Utilisation d'Amazon Comprehend Medical

Détecter les entités : détecte les catégories médicales générales telles que l'anatomie, l'état de santé, la catégorie PHI, les procédures et les expressions temporelles.

Détecter les PHI : détecte des entités spécifiques telles que l'âge, la date, le nom et des informations personnelles similaires.

Infer ICD1 0CM — L'opération Infer ICD1 0CM détecte les affections médicales potentielles et les relie aux codes de la version 2019 de la Classification internationale des maladies, 10e révision, modification clinique (ICD-10-CM). Pour chaque problème médical potentiel détecté, Amazon Comprehend Medical répertorie les codes et descriptions ICD-10-CM correspondants. Les affections médicales répertoriées dans les résultats incluent un score de confiance, qui indique la confiance d'Amazon Comprehend Medical dans la précision des entités par rapport aux concepts correspondants dans les résultats.

InferRxNorm— L'InferRxNormopération identifie les médicaments répertoriés dans le dossier d'un patient en tant qu'entités. Il relie les entités aux identificateurs de concepts (RxCUI) de la RxNorm base de données de la National Library of Medicine. Chaque RxCUI est unique pour différents dosages et formes posologiques. Les médicaments listés dans les résultats incluent un score de confiance, qui indique la confiance d'Amazon Comprehend Medical dans la précision des entités correspondant aux concepts de RxNorm la base de connaissances. Amazon Comprehend Medical répertorie les meilleurs CUIs Rx susceptibles de correspondre à chaque médicament détecté par ordre décroissant en fonction du score de confiance.

InfersNoMedCT — L'opération InfersNoMedCT identifie les concepts médicaux possibles en tant qu'entités et les relie aux codes de la version 2021-03 de la Nomenclature systématisée de la médecine, termes cliniques (SNOMED CT). SNOMED CT fournit un vocabulaire complet de concepts médicaux, y compris les affections médicales et l'anatomie, ainsi que les tests médicaux, les traitements et les procédures. Pour chaque identifiant de concept correspondant, Amazon Comprehend Medical renvoie les cinq principaux concepts médicaux, chacun avec un score de confiance et des informations contextuelles telles que les traits et les attributs. Le concept SNOMED CT IDs peut ensuite être utilisé pour structurer les données cliniques des patients à des fins de codage médical, de reporting ou d'analyse clinique lorsqu'il est utilisé avec la polyhiérarchie SNOMED CT.

Aide au codage médical dans les dossiers des patients

Détecter les données de santé protégées (PHI)

Validation des médicaments, y compris les attributs tels que la posologie, la fréquence et la forme

Différentes définitions d'entités — Par exemple, votre définition FREQUENCY d'une entité médicamenteuse peut être différente. Pour ce qui est de la fréquence, Amazon Comprehend Medical prévoit en fonction des besoins, mais votre organisation peut utiliser le terme pro re nata (PRN).

Une quantité impressionnante de résultats — Par exemple, les notes des patients contiennent souvent plusieurs symptômes et des mots clés correspondant à plusieurs codes ICD-10-CM. Cependant, plusieurs mots clés ne sont pas applicables au diagnostic. Dans ce cas, le fournisseur doit évaluer de nombreuses entités ICD-10-CM et leurs scores de confiance, ce qui nécessite un temps de traitement manuel.

Entités personnalisées ou tâches NLP : par exemple, les prestataires peuvent vouloir extraire des preuves du PRN, par exemple en cas de douleur. Comme cela n'est pas disponible via Amazon Comprehend Medical, une solution AI/ML model is warranted. A different AI/ML différente est requise si la tâche NLP ne relève pas de la reconnaissance des entités, telle que le résumé, les réponses aux questions et l'analyse des sentiments.