిస్తుంటే, దాని ఆర్కిటెక్చర్ మారుతుంది. మోడల్ ఇకపై ఉత్పత్తి (product) కాదు. మోడల్ చుట్టూ ఉండే సిస్టమే ఉత్పత్తి అవుతుంది.

మీరు నిర్మించే ముందు ఈ పొరల (layers) పై దృష్టి పెట్టండి:

  • డేటా ఫ్లో మరియు PHI సరిహద్దులు (Data Flow and PHI Boundaries) ఏ మోడల్‌ను ఉపయోగించాలో మాత్రమే అడగకండి. ఏ సున్నితమైన డేటా మీ సిస్టమ్‌లోకి వస్తుంది మరియు అది ఎక్కడికి వెళ్తుంది అని అడగండి. PHI అనేది లాగ్స్ (logs), ట్రేసెస్ (traces), ఎంబెడ్డింగ్స్ (embeddings) మరియు మానిటరింగ్ టూల్స్‌లోకి లీక్ అయ్యే అవకాశం ఉంది. PHI ఎక్కడ ప్రవేశిస్తుంది, ఎక్కడ ఉంటుంది మరియు ఎక్కడి నుండి బయటకు వెళ్తుంది అనే దాని కోసం ఒక కఠినమైన సరిహద్దును నిర్ణయించండి.

  • పర్మిషన్డ్ రిట్రీవల్ (Permissioned Retrieval - RAG) హెల్త్‌కేర్‌లో, RAG అనేది కేవలం నాణ్యత గురించి మాత్రమే కాదు. ఇది పర్మిషన్ల (permissions) గురించి కూడా. బిల్లింగ్ సిబ్బంది, వైద్యుడిలాగే అన్ని డాక్యుమెంట్లను పొందకూడదు. వినియోగదారులు వారికి అనుమతి ఉన్న వాటిని మాత్రమే చూసేలా చేయడానికి మెటాడేటా ఫిల్టర్లు మరియు రోల్-బేస్డ్ యాక్సెస్ (role-based access) ఉపయోగించండి.

  • ప్రణాళికాబద్ధమైన ఆడిట్ లాగ్స్ (Intentional Audit Logs) లాగ్స్ కేవలం డీబగ్గింగ్ కోసం మాత్రమే కాదు. ఏజెంట్‌ను ఎవరు ఉపయోగించారు, వారు ఏమి అడిగారు, ఏ డేటా పొందబడింది మరియు అవుట్‌పుట్‌ను మనిషి ఆమోదించారో లేదో మీరు ట్రాక్ చేయాలి. లాగ్స్‌లో PHI ఉంటే, పూర్తి ప్రాంప్ట్‌లను అందులో ఉంచకండి.

  • రిస్క్ కంట్రోల్‌గా హ్యూమన్ రివ్యూ (Human Review as Risk Control) హ్యూమన్ రివ్యూ అనేది కేవలం ఒక ఫీచర్ మాత్రమే కాదు. అది ఒక సేఫ్టీ లేయర్. క్లినికల్ సమ్మరీస్ లేదా మెడికల్ డాక్యుమెంటేషన్ వంటి అధిక రిస్క్ ఉన్న పనుల కోసం, AI ఒక డ్రాఫ్ట్‌ను సూచించాలి, అది రోగికి లేదా EHRకి చేరుకునే ముందు ఒక మనిషి దానిని ఆమోదించాలి.

  • నమ్మదగిన ఇంటిగ్రేషన్ (Reliable Integration) EHRకి కనెక్ట్ అవ్వడం అంటే కేవలం ఒక సింపుల్ API కాల్ మాత్రమే కాదు. మీరు అథెంటికేషన్ (authentication), పేషెంట్ మ్యాచింగ్ (patient matching), FHIR మ్యాపింగ్ మరియు ఫెయిల్యూర్ హ్యాండ్లింగ్ (failure handling) వంటి వాటిని నిర్వహించాలి.

అసలైన ఇంజనీరింగ్ పని వినియోగదారులకు కనిపించని భాగాలలో జరుగుతుంది:

  • యాక్సెస్ కంట్రోల్ (Access control)
  • ఆడిటబిలిటీ (Auditability)
  • డేటా సరిహద్దులు (Data boundaries)
  • రిట్రీవల్ పర్మిషన్లు (Retrieval permissions)
  • హ్యూమన్ రివ్యూ వర్క్‌ఫ్లోలు (Human review workflows)

హెల్త్‌కేర్ AI యొక్క ఖర్చు అనేది మోడల్ యొక్క ఖర్చు కాదు. అది ఒక నియంత్రిత వాతావరణంలో (regulated environment) మోడల్‌ను సురక్షితంగా మార్చే సిస్టమ్ యొక్క ఖర్చు.

మూలం: https://dev.to/kajol_shah/how-to-move-from-an-llm-demo-to-a-production-ready-healthcare-ai-agent-33d1

ఐచ్ఛిక అభ్యాస కమ్యూనిటీ: https://t.me/GyaanSetuAi