Создание точных и надежных ИИ в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение, представляет собой серьезные инженерные задачи. Heidi, партнер по уходу на базе ИИ, является примером успешной модернизации благодаря своему продукту Heidi Scribe, который автоматизирует административные задачи врачей по всему миру. Юй Лю, технический директор Heidi, подчеркивает, что даже небольшие частоты ошибок в медицинских ИИ являются критическими проблемами безопасности, требующими надежной архитектуры. Резидентность данных является фундаментальным требованием для Heidi, гарантируя, что данные пациентов остаются в пределах региональных нормативных границ. Это достигается за счет логически изолированных производственных развертываний по всему миру.Аудируемость является основным компонентом, требующим возможности отслеживать входные и выходные данные модели, а также изменения, внесенные пользователями. Heidi по умолчанию отдает приоритет безопасным изменениям посредством тщательного тестирования и процессов развертывания, а не быстрой итерации. Компания выбрала документо-ориентированную базу данных MongoDB для управления разнообразными и развивающимися медицинскими данными, которые беспрепятственно интегрируются с рабочими процессами ИИ. Гибкость MongoDB позволяет работать с изменяющимися структурами данных без необходимости постоянной реструктуризации базы данных.MongoDB Atlas предлагает интегрированные функции ИИ, такие как Vector Search, устраняя необходимость в отдельных векторных базах данных. Это обеспечивает семантический поиск и связывает медицинские термины с внешними базами знаний, при этом региональная изоляция гарантирует соответствие требованиям. Архитектура Heidi, основанная на глобально распределенной платформе MongoDB, способствует масштабируемому и соответствующему требованиям развертыванию ИИ.