Jak firmy Cloudera i Salt AI dostarczają flagową platformę AI na potrzeby sektora medycznego

Sztuczna inteligencja w medycynie potrzebuje wzorców, a nie jednorazowych analiz koncepcji

Zespoły medyczne pracują z większą ilością danych, modeli i kontroli regulacyjnej niż kiedykolwiek wcześniej. A wiele z tych danych — dotyczących różnych dziedzin, obrazowania, elektronicznej dokumentacji medycznej, protokołów procesów, dowodów z rzeczywistego świata i wiele więcej — jest przechowywanych w nieustrukturyzowanych formatach, które trudno przeszukiwać i porządkować. 

Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby na nowo zdefiniować granice medycyny — przekształcając ogromne, oddzielnie funkcjonujące zasoby danych biologicznych i klinicznych w użyteczną inteligencję, która przyspiesza odkrywanie, wzmacnia podejmowanie decyzji i ostatecznie pomaga szybciej dostarczać pacjentom ratujące życie innowacje. Ale najpierw organizacje muszą udowodnić, że decyzje oparte na sztucznej inteligencji są wytłumaczalne, stabilne i zgodne z przepisami.

W tym środowisku jednorazowe dowody koncepcji (ang. proof-of-concept, PoC) nie wystarczą. Aby osiągnąć akceptowalny poziom zarządzania i zaufania do spostrzeżeń opartych na sztucznej inteligencji, organizacje medyczne muszą połączyć zaufane podstawy danych i obliczeń z warstwą inteligencji, która może organizować modele i przepływy pracy na dużą skalę.

Partnerstwo firm Cloudera i Salt AI: architektura referencyjna dla kontekstowego, zaufanego AI na dużą skalę

Firmy Cloudera i Salt AI nawiązują współpracę, aby zaoferować jedno potężne rozwiązanie referencyjne dla zespołów z branży medycznej. 

• Cloudera oferuje otwartą architekturę jezior danych oraz platformę AI dla przedsiębiorstw, która integruje strumień danych, inżynierię danych, hurtownie danych oraz ML/GenAI na dużą skalę, zapewniając ujednoliconą warstwę nadzoru i bezpieczeństwa dzięki SDX. Te ramy obejmują oparte na atrybutach mechanizmy kontroli dostępu do danych, ścieżki danych oraz aktywne wzbogacanie i katalogowanie metadanych. 

• Salt AI wykorzystuje te podstawowe mechanizmy bezpieczeństwa i dodaje warstwę orkiestracji do modeli sztucznej inteligencji i danych. Skalowalna infrastruktura nieustannie przechwytuje kontekst — prompty, prompty systemowe, projekty przepływów pracy, wydajność uruchamiania, role użytkowników oraz źródła danych — zapewniając złożone przypadki użycia, które w pełni wykorzystują zarówno specjalistyczne, jak i ogólne modele AI. Wywołania narzędzi do obsługi agentów można łatwo skonfigurować za pomocą asystenta txt2 firmy Salt, a potoki ożywają w obszarze roboczym, dokładnie przedstawiając przepływ danych.

To partnerstwo umożliwia organizacjom z branży medycznej stosowanie szczegółowych mechanizmów kontroli w środowiskach lokalnych, chmurze publicznej i w środowiskach hybrydowych; wykorzystywanie dowolnego modelu odpowiedniego do danego zadania; oraz uzyskiwanie możliwego do audytowania, wizualnego zapisu sposobu, w jaki systemy AI podejmują decyzje.

Ponadto zarówno firma Cloudera, jak i firma Salt AI zwiększają wydajność obliczeniową i operacyjną w całym cyklu życia danych. Wykorzystując struktury akceleratorów GPU, firma Cloudera zapewnia ulepszenia w zadaniach z zakresu inżynierii danych i wnioskowania LLM odpowiednio do 20x i 36x. Podobnie firma Salt AI oferuje optymalizacje, takie jak architektura podziału obliczeń, która równoważy procesy procesor i GPU, zaawansowany system buforowania oraz możliwość zamiany, mieszania i łączenia modeli AI w ramach przepływów pracy. Im bardziej złożony jest potok i im częściej jest uruchamiany, tym większa jest wydajność obliczeniowa podczas korzystania z rozwiązań firmy Salt.

Stworzone do życia w szerszym ekosystemie

Rozwiązanie AI firm Cloudera i Salt zostało zaprojektowane tak, aby bezproblemowo działać w ramach istniejącego ekosystemu chmur, platform danych i narzędzi AI każdego klienta. Może być wdrażane w wirtualnej chmurze prywatnej klienta (VPC), bez ruchu wychodzącego do sieci publicznej, i integruje się z szeroką gamą dostawców modeli, baz wektorowych i systemów danych.

Otwarta architektura jeziora danych firmy Cloudera, oparta na Apache Iceberg, zapewnia elastyczny i wydajny format tabel, który łączy analizy wielofunkcyjne i zautomatyzowane funkcje zarządzania danymi (np. ewolucję schematów i partycji). Takie podejście standaryzuje przepływy pracy w zakresie inżynierii cech w różnych i zróżnicowanych źródłach danych, wspierając zgodność z GxP w branży medycznej. 

Ponadto katalog REST Cloudera Iceberg umożliwia udostępnianie danych innym platformom danych w chmurze publicznej (np. Databricks, Snowflake), które obsługują tabele Apache Iceberg. Salt AI oferuje mechanizm, który przekształca zapytania tekstowe w przepływy pracy w zakresie badań i rozwoju, które orkiestrują modele LLM, bazy danych schematów, narzędzia do modelowania i systemy wewnętrzne. Ponadto umożliwia zespołom badawczym przekształcanie kodu (np. skryptów Pythona) w wizualne przepływy pracy, poprawiając współpracę międzyfunkcyjną między zespołami badawczymi. Możliwości te przyspieszają cykle innowacji poprzez demokratyzację silosowych inicjatyw badawczych i automatyzację integracji złożonych systemów bez pracochłonnego wysiłku tworzenia niestandardowej logiki integracji i orkiestracji.

Dla organizacji tworzących standardy na podstawie rozwiązań firmy Cloudera to partnerstwo oferuje krótką ścieżkę: zarządzane dane w połączeniu z kontekstową orkiestracją, gotowe do takich zastosowań jak projektowanie cząsteczek, zmiana przeznaczenia leków, medycyna translacyjna, tworzenie protokołów i asystenci ds. medycznych. Dla innych służy jako plan łączenia istniejących platform danych z warstwą orkiestracji sztucznej inteligencji opartą na kontekście.

Rysunek 1. Jak partnerstwo firm Cloudera i Salt AI przyspiesza wprowadzanie innowacji w medycynie

Od eksperymentów do wartości biznesowej

Dzięki połączeniu rozwiązań firm Cloudera i Salt AI wdrożenia korporacyjne pozwoliły organizacjom osiągnąć niespotykaną dotąd skalę, z przepustowością tysięcy zadań inżynierii danych na godzinę, szybszym prototypowaniem złożonych przepływów prac badawczo-rozwojowych oraz radykalną poprawą wydajności i kosztów w przypadku zadań uczenia maszynowego, takich jak AlphaFold2. Na przykład firma Salt AI zapewniła 22-krotnie krótszy czas przetwarzania w porównaniu z poprzednimi testami porównawczymi dotyczącymi Alphafold2. Równie ważne jest to, że korzyści te obejmują pełną telemetrię, dziedziczenie zarządzania i przejrzystą ścieżkę audytu dla każdego przebiegu przepływu pracy. Ostatecznie zespoły mogą skupić się na wynikach naukowych, a nie na integracji istniejących rozwiązań danych i technologii. 

Salt AI będzie nadal inwestować w interoperacyjność z szerokim ekosystemem chmur, platform danych i modeli, jednocześnie współpracując z partnerami, takimi jak Cloudera, w celu publikowania konkretnych wzorców, które regulowane branże mogą przyjąć i dostosować. Dla zespołów nauk przyrodniczych oznacza to więcej wyborów — i jaśniejszych przykładów — do przekształcania eksperymentów w zakresie sztucznej inteligencji w trwałe, godne zaufania systemy. Dowiedz się więcej o możliwościach Cloudera i platformie Salt AI.