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Nächste Schritte und Ressourcen
Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei AWS-Services , medizinische NLP- und generative KI-Aufgaben für reale Anwendungen in Produktionsumgebungen zu automatisieren. Darin wird beschrieben, wie Sie Amazon Comprehend Medical, unterstützt durch Amazon Bedrock, vortrainierte medizinische Fachkräfte oder fein abgestimmt einsetzen können LLMs, um Ihre Geschäftsziele LLMs im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften LLMs zu erreichen. In diesem Leitfaden werden die Vor- und Nachteile der folgenden Ansätze beschrieben:
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Unabhängige Nutzung von Amazon Comprehend Medical
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Bereitstellung der Ergebnisse von Amazon Comprehend Medical für einen LLM
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Verwendung eines vortrainierten allgemeinen LLM oder eines medizinischen LLM im Rahmen eines Retrieval Augmented Generation (RAG) -Ansatzes
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Feinabstimmung eines allgemeinen LLM oder eines medizinischen LLM
Verwenden Sie den Entscheidungsbaum und die Überlegungen zur Geschäftsreife in diesem Leitfaden, um je nach Reifegrad Ihres Unternehmens AI/ML zwischen diesen Ansätzen zu wählen. Amazon Comprehend Medical und Amazon Bedrock LLMs bieten zwar leistungsstarke Funktionen, sind aber nur erfolgreich, wenn Sie sie ordnungsgemäß implementieren und auswerten. Verwenden Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Bewertungsinformationen und Kennzahlen, um die Leistung Ihrer Lösung zu überprüfen.
Für die nächsten Schritte empfehlen wir, dass IT-Manager, Architekten und technische Leiter des Gesundheitswesens mit AI/ML Ärzten zusammenarbeiten, um ihre medizinische NLP-Aufgabe zu ermitteln. Verwenden Sie diesen Leitfaden, um einen Entwicklungspfad auszuwählen, und verwenden Sie dann die entsprechenden AWS-Services Funktionen, um eine automatisierte Lösung erfolgreich zu implementieren. AWS
AWS Ressourcen
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Dokumentation von Amazon Comprehend Medical:
Sonstige Ressourcen
