البودكاست: العب في نافذة جديدة | تحميل (المدة: 38:35 — 35.3 ميجابايت)
الاشتراك: أبل بودكاست | سبوتيفي
يشرح Brian Dilcher من WVU Medicine لماذا ستصبح كفاءة الرمز المميز هي المقياس الذي يحدد تكلفة مصنع وكيل Epic لأنظمة الرعاية الصحية. شاهد أدناه أو على يوتيوب.
بريان ديلشر، دكتوراه في الطب، مساعد CMIO ومدير المعلوماتية السريرية لطب الطوارئ، WVU Medicine
يصبح استهلاك الرمز المميز هو متغير الإدارة الذي يقرر ما إذا كان ذلك أم لا مصنع وكيل Epic يستحق كل هذا الجهد، ويمكن أن تكون الفجوة بين اثنين من عمال البناء في وظيفة واحدة هائلة. بريان ديلشر، دكتوراه في الطب، مساعد CMIO ومدير المعلوماتية السريرية لطب الطوارئ في الطب WVUرأيت تلك الحفرة مفتوحة أثناء بناء ورشة عمل Epic’s Agent Factory. كتب أحد مهندسي البيانات هناك مطالبة أدت إلى حرق حوالي 20000 رمز إدخال. أنفق طبيب من نفس الفريق 250 ألف يورو في جولة واحدة من نفس التدفق. كلاهما أنتج مخرجات عمل، لكن تكلفة أحدهما كانت تساوي اثني عشر ضعفًا. قام ديلشر بتفصيل الاقتصاد وأسئلة الحوكمة التي يثيرها، في حلقة حديثة من برنامج healthsystemCIO Show.
وقال ديلشر إن عملية البناء كانت بمثابة مثال تطويري واختبار حقيقي لشركة Epic. لم تلتزم Epic بتواريخ الإصدار وتم تشغيل بيئة البناء على نموذج واحد، وهو OpenAI’s ChatGPT 5.1، ومن المتوقع أن يتبعه آخرون. تتدفق رسوم الرمز المميز إلى العميل كتكلفة لكل مليون رمز مميز تنشئه Epic من خلال تشغيل النموذج. بالنسبة للمديرين التنفيذيين الذين اعتادوا على الميزانيات الدولارية، من المهم أن يدركوا أن كل نظام للرعاية الصحية سيدير قريبًا ميزانية رمزية، وسيقرر شخص ما قيمة كل وكيل.
حيث تتباين الفعالية والكفاءة
التمييز الذي استمر ديلشر في العودة إليه يفصل بين اثنين من البناة الذين حققوا نتيجة مماثلة. واحد يكتب موجه العجاف. والآخر يلقي كل شيء في النموذج. كلاهما يعمل. ومع ذلك، فإن النسخة غير الفعالة تكلف أكثر بكثير، وعلى نطاق واسع تتسع هذه الفجوة مع كل تجربة يقوم بها المريض. وقال: “لأنه سينجح، فإن ضخ العديد من الرموز المميزة في عملية مريض واحدة سيجعل الأمر مكلفًا للغاية”. ونتيجة لذلك، تصبح الكفاءة السريعة بمثابة رقابة مالية، وتثير مشكلة الموارد البشرية التي لم تواجهها العديد من المنظمات بعد.
وقال ديلشر إن الطبيب ليس مضطرًا إلى بناء كل تدفق. ومع ذلك، يجب على شخص يتمتع بهندسة ذكاء اصطناعي عميقة أن يقوم بتقييم كل واحد منها للتأكد من كفاءته. وأشار إلى فريق البناء، حيث عمل عالم بيانات ومهندس جنبًا إلى جنب مع الأطباء، حيث لاحظ كل منهما ما كان يفتقده الآخر. تعمل واجهة السحب والإفلات على تقليل حاجز البناء. ومع ذلك، فإنه لا يلغي الحاجة إلى فهم ما هو تحت. سيستخدم المنشئ الذي لا يفهم بنية البيانات (بما في ذلك السجلات) الحقل الخطأ ولن يعرفه أبدًا.
وتزداد التكاليف أيضًا قبل أن يصل أي شيء إلى الإنتاج. على سبيل المثال، يكلف إعداد إثبات المفهوم آلافًا أو مئات الآلاف من الرموز المميزة أثناء اختبار تدفقات المنشئين. ولا يتم إرسال بعض هذه التدفقات أبدًا. في بعض الأحيان يقوم مقدم الطلب بتغيير المسار؛ وفي حالات أخرى يفشل المفهوم في تحقيق هدفه. رأى ديلشر ذلك كحقيقة تتعلق بالميزانية. يجب على الفرق أن تخطط لنفقاتها على البحث والتطوير، مع العلم أن بعضها لن ينتج أي شيء مفيد.
اللوحة المصممة لبطاقات الأداء تلبي أداة بدون سقف
يقول ديلشر إن حوكمة الذكاء الاصطناعي ظهرت في معظم المؤسسات حول سؤال مألوف. المنتج موجود، وهنا التكلفة، وهنا السكان الذين يمكن أن يؤثر عليهم، وهنا عائد الاستثمار. ممتاز أو ممتاز إلى أسفل. يكسر Agent Factory هذا النموذج، لأن الاحتمالات لا حصر لها تقريبًا. وبدلاً من ذلك، تقوم فرق الحوكمة الآن بتنفيذ الأفكار. ويقررون ما إذا كان Agent Factory هو مسار البناء الأكثر كفاءة، أو ما إذا كان من الممكن إعادة استخدام التدفق الحالي، أو ما إذا كان من الممكن توسيع شيء ما في المخزون.
نظرًا لأن الاحتمالات لا حدود لها، يجب أن تكون الإدارة مستمرة، مع تقييمات متكررة لكل تدفق إنتاج بتردد ثابت مدته ستة أو اثني عشر شهرًا واستخدام الرمز المميز كمقياس أساسي. تغييرات النموذج أيضًا تجعل هذه المراجعات أمرًا لا مفر منه، حيث أن المطالبة التي تم تطويرها في ChatGPT 5.1 قد تستخدم الرموز المميزة بطريقة مختلفة تمامًا في الإصدار 5.5. لذا فإن تبديل النموذج يعني إعادة تصميم الموجه في الأعلى. يحدد المنشئون النموذج ضمن جزء الوكيل من التدفق، ويظل هذا الاختيار صالحًا حتى يقوم شخص ما بتغييره بشكل واعي. بالنسبة للمهام الأبسط، يعمل النموذج الأقدم أحيانًا بكفاءة أكبر من النموذج المتقدم.
وقال ديلشر إن أياً من هذا لا يتطلب لجنة جديدة. وبدلاً من ذلك، ينتمي العمل إلى إدارة الذكاء الاصطناعي الحالية، ربما كلجنة فرعية. لقد اتبعت منظمته نهجًا رشيقًا: تأكد من توفر الأدوات ثم استمر في إعادة التقييم مع تطور التكنولوجيا. WVU Medicine هو نظام أكاديمي متكامل يضم 25 مستشفى، وسيبلغ 31 مستشفى قريبًا. ويشهد أكثر من 600000 زيارة طارئة سنويًا وهو الآن نشط في مساحة الدافع من خلال خطة Peak Health الخاصة بها. وبالتالي، فإن هذا النطاق لا يترك أي فائدة في انتظار نهج ثابت.
لماذا لا يزال البناة بحاجة إلى فهم السجلات
وقال ديلشر إن أدوات Agent Factory تستخرج الكثير من الترميز من البناء، مما يجعل منشئ الفنون مضاعفًا للقوة. يعتمد الحل الأساسي على واحد أو اثنين من مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بكتابة التعليمات البرمجية، وبناء واجهات برمجة تطبيقات FHIR، وتتبع مكان وجود البيانات. يسمح أسلوب السحب والإفلات لمجموعة أوسع بتجميع التدفقات. ما لا يغفر له هو الانضباط البيانات قذرة. نظرًا لأن أدوات الإصدار تشير إلى حقول ثابتة، فإن المنشئ الذي يقوم بتخزين نفس العنصر في موقعين قد يرسم صورة غير كاملة.
وقال ديلشر إنه من الضروري الالتزام ببنية البيانات الخاصة بـ EPD. بعض جداول السجلات قابلة للتخصيص، كما أن التخزين المخصص يزيد من خطر فقدان شيء ما أثناء الاستخراج. وأشار إلى أنه “يتم إدخال البيانات بشكل سيء، ويتم إخراج البيانات بشكل سيء”، وتتفاقم المشكلة عندما تكون نفس البيانات في صوامع متعددة. يتمتع البناؤون بقدرة أقل على التحكم في مصدر Agent Factory مقارنةً بالبنية المخصصة. والنتيجة هي أن البيانات يجب أن تكون في المكان الصحيح قبل تشغيل الطاقة.
خذها بعيدا
- فكر في الكفاءة السريعة باعتبارها فحصًا ماليًا. يمكن لاثنين من البناة تحقيق نفس النتيجة بينما ينفق أحدهما جزءًا صغيرًا من الرموز المميزة؛ انظر إلى كل تدفق لترى أين تكمن تلك الكفاءة.
- بناء ميزانية الرمز المميز في الطلبات التشغيلية. قم بتقدير تكاليف الرمز المميز مقدمًا واطلب من الإدارات مقارنتها بتخصيصاتها السنوية.
- قم بإشراف Fold Agent Factory على إدارة الذكاء الاصطناعي الحالية، من الناحية المثالية كلجنة فرعية.
- قم بجدولة مراجعات التدفق المتكررة على إيقاع مدته ستة أو اثني عشر شهرًا، مع استخدام الرمز المميز كمقياس متتبع.
- يطالبك برنامج إعادة الهندسة عندما يتغير النموذج الأساسي مع تحول استهلاك الرمز المميز بين الإصدارات.
- احتفظ بالبيانات داخل بنية Chronicles الأصلية حتى تحصل الأدوات الميدانية الثابتة الخاصة بـ Agent Factory على صورة كاملة.
المستقبل الذي يصفه ديلشر ليس له خريطة، وهو يجرؤ على قول ذلك. وقال: “أعتقد أن هذه بالتأكيد حدود جديدة لتكنولوجيا المعلومات في مجال الرعاية الصحية”.
