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Uso de Amazon Comprehend Medical LLMs y para la salud y las ciencias de la vida
Joe King, Rajesh Sitaraman y Ross Claytor, Amazon Web Services
Diciembre de 2024 (historial del documento)
Descripción general
El volumen cada vez mayor de datos médicos y la necesidad de un procesamiento eficiente y preciso han impulsado la adopción del procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Las prácticas de la industria en los ámbitos de la salud y las ciencias de la vida se han basado tradicionalmente en sistemas basados en reglas, en la codificación manual y en los procesos de revisión por parte de expertos. Estos sistemas y procesos requieren mucho tiempo y son propensos a errores. La integración de las tecnologías de IA y PNL, como Amazon Comprehend Medical y los modelos básicos de Amazon Bedrock, ofrece soluciones eficientes y escalables para procesar datos médicos y, al mismo tiempo, mejorar la precisión y la coherencia.
Esta guía explora el uso de Amazon Comprehend Medical LLMs y la automatización inteligente en el sector de la salud. Describe las mejores prácticas, los desafíos y los enfoques prácticos para agilizar los procesos de codificación médica, extracción de información de los pacientes y resumen de registros. Al utilizar las capacidades de Amazon Comprehend Medical LLMs y, las organizaciones de atención médica pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia operativa, reducir los costos y, potencialmente, mejorar la atención a los pacientes.
La guía detalla las consideraciones únicas del ámbito de la salud, como comprender la terminología médica, utilizar dominios específicos y abordar las limitaciones de los LLMs sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Proporciona una ruta integral de toma de decisiones para que los administradores de TI, los arquitectos y los líderes técnicos del sector sanitario evalúen la preparación de la organización, evalúen las opciones de implementación y utilicen las herramientas adecuadas para una Servicios de AWS automatización exitosa.
Si siguen las directrices y las mejores prácticas descritas en esta guía, las organizaciones sanitarias pueden aprovechar el potencial de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático y, al mismo tiempo, sortear las complejidades del ámbito médico. Este enfoque apoya el cumplimiento de las directrices éticas y reglamentarias y promueve el uso responsable de los sistemas de IA en la atención médica. Está diseñado para generar información precisa y privada.
Destinatarios previstos
Esta guía está dirigida a las partes interesadas en la tecnología, los arquitectos, los líderes técnicos y los responsables de la toma de decisiones que desean implementar soluciones de procesamiento del lenguaje natural impulsadas por la IA para el análisis y la automatización de los datos médicos.
Objetivos
Las organizaciones sanitarias y de ciencias de la vida pueden cumplir varios objetivos empresariales con Amazon Comprehend Medical LLMs y. Estos resultados suelen incluir el aumento de la eficiencia operativa, la reducción de los costes y la mejora de la atención a los pacientes. En esta sección se describen los objetivos empresariales clave y los beneficios asociados a la implementación de las estrategias y las mejores prácticas descritas en esta guía.
Los siguientes son algunos de los objetivos que las organizaciones pueden alcanzar al implementar las directrices y las mejores prácticas de esta guía:
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Reducir el tiempo de desarrollo: el objetivo final de esta guía es reducir el tiempo de desarrollo con los costos, disminuir la deuda técnica y mitigar los posibles fracasos de los proyectos derivados de la POC. Al comprender los servicios clave de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como Amazon Comprehend Medical, y las ventajas y limitaciones del uso de la LLM para las tareas de atención médica, las empresas pueden lograr un plazo de comercialización más rápido y acelerar el cumplimiento de los objetivos empresariales.
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Extraiga información para automatizar las tareas de codificación médica: tras las visitas de los pacientes, los especialistas en codificación y los proveedores pueden extraer información de los textos médicos, como notas subjetivas, objetivas, de evaluación y de planes (SOAP). Esto puede reducir los esfuerzos de documentación manual y ayudar al proveedor a centrarse en las necesidades del paciente. Al combinar las capacidades de reconocimiento de entidades de Amazon Comprehend Medical LLMs, las organizaciones pueden extraer información médica relevante de los registros de los pacientes, las notas clínicas y otras fuentes de datos de atención médica. Esto puede minimizar los errores humanos y promover prácticas coherentes.
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Resuma los registros de los pacientes y la documentación clínica: el resumen automático del historial del paciente, los planes de tratamiento y los resultados médicos puede ahorrar un tiempo valioso a los proveedores de atención médica. LLMs puede ayudar a generar una documentación clínica completa y estructurada. Puede obtener más contexto con Amazon Comprehend Medical, utilizar un LLM de dominio médico o ajustar un LLM con datos médicos. Estos enfoques pueden ayudar a proporcionar resúmenes precisos y a garantizar que la documentación cumpla con los requisitos y estándares de conformidad.
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Apoye las decisiones clínicas y la atención de los pacientes: mediante el uso de enlaces ontológicos en Amazon Comprehend Medical y mediante el uso LLMs, los proveedores pueden responder a preguntas médicas o solicitar recomendaciones sobre la atención de los pacientes. Esto permite a los profesionales de la salud tomar decisiones informadas que mejoran los resultados de los pacientes y reducen el riesgo de errores médicos.
