Yanıtın ardından gelen iş
Natera’nın laboratuvarında bir cihaz durduğunda, mühendisin önüne hızla bir arıza raporu geliyor. Şirketin AWS’de yayımladığı SWARM değerlendirmesinde ilk yanıtın 17,4 saatten yaklaşık 8 dakikaya indiği bildiriliyor. Beklemeyi azaltmak, laboratuvar işi için somut bir kazanım. Benim ilgimi çeken, bu hızın ardından hangi sonucun ölçüldüğü: raporun ulaşması, arızanın doğru açıklanması ve cihazın yeniden çalışması farklı aşamalar. Yayımlanan sayılar, bu aşamaların bazılarını ötekilerden daha açık gösteriyor.[1]
SWARM, cihaz kılavuzlarıyla geçmiş destek taleplerini kullanıyor; başlıca arıza varsayımını ve sıralanmış müdahale adımlarını mühendise sunuyor. Natera, 90 günlük uygulamada taleplerin yüzde 96,2’sine mühendis incelemesinden önce otomatik rapor verildiğini söylüyor. Bu oran, rapor üretiminin kapsama alanını ölçüyor. Aynı oranda doğru onarım yapıldığını söylemek için başka bir sonuç ölçüsü gerekir. Hastaya ait kimlik belirleyici verilerin dışarıda tutulması da uygulamanın odağını açıklıyor: değerlendirme cihaz desteğiyle ilgili; klinik yararı ölçmüyor.[1]
Sonucu bilinen talepler
Doğruluk incelemesinin başlangıcında 524 destek talebi var. Ancak yalnızca 269 talepte hem güven etiketi hem de mühendis tarafından doğrulanmış çözüm bulunuyor. Bu alt küme, karşılaştırma yapabilmek için gerekli bilgiyi sağlıyor; bütün taleplerin temsilcisi olup olmadığı ise belirsiz. Çözümü açık biçimde belgelenen arızalar daha kolay olabilir. Tersine, mühendislerin özellikle zor vakalarda daha ayrıntılı belge bırakması da mümkün. Eksik sonuçların hangi yönde fark yarattığı bilinmeden doğruluk oranını bütün iş yüküne taşımak sağlam bir çıkarım olmaz.[1]
Güven düzeyleri de bu seçilmiş grubun içinde okunmalı. Yüksek güvenli 154 vakada doğruluk yüzde 74; orta güvenli 78 ve düşük güvenli 37 vakada yüzde 65 olarak bildiriliyor. Yüksek güven etiketinin daha yüksek oranla birlikte görülmesi yararlı bir başlangıç. Fakat orta ve düşük grubun aynı sonuca ulaşması, güven düzeylerinin karar vermede nasıl kullanılacağını tek başına açıklamıyor. Yazarlar da düşük güven grubunun küçük olduğunu belirtiyor. Cihaz türleri arasındaki farklar veya vaka zorluğu bu görünümü etkileyebilir; etiketin kendisinin güvenilirliği için bunları ayırmak gerekir.[1]
Güveni karara bağlamak
Bu sınırlamalar, hızlı raporun değerini silmiyor. Mühendis bir kılavuzu aramak yerine sıralanmış önerileri değerlendirebilir. Ama otomasyonun yararı, yanlış önerinin yarattığı ek işle de birlikte ölçülmeli. Burada önerim, yeni taleplerin baştan belirlenmiş bir düzenle izlenmesi: rapor ne zaman geldi, mühendis hangi adımı benimsedi, doğrulanmış çözüm neydi? Sonucu eksik kalan talepler de aynı izlemde tutulmalı. Böylece kolay belgelenen vakaların bütün sisteme ne ölçüde benzediği görülebilir.[1]
Natera’nın açıklaması, laboratuvar desteğinde erken yanıtın nasıl ölçeklenebileceğine ilişkin ayrıntı sağlıyor. Bir sonraki anlamlı ölçü, yüksek güven etiketini gören mühendisin daha doğru karara ulaşıp ulaşmadığı. Bu ölçüm, önerinin kabulüyle gerçek çözümü aynı talep üzerinde ilişkilendirmeli ve cihaz türüne göre ayrılmalı. Böyle bir değerlendirme, güven düzeyinin yalnızca rapordaki bir sözcük olmasının ötesinde hangi müdahaleyi haklı çıkardığını gösterebilir. Laboratuvarın ihtiyacı, hızlı yanıtın ardından doğru adımı seçebilmek.[1]