Quand héberger des bases de données IA dans le cloud
Les projets des établissements de santé en matière d'IA générative détermineront comment ils doivent préparer leur infrastructure à l'avenir de cette technologie. Haney affirme que la plupart des utilisateurs souhaitent communiquer avec leurs données à des fins de récupération ou d'analyse.
« Discuter avec vos données ne nécessite pas de nouveau magasin de données. Vous n'avez pas besoin de créer un énorme lac ou entrepôt de données », explique-t-il. « Si vous disposez de données sur les patients, nous ajoutons un autre modèle capable de créer la requête en SQL, d'effectuer la requête et d'extraire les données. Ensuite, vous pouvez lui poser des questions, en utilisant ces données dans le cadre de votre invite, et vous pouvez « parler » avec vos données.
Des partenaires tels que CDW peuvent offrir cette fonctionnalité aux organismes de santé rapidement et à moindre coût en créant une base de données de génération augmentée par récupération pour les systèmes de santé. Lorsqu'on lui pose une question simple, elle peut renvoyer deux ou trois réponses principales. Souvent, ces solutions ne nécessitent pas le cloud.
« Si vous envisagez d'effectuer 20 requêtes par seconde, par exemple, vous pourriez probablement le faire sur site », explique Haney. « Si vous envisagez d'effectuer 200 requêtes ou, si vous êtes une entreprise de la taille de CDW et que vous créez un robot RH, 500 requêtes par seconde, vous souhaitez le faire avec des ressources évolutives. C'est là qu'intervient le cloud.
La taille de l’organisation et les types de cas d’utilisation de l’IA qu’elle envisage de mettre en œuvre détermineront si un système de santé doit envisager d’héberger une base de données sur site ou d’utiliser des ressources basées sur le cloud.
« Avec un modèle affiné, vous avez besoin de ressources GPU importantes, car vous intégrez désormais ces informations dans le modèle lui-même », explique Haney. « Nous effectuons la plupart de ce travail dans le cloud, où nous pouvons louer un GPU ou un TPU (unité de traitement tensoriel), et c'est beaucoup moins cher. »
« Nous travaillons également avec de nombreux hôpitaux sur les processus manuels qu'ils effectuent aujourd'hui. Vous pouvez simplement entrer dans la pièce, vous attacher à tous les brassards de tension artérielle automatiques et ce genre de choses, et produire un diagnostic directement sur l'appareil du médecin », ajoute Haney. « À quoi ressemblent vos dernières 12 ou 24 heures ? Ce qu’il faut considérer avec l’IA, en particulier l’IA générative, c’est qu’il s’agit d’un autre outil. Mais en enchaînant un grand nombre de ces outils – vos bases de données, vos requêtes et recherches, une grande partie de la vidéo – vous obtenez une solution vraiment intelligente.
Ainsi, lorsqu'il s'agit de déterminer comment vous allez préparer votre infrastructure cloud à l'IA, réfléchissez d'abord à la manière dont vous souhaitez utiliser l'IA, à la manière dont vous souhaitez utiliser vos données et à ce que cela nécessitera dans votre organisation. Travailler avec un partenaire expérimenté peut vous aider à répondre à ces questions et à bien d'autres encore afin de préparer l'infrastructure numérique de votre établissement de santé à toute éventualité.