Nơi bạn vận hành AI lâm sàng thường được xem như một câu hỏi về hạ tầng — chuyện của những người quản lý máy chủ, được giải quyết rất lâu sau khi các quyết định lâm sàng đã được đưa ra. Chúng tôi cho rằng cách nghĩ ấy đã đảo ngược thứ tự. Quyết định vận hành suy luận ngay tại nơi có bệnh nhân, thay vì ở một nơi xa xôi nào đó, trước hết là một quyết định về an toàn, quyền riêng tư và niềm tin. Các sắp xếp kỹ thuật chỉ là hệ quả của nó; chúng không phải là lý do của nó.

AI lâm sàng nên chạy ở nơi có bệnh nhân. Khi việc phân tích diễn ra tại chỗ, dữ liệu nhạy cảm vẫn ở đúng nơi nó thuộc về, và các bác sĩ lâm sàng vẫn nắm quyền kiểm soát một công cụ mà họ có thể kiểm toán. Chỉ một câu đó đã chứa đựng phần lớn lập luận, nhưng vẫn đáng để mổ xẻ từng phần, bởi mỗi yếu tố — an toàn, quyền riêng tư, kiểm soát — tự nó đã là một lý do, và cùng nhau, chúng chỉ thẳng về phía biên và pod.

Biên và pod: AI ngay tại nơi chăm sóc diễn ra

Nền tảng của chúng tôi được tổ chức sao cho AI hiện diện ngay tại điểm chăm sóc. Các công cụ ở biên — EndoEdge, PathoEdge và TomoEdge — đặt tại nơi công việc lâm sàng được thực hiện, trong phòng nội soi, phòng xét nghiệm giải phẫu bệnh, phòng đọc kết quả chẩn đoán hình ảnh. Các pod — EndoPod, PathoPod và TomoPod — cung cấp hệ thống thông tin và kho lưu trữ phía sau chúng. Cả hai lớp đều có thể triển khai tại chỗ hoặc theo mô hình lai, và toàn bộ hệ thống có thể mở rộng từ một phòng khám nhỏ lên đến một bệnh viện lớn.

Đây không phải là ngẫu nhiên trong cách phần mềm được đóng gói. Đó là hình hài tất yếu khi xem việc tại chỗ một cách nghiêm túc. EndoPod cung cấp hỗ trợ nội soi theo thời gian thực song hành với hệ thống thông tin nội soi, điều chỉ có ý nghĩa nếu sự hỗ trợ ấy hiện diện ngay tại đó trong suốt thủ thuật chứ không phải chờ đợi một phản hồi từ xa. PathoPod kết hợp hình ảnh toàn lam từ máy quét lam với hệ thống thông tin phòng xét nghiệm dành cho phòng giải phẫu bệnh, cùng với một trình xem trên web phục vụ đào tạo và hội đồng u bướu. TomoPod là một hệ RIS+PACS thuần AI tạo ra các báo cáo bán tự động với bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đóng vai trò xác minh và phê duyệt. Trong mỗi trường hợp, việc phân tích diễn ra ngay tại nơi hình ảnh được tạo ra và được đọc, bởi đó là nơi nó hữu ích và là nơi nó có thể được tin tưởng.

An toàn là một lý do đến trước quyền riêng tư

Người ta dễ cho rằng lập luận cho AI tại chỗ chủ yếu là về quyền riêng tư. Quyền riêng tư quan trọng, và chúng tôi sẽ bàn đến nó, nhưng trong một phòng khám, lập luận đầu tiên là về an toàn.

Một quy trình phụ thuộc vào kết nối từ xa là một quy trình có một điểm hỏng duy nhất nằm ngoài tầm kiểm soát của phòng khám. Kết nối bị rớt, dịch vụ chậm lại, các hệ thống từ xa gặp sự cố — và không điều nào trong số đó được phép làm gián đoạn việc chăm sóc. Vận hành suy luận tại chỗ giúp quy trình giữ được sự bền bỉ: công cụ làm việc của nó ngay tại nơi công việc diễn ra, nên một trục trặc thoáng qua với đường truyền ra thế giới bên ngoài không trở thành một vấn đề lâm sàng. Việc chăm sóc không phụ thuộc vào kết nối từ xa, nghĩa là nó không sụp đổ khi kết nối ấy sụp đổ.

Sự trao đổi giữa biên và bất cứ thành phần trung tâm nào đều bất đồng bộ theo thiết kế. Thông tin di chuyển giữa biên và hệ thống rộng lớn hơn theo lịch trình riêng của nó, chứ không phải như một ràng buộc trực tiếp phải được thỏa mãn trước khi bác sĩ lâm sàng có thể tiếp tục. Đó chính là điều khiến sự bền bỉ trở nên thực chất chứ không chỉ là khát vọng: khoảnh khắc lâm sàng không bao giờ phải chờ một vòng đi-về. Việc đồng bộ diễn ra xung quanh công việc, chứ không phải giữa lòng công việc.

Quyền riêng tư như một thuộc tính của nơi chốn

Tại chỗ là một quyết định về an toàn không kém gì một quyết định về quyền riêng tư — nhưng lập luận về quyền riêng tư rất mạnh mẽ, và nó mạnh nhất chính bởi nó mang tính cấu trúc. Khi suy luận diễn ra tại chỗ, dữ liệu nhạy cảm nhất trong y học — hình ảnh, báo cáo, chính bản thân hồ sơ — vẫn ở đúng nơi nó thuộc về, bên trong cơ sở chịu trách nhiệm về nó.

Điều này biến quyền riêng tư từ một chính sách thành một thuộc tính của nơi hệ thống vận hành. Không có chuyện ngầm gửi dữ liệu bệnh nhân đến một dịch vụ xa xôi chỉ để có được kết quả, bởi kết quả được tính toán ngay tại chỗ. Các chuẩn mực mà phần còn lại của y học vốn dựa vào — DICOM và HL7, cùng cách xử lý phù hợp với HIPAA — mô tả cách dữ liệu di chuyển và được bảo vệ, và giữ việc tính toán tại chỗ nghĩa là cơ sở y tế quyết định nơi dữ liệu ấy cư trú, thay vì phát hiện sau khi sự việc đã rồi rằng nó đã cư trú ở một nơi khác. Vị trí lưu trú dữ liệu trở thành lựa chọn của khách hàng: tại chỗ, hoặc theo mô hình lai với ranh giới được vạch ra ở nơi mà chính quy chế quản trị của cơ sở quy định.

Bác sĩ lâm sàng vẫn nắm quyền kiểm soát — và có thể kiểm toán công cụ

Lý do thứ ba là kiểm soát, và đó là lý do gắn kết kiến trúc của nền tảng với triết lý lâm sàng của nó. AI tại chỗ giữ những người chịu trách nhiệm cho một quyết định luôn trong vòng kiểm soát, bởi công cụ vận hành trong môi trường của họ, theo điều kiện của họ, ở nơi họ có thể thấy và kiểm toán những gì nó làm.

Sự kiểm soát đó hiển hiện rõ nhất trong cách sự hỗ trợ được đưa ra. Các báo cáo có sự trợ giúp của AI, nhưng con người vẫn ở trong vòng quyết định: các báo cáo bán tự động của TomoPod để bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đóng vai trò xác minh và phê duyệt, và xuyên suốt nội soi, giải phẫu bệnh và chẩn đoán hình ảnh, bác sĩ lâm sàng xác nhận, chỉnh sửa, hoặc bác bỏ những gì hệ thống đưa ra. Điều này chỉ nhất quán nếu AI thực sự nằm dưới sự kiểm soát của bác sĩ lâm sàng, và việc vận hành nó tại chỗ là một phần làm cho điều đó trở thành sự thật. Một công cụ mà bạn có thể kiểm toán, trong một môi trường mà bạn kiểm soát, là một công cụ mà những gợi ý của nó bạn có thể hành động theo một cách có trách nhiệm.

Các trình xem trên nền web mở rộng sự kiểm soát đó mà không làm tổn hại nguyên tắc. Một bác sĩ lâm sàng có thể xem lại hình ảnh toàn lam hoặc các nghiên cứu qua trình duyệt — tại hội đồng u bướu, để đào tạo, hay đơn giản là ở xa máy quét — trong khi dữ liệu và việc tính toán nền tảng vẫn được neo giữ tại chỗ. Truy cập vào hình ảnh không giống với việc xuất dữ liệu, và giữ hai điều này tách biệt là một phần của cách AI tại chỗ vẫn ở tại chỗ ngay cả khi có thêm nhiều người cần xem công việc.

Một quyết định, rồi mới đến một kiến trúc

Đặt ba lý do lại với nhau và AI tại chỗ không còn giống một sở thích triển khai mà bắt đầu giống một cam kết. Nó giữ cho việc chăm sóc luôn bền bỉ, bởi quy trình không phụ thuộc vào một đường truyền từ xa. Nó giữ dữ liệu ở đúng nơi nó thuộc về, bởi quyền riêng tư là hệ quả của nơi công việc vận hành. Và nó giữ cho bác sĩ lâm sàng nắm quyền kiểm soát một công cụ mà họ có thể kiểm toán, bởi AI vận hành bên trong môi trường của họ chứ không phải sau API của ai đó khác.

Đây là nguyên tắc đằng sau mọi thứ chúng tôi xây dựng: ưu tiên tại chỗ, mang tính hỗ trợ, và có thể kiểm toán. Bác sĩ lâm sàng quyết định; công cụ hỗ trợ. Chúng tôi đặt AI ở biên và trong pod, có thể triển khai tại chỗ hoặc theo mô hình lai, không phải vì đó là nơi dễ vận hành nhất, mà vì đó là nơi đúng đắn cho những con người mà toàn bộ hệ thống này tồn tại để hỗ trợ phán đoán và trách nhiệm của họ.