यह AWS और Philips के साथ एक संयुक्त ब्लॉग है।
फिलिप्स एक स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी कंपनी है जो सार्थक नवाचार के माध्यम से लोगों के जीवन को बेहतर बनाने पर केंद्रित है। 2014 से, कंपनी ग्राहकों को अपने फिलिप्स हेल्थसुइट प्लेटफ़ॉर्म की पेशकश कर रही है, जो दर्जनों एडब्ल्यूएस सेवाओं को व्यवस्थित करता है जिनका उपयोग स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान कंपनियां रोगी देखभाल में सुधार के लिए करती हैं। यह ऐसी तकनीक विकसित करने के लिए स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं, स्टार्टअप्स, विश्वविद्यालयों और अन्य कंपनियों के साथ साझेदारी करता है जो डॉक्टरों को अधिक सटीक निदान करने और दुनिया भर में लाखों लोगों के लिए अधिक व्यक्तिगत उपचार प्रदान करने में मदद करती है।
फिलिप्स की नवाचार रणनीति के प्रमुख चालकों में से एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) है, जो स्मार्ट और वैयक्तिकृत उत्पादों और सेवाओं के निर्माण में सक्षम बनाता है जो स्वास्थ्य परिणामों में सुधार कर सकते हैं, ग्राहक अनुभव को बढ़ा सकते हैं और परिचालन दक्षता को अनुकूलित कर सकते हैं।
अमेज़न SageMaker एमएल जीवनचक्र में प्रक्रियाओं को स्वचालित और मानकीकृत करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) के लिए उद्देश्य-निर्मित उपकरण प्रदान करता है। सेजमेकर एमएलओपीएस टूल के साथ, टीमें उत्पादन में मॉडल के प्रदर्शन को बनाए रखते हुए डेटा वैज्ञानिकों और एमएल इंजीनियरों की उत्पादकता को बढ़ावा देने के लिए बड़े पैमाने पर एमएल मॉडल को आसानी से प्रशिक्षित, परीक्षण, समस्या निवारण, तैनात और नियंत्रित कर सकती हैं।
इस पोस्ट में, हम वर्णन करते हैं कि कैसे फिलिप्स ने सेजमेकर पर एक स्केलेबल, सुरक्षित और अनुपालन एमएल प्लेटफॉर्म एआई टूलसुइट विकसित करने के लिए एडब्ल्यूएस के साथ साझेदारी की। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रयोग, डेटा एनोटेशन, प्रशिक्षण, मॉडल परिनियोजन और पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट्स तक की क्षमताएं प्रदान करता है। ये सभी क्षमताएं केंद्रीय नियंत्रण के साथ बड़े पैमाने पर संचालन करते हुए व्यवसाय की कई श्रेणियों को गति और चपलता के साथ नया करने में मदद करने के लिए बनाई गई हैं। हम उन प्रमुख उपयोग मामलों की रूपरेखा तैयार करते हैं जो प्लेटफ़ॉर्म के पहले पुनरावृत्ति, मुख्य घटकों और प्राप्त परिणामों के लिए आवश्यकताएं प्रदान करते हैं। हम जेनरेटिव एआई वर्कलोड के साथ प्लेटफॉर्म को सक्षम करने और प्लेटफॉर्म को अपनाने के लिए नए उपयोगकर्ताओं और टीमों को तेजी से शामिल करने के लिए चल रहे प्रयासों की पहचान करके निष्कर्ष निकालते हैं।
ग्राहक संदर्भ
फिलिप्स इमेजिंग, डायग्नोस्टिक्स, थेरेपी, व्यक्तिगत स्वास्थ्य और कनेक्टेड देखभाल जैसे विभिन्न डोमेन में एआई का उपयोग करता है। पिछले वर्षों में फिलिप्स द्वारा विकसित एआई-सक्षम समाधानों के कुछ उदाहरण हैं:
- फिलिप्स स्मार्टस्पीड - एमआरआई के लिए एक एआई-आधारित इमेजिंग तकनीक जो बड़ी संख्या में रोगियों के लिए गति और छवि गुणवत्ता को अगले स्तर तक ले जाने के लिए एक अद्वितीय संपीड़ित-सेंस आधारित गहन शिक्षण एआई एल्गोरिदम का उपयोग करती है।
- फिलिप्स ईकेयरमैनेजर - एक टेलीहेल्थ समाधान जो गहन देखभाल इकाइयों में गंभीर रूप से बीमार रोगियों की दूरस्थ देखभाल और प्रबंधन का समर्थन करने के लिए एआई का उपयोग करता है, कई स्रोतों से रोगी डेटा को संसाधित करने के लिए उन्नत विश्लेषण और नैदानिक एल्गोरिदम का उपयोग करता है, और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि, अलर्ट और सिफारिशें प्रदान करता है। देखभाल टीम
- फिलिप्स सोनिकारे - एक स्मार्ट टूथब्रश जो उपयोगकर्ताओं के ब्रश करने के व्यवहार और मौखिक स्वास्थ्य का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करता है, और उनकी दंत स्वच्छता में सुधार करने और कैविटी और मसूड़ों की बीमारियों को रोकने के लिए इष्टतम ब्रशिंग समय, दबाव और कवरेज जैसी वास्तविक समय मार्गदर्शन और वैयक्तिकृत सिफारिशें प्रदान करता है। .
कई वर्षों से, फिलिप्स स्वास्थ्य देखभाल निरंतरता में अपने अभिनव समाधानों को बढ़ावा देने के लिए डेटा-संचालित एल्गोरिदम के विकास में अग्रणी रहा है। डायग्नोस्टिक इमेजिंग डोमेन में, फिलिप्स ने मेडिकल इमेज पुनर्निर्माण और व्याख्या, वर्कफ़्लो प्रबंधन और उपचार अनुकूलन के लिए कई एमएल एप्लिकेशन विकसित किए हैं। इसके अलावा रोगी की निगरानी में, छवि निर्देशित थेरेपी, अल्ट्रासाउंड और व्यक्तिगत स्वास्थ्य टीमें एमएल एल्गोरिदम और एप्लिकेशन बना रही हैं। हालाँकि, टीमों में खंडित एआई विकास वातावरण का उपयोग करने के कारण नवाचार में बाधा उत्पन्न हुई। ये वातावरण व्यक्तिगत लैपटॉप और डेस्कटॉप से लेकर विविध ऑन-प्रिमाइसेस कम्प्यूटेशनल क्लस्टर और क्लाउड-आधारित बुनियादी ढांचे तक थे। इस विविधता ने शुरू में विभिन्न टीमों को अपने शुरुआती एआई विकास प्रयासों में तेजी से आगे बढ़ने में सक्षम बनाया, लेकिन अब यह हमारी एआई विकास प्रक्रियाओं की दक्षता को बढ़ाने और सुधारने के अवसरों को रोक रही है।
यह स्पष्ट था कि फिलिप्स में डेटा-संचालित प्रयासों की क्षमता को वास्तव में उजागर करने के लिए एकीकृत और मानकीकृत वातावरण की ओर एक मौलिक बदलाव अनिवार्य था।
प्रमुख एआई/एमएल उपयोग के मामले और प्लेटफ़ॉर्म आवश्यकताएँ
एआई/एमएल-सक्षम प्रस्ताव चिकित्सकों द्वारा किए गए प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करके स्वास्थ्य देखभाल में बदलाव ला सकते हैं। उदाहरण के लिए:
- रेडियोलॉजिस्ट को बीमारियों का तेजी से और अधिक सटीक निदान करने में मदद करने के लिए एआई चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकता है
- एआई रोगी डेटा का विश्लेषण करके और सक्रिय देखभाल में सुधार करके भविष्य की चिकित्सा घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकता है
- एआई मरीजों की जरूरतों के अनुरूप वैयक्तिकृत उपचार की सिफारिश कर सकता है
- रिकॉर्ड लेने को अधिक कुशल बनाने के लिए एआई क्लिनिकल नोट्स से जानकारी निकाल और संरचित कर सकता है
- एआई इंटरफेस प्रश्नों, अनुस्मारक और लक्षण जांचकर्ताओं के लिए रोगी सहायता प्रदान कर सकता है
कुल मिलाकर, एआई/एमएल मानवीय त्रुटि को कम करने, समय और लागत में बचत, अनुकूलित रोगी अनुभव और समय पर, व्यक्तिगत हस्तक्षेप का वादा करता है।
एमएल विकास और परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म के लिए प्रमुख आवश्यकताओं में से एक निरंतर पुनरावृत्त विकास और परिनियोजन प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म की क्षमता थी, जैसा कि निम्नलिखित आंकड़े में दिखाया गया है।
एआई परिसंपत्ति विकास एक प्रयोगशाला वातावरण में शुरू होता है, जहां डेटा एकत्र और क्यूरेट किया जाता है, और फिर मॉडल को प्रशिक्षित और मान्य किया जाता है। जब मॉडल तैयार हो जाता है और उपयोग के लिए स्वीकृत हो जाता है, तो इसे वास्तविक दुनिया की उत्पादन प्रणालियों में तैनात किया जाता है। एक बार तैनात होने के बाद, मॉडल के प्रदर्शन की लगातार निगरानी की जाती है। वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन और फीडबैक का उपयोग अंततः मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के पूर्ण स्वचालन के साथ आगे के मॉडल सुधार के लिए किया जाता है।
अधिक विस्तृत AI टूलसुइट आवश्यकताएँ तीन उदाहरण उपयोग मामलों द्वारा संचालित थीं:
- किनारे पर वस्तु का पता लगाने के उद्देश्य से एक कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन विकसित करें। डेटा विज्ञान टीम को समय लेने वाली लेबलिंग प्रक्रिया को तेज करने के लिए एआई-आधारित स्वचालित छवि एनोटेशन वर्कफ़्लो की उम्मीद थी।
- कई चिकित्सा इकाइयों में बेंचमार्किंग आंकड़ों के लिए क्लासिक एमएल मॉडल के एक परिवार का प्रबंधन करने के लिए एक डेटा विज्ञान टीम को सक्षम करें। इस परियोजना के लिए मॉडल परिनियोजन, प्रयोग ट्रैकिंग, मॉडल निगरानी के स्वचालन और भविष्य में ऑडिटिंग और पुनः प्रशिक्षण दोनों के लिए शुरू से अंत तक पूरी प्रक्रिया पर अधिक नियंत्रण की आवश्यकता थी।
- डायग्नोस्टिक मेडिकल इमेजिंग में गहन शिक्षण मॉडल के लिए गुणवत्ता और बाजार में समय में सुधार करें। मौजूदा कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे ने समानांतर में कई प्रयोग चलाने की अनुमति नहीं दी, जिससे मॉडल विकास में देरी हुई। इसके अलावा, नियामक उद्देश्यों के लिए, कई वर्षों तक मॉडल प्रशिक्षण की पूर्ण प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सक्षम करना आवश्यक है।
गैर-कार्यात्मक आवश्यकताएं
एक स्केलेबल और मजबूत एआई/एमएल प्लेटफॉर्म के निर्माण के लिए गैर-कार्यात्मक आवश्यकताओं पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। ये आवश्यकताएँ प्लेटफ़ॉर्म की विशिष्ट कार्यक्षमताओं से परे हैं और निम्नलिखित सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं:
- अनुमापकता - एआई टूलसुइट प्लेटफॉर्म को फिलिप्स की अंतर्दृष्टि पीढ़ी के बुनियादी ढांचे को अधिक प्रभावी ढंग से स्केल करने में सक्षम होना चाहिए ताकि प्लेटफॉर्म प्रदर्शन से समझौता किए बिना डेटा, उपयोगकर्ताओं और एआई/एमएल वर्कलोड की बढ़ती मात्रा को संभाल सके। इसे केंद्रीय संसाधन प्रबंधन प्रदान करते हुए बढ़ती मांगों को निर्बाध रूप से पूरा करने के लिए क्षैतिज और लंबवत रूप से डिजाइन किया जाना चाहिए।
- प्रदर्शन - प्लेटफ़ॉर्म को जटिल एआई/एमएल एल्गोरिदम को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्षमताएं प्रदान करनी चाहिए। सेजमेकर इंस्टेंस प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जिसमें शक्तिशाली जीपीयू वाले इंस्टेंस भी शामिल हैं, जो मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान कार्यों में काफी तेजी ला सकते हैं। इसे वास्तविक समय या निकट-वास्तविक समय परिणाम प्रदान करने के लिए विलंबता और प्रतिक्रिया समय को भी कम करना चाहिए।
- विश्वसनीयता - प्लेटफ़ॉर्म को अत्यधिक विश्वसनीय और मजबूत एआई बुनियादी ढांचा प्रदान करना चाहिए जो कई उपलब्धता क्षेत्रों में फैला हो। इस मल्टी-एज़ आर्किटेक्चर को विभिन्न डेटा केंद्रों में संसाधनों और कार्यभार को वितरित करके निर्बाध एआई संचालन सुनिश्चित करना चाहिए।
- उपलब्धता - प्लेटफ़ॉर्म 24/7 उपलब्ध होना चाहिए, रखरखाव और अपग्रेड के लिए न्यूनतम डाउनटाइम होना चाहिए। एआई टूलसुइट की उच्च उपलब्धता में लोड संतुलन, दोष-सहिष्णु आर्किटेक्चर और सक्रिय निगरानी शामिल होनी चाहिए।
- सुरक्षा और शासन - प्लेटफ़ॉर्म को असामान्य गतिविधियों की निरंतर निगरानी और सुरक्षा ऑडिट आयोजित करने के साथ मजबूत सुरक्षा उपायों, एन्क्रिप्शन, एक्सेस नियंत्रण, समर्पित भूमिकाएं और प्रमाणीकरण तंत्र को नियोजित करना चाहिए।
- आँकड़ा प्रबंधन - एआई/एमएल प्लेटफॉर्म के लिए कुशल डेटा प्रबंधन महत्वपूर्ण है। स्वास्थ्य सेवा उद्योग में विनियम विशेष रूप से कठोर डेटा प्रशासन की मांग करते हैं। इसमें सटीक और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए डेटा वर्जनिंग, डेटा वंशावली, डेटा गवर्नेंस और डेटा गुणवत्ता आश्वासन जैसी सुविधाएं शामिल होनी चाहिए।
- इंटरोऑपरेबिलिटी - प्लेटफ़ॉर्म को फिलिप्स के आंतरिक डेटा रिपॉजिटरी के साथ आसानी से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जिससे निर्बाध डेटा विनिमय और तीसरे पक्ष के अनुप्रयोगों के साथ सहयोग की अनुमति मिल सके।
- रख-रखाव - प्लेटफ़ॉर्म का आर्किटेक्चर और कोड बेस सुव्यवस्थित, मॉड्यूलर और रखरखाव योग्य होना चाहिए। यह फिलिप्स एमएल इंजीनियरों और डेवलपर्स को पूरे सिस्टम को बाधित किए बिना अपडेट, बग फिक्स और भविष्य में संवर्द्धन प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
- संसाधन अनुकूलन - प्लेटफ़ॉर्म को यह सुनिश्चित करने के लिए उपयोग रिपोर्टों की बहुत बारीकी से निगरानी करनी चाहिए कि कंप्यूटिंग संसाधनों का कुशलतापूर्वक उपयोग किया जाता है और मांग के आधार पर संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित किया जाता है। इसके अलावा, फिलिप्स को यह सुनिश्चित करने के लिए AWS बिलिंग और लागत प्रबंधन टूल का उपयोग करना चाहिए कि जब उपयोग आवंटित सीमा राशि से अधिक हो जाए तो टीमों को सूचनाएं प्राप्त हों।
- निगरानी और लॉगिंग -प्लेटफार्म का उपयोग करना चाहिए अमेज़ॅन क्लाउडवॉच व्यापक निगरानी और लॉगिंग क्षमताओं के लिए अलर्ट, जो सिस्टम प्रदर्शन को ट्रैक करने, बाधाओं की पहचान करने और समस्याओं का प्रभावी ढंग से निवारण करने के लिए आवश्यक हैं।
- अनुपालन – प्लेटफ़ॉर्म एआई-सक्षम प्रस्तावों के नियामक अनुपालन को बेहतर बनाने में भी मदद कर सकता है। पुनरुत्पादन और ट्रैसेबिलिटी को एंड-टू-एंड डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों द्वारा स्वचालित रूप से सक्षम किया जाना चाहिए, जहां कई अनिवार्य दस्तावेज़ीकरण कलाकृतियां, जैसे डेटा वंश रिपोर्ट और मॉडल कार्ड, स्वचालित रूप से तैयार की जा सकती हैं।
- परीक्षण और सत्यापन - एआई/एमएल मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने और अनपेक्षित पूर्वाग्रहों को रोकने के लिए कठोर परीक्षण और सत्यापन प्रक्रियाएं होनी चाहिए।
समाधान अवलोकन
एआई टूलसुइट एक एंड-टू-एंड, स्केलेबल, त्वरित शुरुआत वाला एआई विकास वातावरण है जो फिलिप्स हेल्थसुइट सुरक्षा और गोपनीयता रेलिंग और फिलिप्स पारिस्थितिकी तंत्र एकीकरण के साथ देशी सेजमेकर और संबद्ध एआई/एमएल सेवाएं प्रदान करता है। एक्सेस अनुमतियों के समर्पित सेट वाले तीन व्यक्ति हैं:
- आँकड़े वाला वैज्ञानिक - डेटा तैयार करें, और सहयोगी कार्यक्षेत्र में मॉडल विकसित और प्रशिक्षित करें
- एमएल इंजीनियर - मॉडल परिनियोजन, निगरानी और रखरखाव के साथ एमएल अनुप्रयोगों का उत्पादन करें
- डेटा विज्ञान व्यवस्थापक - उपयोग के मामले-विशिष्ट टेम्पलेट्स के साथ समर्पित पृथक वातावरण प्रदान करने के लिए प्रति टीम अनुरोध पर एक प्रोजेक्ट बनाएं
प्लेटफ़ॉर्म विकास ने खोज, डिज़ाइन, निर्माण, परीक्षण और तैनाती के पुनरावृत्त चक्र में कई रिलीज़ चक्रों को फैलाया। कुछ अनुप्रयोगों की विशिष्टता के कारण, प्लेटफ़ॉर्म के विस्तार के लिए मौजूदा कस्टम घटकों जैसे डेटा स्टोर या एनोटेशन के लिए मालिकाना उपकरण को एम्बेड करना आवश्यक था।
निम्नलिखित आंकड़ा एआई टूलसुइट की तीन-परत वास्तुकला को दर्शाता है, जिसमें पहली परत के रूप में आधार बुनियादी ढांचा, दूसरी परत के रूप में सामान्य एमएल घटक और तीसरी परत के रूप में प्रोजेक्ट-विशिष्ट टेम्पलेट शामिल हैं।
परत 1 में आधार संरचना शामिल है:
- उच्च उपलब्धता के साथ इंटरनेट तक पैरामीट्रिज्ड पहुंच वाली एक नेटवर्किंग परत
- कोड के रूप में बुनियादी ढांचे के साथ स्व-सेवा प्रावधान (IaC)
- एक एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) का उपयोग करते हुए अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो डोमेन
- प्लेटफ़ॉर्म भूमिकाएँ (डेटा विज्ञान व्यवस्थापक, डेटा वैज्ञानिक)
- कलाकृतियों का भंडारण
- अवलोकन के लिए लॉगिंग और निगरानी
परत 2 में सामान्य एमएल घटक शामिल हैं:
- प्रत्येक कार्य और पाइपलाइन के लिए स्वचालित प्रयोग ट्रैकिंग
- एक नया मॉडल बिल्ड अपडेट लॉन्च करने के लिए एक मॉडल बिल्ड पाइपलाइन
- एक मॉडल प्रशिक्षण पाइपलाइन जिसमें मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन, पंजीकरण शामिल है
- एक मॉडल अंतिम परीक्षण और अनुमोदन के लिए मॉडल को तैनात करने के लिए पाइपलाइन तैनात करता है
- मॉडल संस्करणों को आसानी से प्रबंधित करने के लिए एक मॉडल रजिस्ट्री
- किसी दिए गए उपयोग के मामले के लिए विशेष रूप से बनाई गई एक परियोजना भूमिका, सेजमेकर स्टूडियो उपयोगकर्ताओं को सौंपी जाएगी
- परियोजना के लिए प्रसंस्करण, प्रशिक्षण और अनुमान कंटेनर छवियों को संग्रहीत करने के लिए एक छवि भंडार
- कोड कलाकृतियों को संग्रहीत करने के लिए एक कोड भंडार
- एक प्रोजेक्ट अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) सभी प्रोजेक्ट डेटा और कलाकृतियों को संग्रहीत करने के लिए बाल्टी
परत 3 में प्रोजेक्ट-विशिष्ट टेम्पलेट शामिल हैं जिन्हें नई परियोजनाओं के लिए आवश्यकतानुसार कस्टम घटकों के साथ बनाया जा सकता है। उदाहरण के लिए:
- टेम्पलेट 1 - डेटा क्वेरी और इतिहास ट्रैकिंग के लिए एक घटक शामिल है
- टेम्पलेट 2 - मालिकाना एनोटेशन टूलींग का उपयोग करने के लिए कस्टम एनोटेशन वर्कफ़्लो के साथ डेटा एनोटेशन के लिए एक घटक शामिल है
- टेम्पलेट 3 - कस्टम कंटेनर छवियों के लिए उनके विकास पर्यावरण और प्रशिक्षण दिनचर्या, समर्पित एचपीसी फ़ाइल सिस्टम और उपयोगकर्ताओं के लिए स्थानीय आईडीई से पहुंच को अनुकूलित करने के लिए घटक शामिल हैं
निम्नलिखित आरेख विकास, स्टेजिंग और उत्पादन के लिए कई AWS खातों में फैली प्रमुख AWS सेवाओं पर प्रकाश डालता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम SageMaker सहित AWS सेवाओं द्वारा सक्षम प्लेटफ़ॉर्म की प्रमुख क्षमताओं पर चर्चा करते हैं, AWS सेवा सूची, क्लाउडवॉच, AWS लाम्बा, अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर रजिस्ट्री (अमेज़ॅन ईसीआर), अमेज़ॅन एस3, AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (आईएएम), और अन्य।
कोड के रूप में अवसंरचना
प्लेटफ़ॉर्म IaC का उपयोग करता है, जो फिलिप्स को बुनियादी ढांचे के संसाधनों के प्रावधान और प्रबंधन को स्वचालित करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण विकास, परीक्षण या उत्पादन के लिए प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता, स्केलेबिलिटी, संस्करण नियंत्रण, स्थिरता, सुरक्षा और पोर्टेबिलिटी में भी मदद करेगा।
AWS परिवेश तक पहुंच
सेजमेकर और संबंधित एआई/एमएल सेवाओं को डेटा तैयारी, मॉडल विकास, प्रशिक्षण, एनोटेशन और तैनाती के लिए सुरक्षा रेलिंग के साथ एक्सेस किया जाता है।
अलगाव और सहयोग
प्लेटफ़ॉर्म अलग से भंडारण और प्रसंस्करण करके डेटा अलगाव सुनिश्चित करता है, जिससे अनधिकृत पहुंच या डेटा उल्लंघनों का जोखिम कम हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म टीम सहयोग की सुविधा प्रदान करता है, जो एआई परियोजनाओं में आवश्यक है जिसमें आम तौर पर डेटा वैज्ञानिकों, डेटा विज्ञान प्रशासकों और एमएलओपीएस इंजीनियरों सहित क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमें शामिल होती हैं।
भूमिका आधारित अभिगम नियंत्रण
भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (आरबीएसी) अनुमतियों के प्रबंधन और भूमिकाओं और अनुमतियों को संरचित तरीके से परिभाषित करके पहुंच प्रबंधन को सरल बनाने के लिए आवश्यक है। यह टीमों और परियोजनाओं के बढ़ने पर अनुमतियों को प्रबंधित करना और AWS AI/ML परियोजनाओं में शामिल विभिन्न व्यक्तियों, जैसे डेटा साइंस एडमिन, डेटा साइंटिस्ट, एनोटेशन एडमिन, एनोटेटर और एमएलओपीएस इंजीनियर के लिए एक्सेस नियंत्रण को सरल बनाता है।
डेटा भंडार तक पहुंच
प्लेटफ़ॉर्म सेजमेकर को डेटा स्टोर तक पहुंच की अनुमति देता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि डेटा को विभिन्न भंडारण स्थानों पर डेटा को डुप्लिकेट करने या स्थानांतरित करने की आवश्यकता के बिना मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए कुशलतापूर्वक उपयोग किया जा सकता है, जिससे संसाधन उपयोग का अनुकूलन होता है और लागत कम होती है।
फिलिप्स-विशिष्ट एनोटेशन टूल का उपयोग करके एनोटेशन
AWS सेजमेकर जैसी AI और ML सेवाओं का एक सूट प्रदान करता है, अमेज़ॅन सैजमेकर ग्राउंड ट्रुथ, तथा अमेज़ॅन कॉग्निटो, जो फिलिप्स-विशिष्ट इन-हाउस एनोटेशन टूल के साथ पूरी तरह से एकीकृत हैं। यह एकीकरण डेवलपर्स को AWS वातावरण के भीतर एनोटेटेड डेटा का उपयोग करके एमएल मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने में सक्षम बनाता है।
एमएल टेम्पलेट्स
एआई टूलसुइट प्लेटफॉर्म विभिन्न एमएल वर्कफ़्लो के लिए एडब्ल्यूएस में टेम्पलेट प्रदान करता है। ये टेम्प्लेट विशिष्ट एमएल उपयोग मामलों के अनुरूप पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए बुनियादी ढांचे सेटअप हैं और जैसी सेवाओं के माध्यम से पहुंच योग्य हैं सेजमेकर प्रोजेक्ट टेम्प्लेट, एडब्ल्यूएस CloudFormation, और सेवा कैटलॉग।
फिलिप्स गिटहब के साथ एकीकरण
GitHub के साथ एकीकरण संस्करण नियंत्रण, कोड समीक्षा और स्वचालित CI/CD (निरंतर एकीकरण और निरंतर तैनाती) पाइपलाइनों के लिए एक केंद्रीकृत मंच प्रदान करके दक्षता बढ़ाता है, मैन्युअल कार्यों को कम करता है और उत्पादकता को बढ़ाता है।
विजुअल स्टूडियो कोड एकीकरण
विज़ुअल स्टूडियो कोड के साथ एकीकरण कोडिंग, डिबगिंग और एमएल परियोजनाओं के प्रबंधन के लिए एक एकीकृत वातावरण प्रदान करता है। यह संपूर्ण एमएल वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करता है, संदर्भ स्विचिंग को कम करता है और समय की बचत करता है। एकीकरण टीम के सदस्यों को एक परिचित विकास परिवेश में सेजमेकर परियोजनाओं पर एक साथ काम करने, संस्करण नियंत्रण प्रणालियों का उपयोग करने और कोड और नोटबुक को निर्बाध रूप से साझा करने में सक्षम बनाकर उनके बीच सहयोग को बढ़ाता है।
प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और अनुपालन के लिए मॉडल और डेटा वंशावली और पता लगाने की क्षमता
प्लेटफ़ॉर्म संस्करण प्रदान करता है, जो समय के साथ डेटा वैज्ञानिकों के प्रशिक्षण और अनुमान डेटा में परिवर्तनों पर नज़र रखने में मदद करता है, जिससे परिणामों को पुन: पेश करना और डेटासेट के विकास को समझना आसान हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म सेजमेकर प्रयोग ट्रैकिंग को भी सक्षम बनाता है, जो अंतिम उपयोगकर्ताओं को हाइपरपैरामीटर, इनपुट डेटा, कोड और मॉडल कलाकृतियों सहित उनके एमएल प्रयोगों से जुड़े सभी मेटाडेटा को लॉग और ट्रैक करने की अनुमति देता है। ये क्षमताएं नियामक मानकों के अनुपालन को प्रदर्शित करने और एआई/एमएल वर्कफ़्लो में पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं।
नियामक अनुपालन के लिए एआई/एमएल विशिष्टता रिपोर्ट तैयार करना
AWS विभिन्न उद्योग मानकों और विनियमों के लिए अनुपालन प्रमाणपत्र बनाए रखता है। एआई/एमएल विशिष्टता रिपोर्ट नियामक आवश्यकताओं के पालन को प्रदर्शित करते हुए आवश्यक अनुपालन दस्तावेज के रूप में काम करती है। ये रिपोर्ट डेटासेट, मॉडल और कोड के संस्करण का दस्तावेजीकरण करती हैं। संस्करण नियंत्रण डेटा वंशावली, ट्रैसेबिलिटी और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता को बनाए रखने के लिए आवश्यक है, जो सभी नियामक अनुपालन और ऑडिटिंग के लिए महत्वपूर्ण हैं।
परियोजना-स्तरीय बजट प्रबंधन
परियोजना-स्तरीय बजट प्रबंधन संगठन को खर्च पर सीमा निर्धारित करने की अनुमति देता है, अप्रत्याशित लागतों से बचने में मदद करता है और यह सुनिश्चित करता है कि एमएल परियोजनाएं बजट के भीतर रहें। बजट प्रबंधन के साथ, संगठन व्यक्तिगत परियोजनाओं या टीमों को विशिष्ट बजट आवंटित कर सकता है, जिससे टीमों को संसाधन अक्षमताओं या अप्रत्याशित लागत वृद्धि की पहचान करने में मदद मिलती है। बजट प्रबंधन के अलावा, निष्क्रिय नोटबुक को स्वचालित रूप से बंद करने की सुविधा के साथ, टीम के सदस्य अप्रयुक्त संसाधनों के लिए भुगतान करने से बचते हैं, साथ ही जब वे सक्रिय रूप से उपयोग में नहीं होते हैं तो मूल्यवान संसाधनों को जारी करते हैं, जिससे उन्हें अन्य कार्यों या उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराया जाता है।
परिणामों
एआई टूलसुइट को फिलिप्स में डेटा वैज्ञानिकों के लिए एमएल विकास और तैनाती के लिए एक उद्यम-व्यापी मंच के रूप में डिजाइन और कार्यान्वित किया गया था। डिज़ाइन और विकास के दौरान सभी व्यावसायिक इकाइयों से विविध आवश्यकताओं को एकत्र किया गया और उन पर विचार किया गया। प्रोजेक्ट की शुरुआत में, फिलिप्स ने व्यावसायिक टीमों से चैंपियन की पहचान की जिन्होंने फीडबैक दिया और प्लेटफ़ॉर्म के मूल्य का मूल्यांकन करने में मदद की।
निम्नलिखित परिणाम प्राप्त हुए:
- उपयोगकर्ता को अपनाना फिलिप्स के लिए प्रमुख प्रमुख संकेतकों में से एक है। कई व्यावसायिक इकाइयों के उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित किया गया और उन्हें मंच पर शामिल किया गया, और यह संख्या 2024 में बढ़ने की उम्मीद है।
- एक अन्य महत्वपूर्ण मीट्रिक डेटा विज्ञान उपयोगकर्ताओं के लिए दक्षता है। एआई टूलसुइट के साथ, नए एमएल विकास वातावरण को कई दिनों के बजाय एक घंटे से भी कम समय में तैनात किया जाता है।
- डेटा विज्ञान टीमें एक स्केलेबल, सुरक्षित, लागत-कुशल, क्लाउड-आधारित कंप्यूट बुनियादी ढांचे तक पहुंच सकती हैं।
- टीमें समानांतर में कई मॉडल प्रशिक्षण प्रयोग चला सकती हैं, जिससे औसत प्रशिक्षण समय हफ्तों से घटकर 1-3 दिन रह गया है।
- क्योंकि पर्यावरण परिनियोजन पूरी तरह से स्वचालित है, इसमें क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर इंजीनियरों की वस्तुतः कोई भागीदारी की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे परिचालन लागत कम हो जाती है।
- एआई टूलसुइट के उपयोग ने अच्छी एमएल प्रथाओं, मानकीकृत वर्कफ़्लो और एंड-टू-एंड प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता के उपयोग को बढ़ावा देकर डेटा और एआई डिलिवरेबल्स की समग्र परिपक्वता को काफी बढ़ाया है, जो स्वास्थ्य सेवा उद्योग में नियामक अनुपालन के लिए महत्वपूर्ण है।
जनरेटिव एआई के साथ आगे देख रहे हैं
जैसे-जैसे संगठन एआई में अगले अत्याधुनिक को अपनाने की होड़ में हैं, संगठन की सुरक्षा और शासन नीति के संदर्भ में नई तकनीक को अपनाना अनिवार्य है। एआई टूलसुइट का आर्किटेक्चर फिलिप्स की विभिन्न टीमों के लिए एडब्ल्यूएस में जेनरेटिव एआई क्षमताओं तक पहुंच को सक्षम करने के लिए एक उत्कृष्ट ब्लूप्रिंट प्रदान करता है। टीमें उपलब्ध कराए गए फाउंडेशन मॉडल का उपयोग कर सकती हैं अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट, जो हगिंग फेस और अन्य प्रदाताओं से बड़ी संख्या में ओपन सोर्स मॉडल प्रदान करता है। पहुंच नियंत्रण, परियोजना प्रावधान और लागत नियंत्रण के मामले में पहले से ही आवश्यक रेलिंग के साथ, टीमों के लिए सेजमेकर के भीतर जेनरेटिव एआई क्षमताओं का उपयोग शुरू करना सहज होगा।
इसके अतिरिक्त, तक पहुंच अमेज़ॅन बेडरॉक, जेनरेटिव एआई के लिए पूरी तरह से प्रबंधित एपीआई-संचालित सेवा, परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर व्यक्तिगत खातों के लिए प्रावधानित की जा सकती है, और उपयोगकर्ता अमेज़ॅन बेडरॉक एपीआई को या तो सेजमेकर नोटबुक इंटरफ़ेस के माध्यम से या अपने पसंदीदा आईडीई के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं।
स्वास्थ्य देखभाल जैसी विनियमित सेटिंग में जेनेरिक एआई को अपनाने के संबंध में अतिरिक्त विचार भी हैं। संबंधित जोखिमों और लागतों के मुकाबले जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों द्वारा बनाए गए मूल्य पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। एक जोखिम और कानूनी ढांचा बनाने की भी आवश्यकता है जो संगठन द्वारा जेनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों के उपयोग को नियंत्रित करे। डेटा सुरक्षा, पूर्वाग्रह और निष्पक्षता और नियामक अनुपालन जैसे तत्वों को ऐसे तंत्र का हिस्सा माना जाना चाहिए।
निष्कर्ष
फिलिप्स ने स्वास्थ्य देखभाल समाधानों में क्रांति लाने के लिए डेटा-संचालित एल्गोरिदम की शक्ति का उपयोग करने की यात्रा शुरू की। पिछले कुछ वर्षों में, डायग्नोस्टिक इमेजिंग में नवाचार ने छवि पुनर्निर्माण से लेकर वर्कफ़्लो प्रबंधन और उपचार अनुकूलन तक कई एमएल अनुप्रयोगों को जन्म दिया है। हालाँकि, सेटअप की विविध रेंज, व्यक्तिगत लैपटॉप से लेकर ऑन-प्रिमाइसेस क्लस्टर और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर तक, ने विकट चुनौतियाँ पेश कीं। अलग सिस्टम प्रशासन, सुरक्षा उपाय, समर्थन तंत्र और डेटा प्रोटोकॉल ने टीसीओ के व्यापक दृष्टिकोण और टीमों के बीच जटिल बदलावों को बाधित किया। अनुसंधान और विकास से उत्पादन की ओर संक्रमण वंशावली और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता की कमी के कारण बोझिल हो गया था, जिससे निरंतर मॉडल का पुनर्प्रशिक्षण कठिन हो गया था।
फिलिप्स और एडब्ल्यूएस के बीच रणनीतिक सहयोग के हिस्से के रूप में, सेजमेकर के साथ एक स्केलेबल, सुरक्षित और अनुपालन एमएल प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए एआई टूलसुइट प्लेटफॉर्म बनाया गया था। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रयोग, डेटा एनोटेशन, प्रशिक्षण, मॉडल परिनियोजन और पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट्स तक की क्षमताएं प्रदान करता है। इन सभी क्षमताओं को खोज, डिज़ाइन, निर्माण, परीक्षण और तैनाती के कई चक्रों में पुनरावर्ती रूप से बनाया गया था। इससे कई व्यावसायिक इकाइयों को केंद्रीय नियंत्रण के साथ बड़े पैमाने पर शासन करते हुए गति और चपलता के साथ नवाचार करने में मदद मिली।
यह यात्रा उन संगठनों के लिए प्रेरणा का काम करती है जो स्वास्थ्य सेवा में नवाचार और दक्षता लाने के लिए एआई और एमएल की शक्ति का उपयोग करना चाहते हैं, जिससे अंततः दुनिया भर में रोगियों और देखभाल प्रदाताओं को लाभ होगा। जैसे-जैसे वे इस सफलता को आगे बढ़ाते जा रहे हैं, फिलिप्स नवीन एआई-सक्षम समाधानों के माध्यम से स्वास्थ्य परिणामों को बेहतर बनाने में और भी अधिक प्रगति करने के लिए तैयार है।
AWS पर फिलिप्स इनोवेशन के बारे में अधिक जानने के लिए, यहाँ जाएँ AWS पर फिलिप्स.
लेखक के बारे में
फ़्रैंक वार्टेना फिलिप्स इनोवेशन एंड स्ट्रैटेजी में प्रोग्राम मैनेजर हैं। वह हमारे फिलिप्स डेटा और एआई सक्षम प्रस्तावों के समर्थन में डेटा और एआई संबंधित प्लेटफ़ॉर्म परिसंपत्तियों का समन्वय करता है। उनके पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा विज्ञान और इंटरऑपरेबिलिटी में व्यापक अनुभव है। अपने खाली समय में, फ़्रैंक को दौड़ना, पढ़ना और नौकायन करना और अपने परिवार के साथ समय बिताना पसंद है।
इरीना फेडुलोवा फिलिप्स इनोवेशन एंड स्ट्रैटेजी में प्रिंसिपल डेटा और एआई लीड हैं। वह टूल, प्लेटफ़ॉर्म और सर्वोत्तम प्रथाओं पर केंद्रित रणनीतिक गतिविधियों को चला रही है जो फिलिप्स में (जेनरेटिव) एआई-सक्षम समाधानों के विकास और उत्पादीकरण को गति देती है और बढ़ाती है। इरीना के पास मशीन लर्निंग, क्लाउड कंप्यूटिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक मजबूत तकनीकी पृष्ठभूमि है। काम से बाहर, वह अपने परिवार के साथ समय बिताना, यात्रा करना और पढ़ना पसंद करती है।
सेल्वाकुमार पलानियप्पन फिलिप्स इनोवेशन एंड स्ट्रैटेजी में उत्पाद स्वामी, फिलिप्स हेल्थसुइट एआई और एमएल प्लेटफॉर्म के लिए उत्पाद प्रबंधन के प्रभारी हैं। उन्हें तकनीकी उत्पाद प्रबंधन और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में अत्यधिक अनुभव है। वह वर्तमान में एक स्केलेबल और अनुपालन एआई और एमएल विकास और तैनाती मंच के निर्माण पर काम कर रहे हैं। इसके अलावा, वह एआई-संचालित स्वास्थ्य प्रणालियों और समाधानों को विकसित करने के लिए फिलिप्स की डेटा विज्ञान टीमों द्वारा इसे अपनाने का नेतृत्व कर रहे हैं।
अदनान एल्सी AWS प्रोफेशनल सर्विसेज में एक वरिष्ठ क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्ट हैं। वह एक टेक लीड के रूप में काम करते हैं और हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज, फाइनेंस, एविएशन और मैन्युफैक्चरिंग में ग्राहकों के लिए विभिन्न कार्यों की देखरेख करते हैं। स्वचालन के प्रति उनका उत्साह AWS परिवेश के भीतर उद्यम स्तर के ग्राहक समाधानों के डिजाइन, निर्माण और कार्यान्वयन में उनकी व्यापक भागीदारी से स्पष्ट है। अपनी पेशेवर प्रतिबद्धताओं से परे, अदनान समुदाय के भीतर एक सार्थक और सकारात्मक प्रभाव पैदा करने का प्रयास करते हुए, सक्रिय रूप से स्वयंसेवक कार्यों के लिए खुद को समर्पित करता है।
हसन पूनावाला एडब्ल्यूएस में एक वरिष्ठ एआई/एमएल विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार हैं, हसन ग्राहकों को एडब्ल्यूएस पर उत्पादन में मशीन सीखने के अनुप्रयोगों को डिजाइन और तैनात करने में मदद करता है। उनके पास डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर और सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में 12 साल से अधिक का कार्य अनुभव है। अपने खाली समय में, हसन को प्रकृति की खोज करना और दोस्तों और परिवार के साथ समय बिताना पसंद है।
श्रेयोशी रॉय AWS के साथ एक वरिष्ठ वैश्विक सहभागिता प्रबंधक हैं। हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज ग्राहकों के बिजनेस पार्टनर के रूप में, उनके पास जटिल व्यावसायिक समस्याओं को परिभाषित करने और समाधान प्रदान करने का एक अद्वितीय अनुभव है। वह अपने ग्राहकों को रणनीतिक उद्देश्य बनाने, क्लाउड/डेटा रणनीतियों को परिभाषित करने और डिज़ाइन करने और उनके तकनीकी और व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करने के लिए स्केल किए गए और मजबूत समाधान को लागू करने में मदद करती है। अपने पेशेवर प्रयासों से परे, उनका समर्पण सहानुभूति को बढ़ावा देने और समावेशिता को बढ़ावा देकर लोगों के जीवन पर एक सार्थक प्रभाव पैदा करने में निहित है।
वजाहत अजीज एडब्ल्यूएस हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज टीम में एआई/एमएल और एचपीसी के लिए अग्रणी है। जीवन विज्ञान संगठनों के साथ विभिन्न भूमिकाओं में एक प्रौद्योगिकी नेता के रूप में कार्य करने के बाद, वजाहत अपने अनुभव का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान के ग्राहकों को अत्याधुनिक एमएल और एचपीसी समाधान विकसित करने के लिए एडब्ल्यूएस प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने में मदद करने के लिए करते हैं। उनके फोकस के वर्तमान क्षेत्र प्रारंभिक अनुसंधान, नैदानिक परीक्षण और गोपनीयता संरक्षण मशीन लर्निंग हैं।
वियोलेटा स्टोबिएनिएका AWS प्रोफेशनल सर्विसेज में डेटा साइंटिस्ट हैं। अपने पेशेवर करियर के दौरान, उन्होंने बैंकिंग, बीमा, टेल्को और सार्वजनिक क्षेत्र जैसे विभिन्न उद्योगों के लिए कई विश्लेषण-संचालित परियोजनाएं प्रदान की हैं। उन्नत सांख्यिकीय विधियों और मशीन लर्निंग का उनका ज्ञान व्यावसायिक कौशल के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। वह ग्राहकों के लिए मूल्य बनाने के लिए हालिया एआई प्रगति लाती है।
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- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/philips-accelerates-development-of-ai-enabled-healthcare-solutions-with-an-mlops-platform-built-on-amazon-sagemaker/
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- कुशलता
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- सक्षम
- सक्षम
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- प्रयासों
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- सुनिश्चित
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- एकीकृत
- एकीकृत
- एकीकरण
- एकीकरण
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- इंटरफेस
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- संयुक्त
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