Một nền tảng AI-native cho nội soi, giải phẫu bệnh và chẩn đoán hình ảnh.

Một số khoa muốn mọi thứ ở lại bên trong bốn bức tường của mình; số khác muốn tầm với của đám mây để rà soát, giảng dạy hay cho một cơ sở thứ hai. CloudKites không chọn bên thắng. Một pod có thể chạy hoàn toàn tại chỗ, giữ kho lưu trữ và hệ thống thông tin bên trong cơ sở. Hoặc nó có thể chạy lai — một pod tại chỗ ghép với một pod đám mây — nơi hai bên đồng bộ bất đồng bộ với nhau, để phần edge vẫn hoạt động qua những lúc gián đoạn và các nghiên cứu trở nên truy cập được ở bất cứ nơi nào cần. Cách bố trí là của bạn, và nó có thể thay đổi khi bạn thay đổi.

Sự linh hoạt tương tự cũng chạy theo chiều khác — về quy mô. Kiến trúc co giãn từ một phòng khám nhỏ đến một bệnh viện cỡ vừa và lớn mà không thay đổi cách nó vận hành. Một phòng giải phẫu bệnh nhỏ có thể chạy PathoPod như LIS của mình; một khoa chẩn đoán hình ảnh bận rộn có thể chạy TomoPod như một RIS và PACS AI-native đầy đủ; một đơn vị nội soi có thể chạy EndoPod như EIS của mình. Bạn thêm năng lực và phương thức khi phát triển, và nền tảng bạn biết ngày đầu vẫn là nền tảng bạn giữ.

Xây dựng ba sản phẩm riêng biệt sẽ dễ hơn, mỗi sản phẩm có thói quen riêng, đặc tính riêng, định nghĩa riêng về thế nào là an toàn. Rất nhiều phần mềm lớn lên theo cách đó, từng đội ngũ một, cho đến khi các đường nối lộ ra. CloudKites đã chọn con đường khó hơn một cách có chủ đích: một nền tảng AI-native, thể hiện thành một công cụ edge và một pod cho mỗi phương thức. Bác sĩ nội soi, bác sĩ giải phẫu bệnh và bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thấy những công cụ được định hình theo chuyên môn của họ — EndoEdge và EndoPod, PathoEdge và PathoPod, TomoEdge và TomoPod — nhưng họ đang đứng trên cùng một nền đất.

Phần thưởng là mô hình không bị phân mảnh. Edge hỗ trợ theo thời gian thực và thu nhận; pod là hệ thống thông tin — EIS, LIS hay RIS — đóng gói các nghiên cứu theo DICOM và căn chỉnh theo HL7 với tư thế lưu tâm HIPAA. Triển khai là tại chỗ hoặc lai theo lựa chọn. AI cắm vào dần dần và có thể tùy biến theo từng khách hàng. Và bác sĩ vẫn trong vòng quyết định, rà soát và ký báo cáo bán tự động. Khi một khoa bổ sung phương thức thứ hai hay thứ ba, nó không phải học một cách làm việc thứ hai hay thứ ba. Nó đã biết cách này rồi.

Còn có một lợi ích thầm lặng hơn. Một nền tảng chung nghĩa là một mô hình hữu ích ở một phương thức có thể được mở rộng sang phương thức tiếp theo, và một tiêu chuẩn được đáp ứng ở một nơi là tiêu chuẩn được đáp ứng ở mọi nơi. Nền tảng tốt lên như một tổng thể chứ không phải từng mảnh rời rạc — và bác sĩ, người chưa bao giờ yêu cầu phải nghĩ về bất cứ điều nào trong số này, đơn giản nhận ra rằng công cụ edge hỗ trợ và pod hành xử theo cùng một cách ở bất cứ nơi nào họ gặp nó.