FDA 自建 AI 平台 85% 员工每日使用
FDA 用 Databricks 统一数据平台和 AI 治理，让 85% 的非技术员工日常使用 AI，并自主创建数百个垂直代理。
FDA 构建了 ELSA 生成式 AI 平台，底层由 Databricks 数据平台 Halo 支撑。原本各中心各自为政，IT 团队在数月内将 50-60 个数据源整合，借助 Unity Catalog 实现数据治理。上线两个月后，员工采用率从不足 1% 升至 85%。业务人员如今可自行创建 AI 代理，例如审评员过去数天才能完成的原料药查询，现在约 3 分钟就得到答案。
正文摘录
FDA 如何构建了一个 85% 员工每日使用的 AI 平台 几乎每个美国人都在早餐前接触过 FDA。该机构监管着我们的食品、药物以及依赖的医疗设备。美国消费者每花 20 美分，就有一分钱与 FDA 监管的领域相关。支撑这份信任的是海量数据：1 PB 文档、每天数百 GB 新增数据、每月数千份监管申报材料，这些数据流入八大中心——分别负责药物、生物制品、器械、兽药、烟草产品、食品安全和检查。为跟上需求，FDA 数字化转型办公室构建了 ELSA——一个面向全部 16,000 名员工的生成式 AI 平台，以及底层受治理的数据基础 Halo，后者运行在 Databricks 上。 FDA 的组织结构反映了其使命的广度。CDER 负责药物，CBER 负责生物制品，CDRH 负责器械。每个中心（包括兽药、烟草、检查和食品安全中心）此前都独立构建了自己的 AI 能力。独立的聊天机器人、独立的数据存储、显著的成本重复，以及缺乏支撑 AI 有效运行的统一数据视图。 IT 领导层意识到碎片化问题，启动了整合工作。在三到四个月内，团队将八个中心 50 到 60 个数据源统一到一个 Databricks 平台。让整合成为可能的关键证明来自 CDER，它此前已在 Databricks 上花了五年时间构建数据平台。中心之间原本需要四到五天的数据共享被大幅加速。实时数据流取代了批处理。当其他中心看到这些成果后，采用率迅速跟上。 Unity Catalog 解决了最初让一些中心犹豫的安全顾虑。FDA 处理商业机密和敏感的监管数据，需要严格的访问控制。Unity Catalog 提供了治理层，证明数据可以被管控、资产不会在未经批准的情况下共享，且可以在整个平台上执行细粒度的表级访问控制。 有了受治理的数据基础，FDA 向全部 16,000 名员工部署了 ELSA。