在医疗等受监管行业构建准确可靠的 AI 面临重大工程挑战。Heidi 作为 AI 护理伙伴，通过其 Heidi Scribe 产品成功实现了现代化，该产品在全球范围内自动化临床医生的行政任务。Heidi 的首席技术官刘宇指出，医疗 AI 中即使微小的错误率也是关键的安全问题，因此需要稳健的架构。数据驻留是 Heidi 的基本要求，确保患者数据保留在区域监管边界内，这通过全球范围内逻辑隔离的生产部署来实现。可审计性是核心组成部分，要求能够追踪模型输入、输出及用户修改。Heidi 通过严格的测试和部署流程，默认优先保障安全变更，而非快速迭代。该公司选择文档数据库 MongoDB 来管理多样且不断演进的医疗数据，使其与 AI 工作流无缝集成。MongoDB 的灵活性使其能够适应不断变化的数据结构，而无需频繁重构数据库。MongoDB Atlas 提供集成的 AI 功能，如向量搜索，无需单独的向量数据库。这实现了语义搜索，并将医学术语与外部知识库连接起来，同时通过区域隔离确保合规。Heidi 的架构依托 MongoDB 的全球分布式平台，支持可扩展且合规的 AI 部署。