LeVanLoi miscellaneous articles
  1. Trang chủ
  2. Lưu
  3. Thẻ
  4. Hỏi - Đáp

 
 
LeVanLoi'log, ⌚ 2024-11-12
***
Góp ý cho Lê Thanh Hải về đề xuất RAG-based chatbot for a healthcare facility
Tác giả: Lê Văn Lợi

Góp ý:

  • Phần giới thiệu AI chỉ nên ngắn gọn (khoảng 5 trang thôi)
  • Nên tập trung vào Chatbot
  • Toàn bộ sơ đồ liên quan đến Chatbot phải được Việt hóa hoàn toàn
  • Phải nói rõ thời gian và chi phí cho việc xây dựng một Chatbot
  • Phải tìm được một demo online về Chatbot dạng này hoặc tương tự
  • Hallucination (ảo giác). Tất cả các LLM đều mắc phải chứng này và khi trả lời một câu hỏi liên quan đến y tế mà trả lời sai là rất nguy hiểm - mặc dù không liên quan đến điều trị. Hallucination là vấn đề rất đau đầu. Em nên cân nhắc cẩn thận.
  • Phần chi phí được anh Lợi hỏi ChatGPT như dưới đây (tiếng Anh, tiếng Việt):

Expenses for building a RAG-based chatbot for a healthcare facility

English:

Building a Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based chatbot for a healthcare facility involves multiple stages, each with associated costs. Below is an evaluation of expenses based on typical requirements:

1. Infrastructure Setup

  • Cloud Services:
    • Compute power for training and hosting the model (e.g., AWS, Azure, Google Cloud).
    • Storage for datasets (medical documents, patient data).
    • Approximate cost: $500–$5,000/month depending on scale and usage.
  • Database for Retrieval:
    • NoSQL or SQL databases to store and retrieve relevant medical information.
    • Approximate cost: $100–$1,000/month depending on data volume and queries.

2. Data Preparation

  • Data Collection:
    • Aggregating datasets, such as medical records, FAQs, and guidelines.
    • Cost: $5,000–$20,000, depending on the amount of data and licensing requirements for third-party medical datasets.
  • Data Cleaning and Annotation:
    • Cleaning datasets to ensure high-quality and relevant information.
    • Annotating medical data for domain-specific training.
    • Approximate cost: $2,000–$10,000 for manual efforts or outsourced services.

3. Model Development

  • RAG Architecture Implementation:
    • Developing the RAG pipeline (retrieval + generation).
    • Fine-tuning pre-trained models like GPT-4, BERT, or LLaMA on healthcare-specific data.
    • Approximate cost: $10,000–$50,000 for development and testing.
  • Domain Expertise Involvement:
    • Involving medical experts for model validation.
    • Approximate cost: $5,000–$15,000 depending on the hours required.
  • Pre-trained Model Costs:
    • Licensing fees for commercial models like OpenAI's GPT or other APIs.
    • Approximate cost: $1,000–$20,000/month depending on usage.

4. User Interface (UI/UX) Development

  • Frontend Development:
    • Building a web or mobile interface for patients and healthcare staff.
    • Approximate cost: $5,000–$20,000 depending on complexity.
  • Backend Integration:
    • Connecting the chatbot with hospital management systems, EHRs, or databases.
    • Approximate cost: $10,000–$30,000.

5. Testing and Validation

  • Performance Testing:
    • Ensuring model accuracy, retrieval quality, and response generation.
    • Approximate cost: $2,000–$10,000.
  • Regulatory Compliance:
    • Meeting healthcare standards like HIPAA or GDPR.
    • Approximate cost: $5,000–$15,000 for legal and compliance reviews.

6. Deployment and Maintenance

  • Deployment:
    • Setting up the chatbot on cloud infrastructure.
    • Approximate cost: $1,000–$5,000.
  • Ongoing Maintenance:
    • Model updates, bug fixes, and scaling infrastructure.
    • Approximate cost: $2,000–$10,000/month.
  • Support Staff:
    • Hiring personnel for technical and medical support.
    • Approximate cost: $5,000–$15,000/month.

7. Additional Features

  • Natural Language Processing (NLP) Enhancements:
    • Support for multiple languages or complex medical terminology.
    • Approximate cost: $5,000–$15,000.
  • Security Features:
    • Encryption and secure access for patient data.
    • Approximate cost: $3,000–$10,000.
  • Analytics Dashboard:
    • Insights into chatbot performance and user queries.
    • Approximate cost: $5,000–$10,000.

Estimated Total Costs

  • Initial Development: $50,000–$200,000 (depending on scale and complexity).
  • Ongoing Costs: $10,000–$50,000/month.

This range covers both smaller implementations (e.g., a basic FAQ bot) and more advanced systems (e.g., a fully integrated chatbot with deep medical expertise).

---

Vietnamese

Xây dựng một chatbot dựa trên RAG (Retrieval-Augmented Generation) cho một cơ sở y tế bao gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn có các chi phí liên quan. Dưới đây là ước tính chi phí dựa trên các yêu cầu thông thường:

1. Thiết lập hạ tầng

  • Dịch vụ đám mây:
    • Tài nguyên tính toán để huấn luyện và lưu trữ mô hình (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud).
    • Lưu trữ dữ liệu (hồ sơ y tế, dữ liệu bệnh nhân).
    • Chi phí ước tính: 500–5.000 USD/tháng, tùy thuộc vào quy mô và mức sử dụng.
  • Cơ sở dữ liệu để truy xuất:
    • Sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL hoặc SQL để lưu trữ và truy xuất thông tin y tế liên quan.
    • Chi phí ước tính: 100–1.000 USD/tháng, tùy vào khối lượng dữ liệu và truy vấn.

2. Chuẩn bị dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu:
    • Tập hợp dữ liệu, như hồ sơ y tế, các câu hỏi thường gặp, và hướng dẫn.
    • Chi phí: 5.000–20.000 USD, tùy thuộc vào lượng dữ liệu và phí bản quyền cho các tập dữ liệu y tế của bên thứ ba.
  • Làm sạch và gán nhãn dữ liệu:
    • Làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng cao và phù hợp.
    • Gán nhãn dữ liệu y tế để huấn luyện mô hình theo từng lĩnh vực cụ thể.
    • Chi phí ước tính: 2.000–10.000 USD cho nhân công hoặc dịch vụ thuê ngoài.

3. Phát triển mô hình

  • Triển khai kiến trúc RAG:
    • Phát triển quy trình RAG (truy xuất + sinh phản hồi).
    • Tinh chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước như GPT-4, BERT hoặc LLaMA trên dữ liệu y tế chuyên biệt.
    • Chi phí ước tính: 10.000–50.000 USD cho phát triển và thử nghiệm.
  • Tham gia của chuyên gia y tế:
    • Thu hút các chuyên gia y tế để kiểm định chất lượng mô hình.
    • Chi phí ước tính: 5.000–15.000 USD tùy thuộc vào số giờ làm việc cần thiết.
  • Chi phí mô hình đã huấn luyện trước:
    • Phí cấp phép cho các mô hình thương mại như OpenAI GPT hoặc các API khác.
    • Chi phí ước tính: 1.000–20.000 USD/tháng, tùy thuộc vào mức sử dụng.

4. Phát triển giao diện người dùng (UI/UX)

  • Phát triển giao diện phía trước:
    • Xây dựng giao diện web hoặc di động cho bệnh nhân và nhân viên y tế.
    • Chi phí ước tính: 5.000–20.000 USD, tùy theo độ phức tạp.
  • Tích hợp backend:
    • Kết nối chatbot với hệ thống quản lý bệnh viện, EHRs hoặc cơ sở dữ liệu.
    • Chi phí ước tính: 10.000–30.000 USD.

5. Thử nghiệm và kiểm tra

  • Kiểm tra hiệu năng:
    • Đảm bảo độ chính xác của mô hình, chất lượng truy xuất và sinh phản hồi.
    • Chi phí ước tính: 2.000–10.000 USD.
  • Tuân thủ pháp lý:
    • Đáp ứng các tiêu chuẩn y tế như HIPAA hoặc GDPR.
    • Chi phí ước tính: 5.000–15.000 USD cho việc đánh giá pháp lý và tuân thủ.

6. Triển khai và bảo trì

  • Triển khai:
    • Thiết lập chatbot trên hạ tầng đám mây.
    • Chi phí ước tính: 1.000–5.000 USD.
  • Bảo trì liên tục:
    • Cập nhật mô hình, sửa lỗi và mở rộng cơ sở hạ tầng.
    • Chi phí ước tính: 2.000–10.000 USD/tháng.
  • Nhân sự hỗ trợ:
    • Thuê nhân viên cho hỗ trợ kỹ thuật và y tế.
    • Chi phí ước tính: 5.000–15.000 USD/tháng.

7. Tính năng bổ sung

  • Nâng cấp NLP:
    • Hỗ trợ đa ngôn ngữ hoặc thuật ngữ y tế phức tạp.
    • Chi phí ước tính: 5.000–15.000 USD.
  • Tính năng bảo mật:
    • Mã hóa và truy cập an toàn cho dữ liệu bệnh nhân.
    • Chi phí ước tính: 3.000–10.000 USD.
  • Bảng điều khiển phân tích:
    • Cung cấp thông tin chi tiết về hiệu năng chatbot và các truy vấn của người dùng.
    • Chi phí ước tính: 5.000–10.000 USD.

Tổng chi phí ước tính

  • Chi phí phát triển ban đầu: 50.000–200.000 USD (tùy thuộc vào quy mô và độ phức tạp).
  • Chi phí duy trì hàng tháng: 10.000–50.000 USD/tháng.

Khoảng chi phí này bao gồm cả các triển khai nhỏ (ví dụ: chatbot trả lời câu hỏi thường gặp cơ bản) và các hệ thống tiên tiến hơn (ví dụ: chatbot tích hợp sâu với kiến thức y tế chuyên môn).