Sağlık

Bir hastanenin yazılımı her gün aynı türden çok sayıda kayıt üretir: randevular, tahlil sonuçları, muayene notları, destek talepleri. Bu kayıtların çoğu yalnızca o günkü işi görmek için tutulur. Oysa hangi hastanın randevusuna gelmeyeceği, hangi talebin hangi birime gideceği ya da bir görüşmeden kayda neyin geçmesi gerektiği, aynı kayıtların geçmişinden öğrenilebilir.

Model yazılımın içinde çalışır

Sağlıkta bir modelin değeri, ayrı bir rapor olarak değil, kullanıcının zaten açtığı ekranın içinde ortaya çıkar. Randevu planlayan kişi gelmeme olasılığını ayrı bir raporda değil, randevu ekranında görmeli. Hastaneden gelen talebin yanıtı ve gideceği birim, talep Jira’ya düştüğü anda hazır olmalı. Bu yüzden işe, modelin hangi ekranda ve hangi karar anında kullanılacağını belirleyerek başlıyoruz.

Veri kurumda kalır

Hasta verisi söz konusu olduğunda verinin nereye gittiği, modelin ne kadar iyi olduğu kadar önemlidir. Dil modellerinde iki yolu birlikte kullanıyoruz: hızlı denemeler için API üzerinden çalışan büyük modeller, verinin kurum içinde kalması gereken işler için ince ayar yapılmış yerel modeller.

Önce canlı, sonra Ar-Ge

Elimizdeki fikirleri iki gruba ayırıyoruz. Verisi hazır ve sonucu ölçülebilen işler kısa sürede canlıya alınır. Görüntü işleme ya da konuşma analizi gibi daha belirsiz işler önce prototip olarak kurulur ve ancak sonuçları yeterli olursa ürüne taşınır.