Heidi: Bí quyết xây dựng AI y tế 'production-ready' ở quy mô toàn cầu

Xây dựng AI vừa chính xác, an toàn lại vừa đáng tin cậy luôn là bài toán kỹ thuật lớn cho các tổ chức phải chịu áp lực tuân thủ trong lĩnh vực y tế, tài chính và vận tải. Công ty khởi nghiệp AI chăm sóc sức khỏe Heidi đến từ Úc đã chứng minh rằng, thành công không chỉ đến từ mô hình AI mà còn nằm ở kiến trúc dữ liệu được thiết kế chuẩn chỉnh và tính bảo mật được đặt lên hàng đầu.

Thách thức kiến trúc khi triển khai AI trong y tế

Khác với các ngành khác, một mô hình AI sai 2% ở lĩnh vực y tế không chỉ là bất tiện mà có thể trở thành vấn đề an toàn lâm sàng. Yu Liu, đồng sáng lập kiêm CTO của Heidi, nhấn mạnh: "Kiến trúc phải được xây dựng dựa trên giả định rằng mọi đầu ra đều có thể bị giám sát, kiểm toán và dựa vào đó trong quá trình chăm sóc bệnh nhân."

Điểm khác biệt lớn nhất của Heidi là yêu cầu về nơi cư trú dữ liệu (data residency). Mỗi bác sĩ tại Sydney, London, Tokyo hay Denver đều hoạt động dưới các quy định khác nhau như Nguyên tắc Quyền riêng tư Úc, GDPR, APPI hay HIPAA, đòi hỏi dữ liệu bệnh nhân phải được lưu trữ trong khu vực địa lý tương ứng.

MongoDB Atlas: Giải pháp cho dữ liệu phi cấu trúc

Heidi phải xử lý một khối lượng lớn dữ liệu y tế đa dạng từ nhiều nguồn như biểu mẫu, giấy giới thiệu và ghi chú của bác sĩ. Điều này khiến việc sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống trở nên bất khả thi. Đội ngũ Heidi đã chọn MongoDB Atlas – một nền tảng cơ sở dữ liệu tài liệu (document database) mang lại sự linh hoạt tối đa.

"Mô hình AI chỉ chiếm khoảng 20% hệ thống, kiến trúc dữ liệu mới là yếu tố quyết định 80% còn lại có hoạt động ổn định dưới tải lâm sàng thực tế hay không." – Yu Liu

Mỗi phiên làm việc của Heidi Scribe không chỉ là một mẩu dữ liệu đơn lẻ mà là tổng hợp của bản ghi âm, ghi chú có cấu trúc, mẫu biểu, tài liệu, ngữ cảnh bệnh nhân và nhiều thành phần liên quan khác. MongoDB Atlas cho phép tất cả dữ liệu này "sống" cùng nhau dưới dạng phù hợp với cách làm việc thực tế của bác sĩ mà không cần đóng băng quá trình di trú dữ liệu mỗi khi sản phẩm cập nhật.

Hệ thống RAG đáng tin cậy cho lĩnh vực lâm sàng

Heidi Evidence, hệ thống truy xuất thông tin tăng cường (RAG) của công ty, hoạt động dựa trên nguyên tắc "truy xuất là bài toán kiến trúc dữ liệu trước khi là bài toán AI". Hệ thống này chỉ truy xuất từ các cơ sở tri thức lâm sàng có bản quyền như BMJ Best Practice, NICE CKS và MIMS, đồng thời nhận biết theo khu vực địa lý – bác sĩ Anh nhận hướng dẫn của Anh, bác sĩ Úc nhận các dược điển của Úc.

Nhờ sử dụng MongoDB Vector Search, các vector embedding và chỉ mục vector được lưu trữ trong cùng môi trường cô lập với phần còn lại của dữ liệu, giúp việc truy xuất không bao giờ vượt qua ranh giới địa lý. Giải pháp này cũng giúp Heidi giảm độ trễ đáng kể trên các API chính – gần 33% sau khi chuyển sang Atlas.

Cô lập vùng dữ liệu – Chìa khóa cho tuân thủ toàn cầu

Mỗi khu vực hoạt động của Heidi là một hệ thống production hoàn toàn cô lập với cụm MongoDB Atlas, tài nguyên tính toán và khóa bảo mật riêng. Chiến lược này cho phép Heidi tự tin khi tiếp cận các hệ thống y tế lớn tại Mỹ như Beth Israel Lahey Health (nơi 74% bác sĩ giảm thời gian làm việc ngoài giờ nhờ Heidi Scribe) hay MaineGeneral Health.

"Tốc độ của chúng tôi là sản phẩm của sự an toàn, chứ không phải chúng tôi đạt được tốc độ bất chấp sự an toàn." – Yu Liu

Bài học cho các nhà phát triển AI

Yu Liu chia sẻ lời khuyên quan trọng: việc chọn đúng shard key (khóa phân mảnh) ngay từ đầu quan trọng hơn nhiều so với việc phải tái cấu trúc một collection lớn, luôn hoạt động sau này. Đối với bất kỳ sản phẩm AI nào phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, khả năng mở rộng theo chiều ngang và nơi cư trú dữ liệu nên được coi là quyết định nền tảng ngay từ ngày đầu tiên.

Hiện tại, Heidi đã xác định rõ chiến lược phát triển với hệ sinh thái agentic cho quy trình lâm sàng, ứng dụng MongoDB cùng các mô hình ngôn ngữ lớn. Với triết lý "độ tin cậy chính là sự tin tưởng" và "sự tin tưởng mang tính kiến trúc", Heidi đang tạo ra một tiêu chuẩn mới cho việc phát triển AI trong các ngành có yêu cầu tuân thủ khắt khe như y tế.