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Utilisation d'Amazon Comprehend Medical LLMs et pour les soins de santé et les sciences de la vie
Joe King, Rajesh Sitaraman et Ross Claytor, Amazon Web Services
Décembre 2024 (historique du document)
Présentation
Le volume toujours croissant de données médicales et la nécessité d'un traitement efficace et précis ont entraîné l'adoption du traitement du langage naturel (NLP)
Les pratiques du secteur des soins de santé et des sciences de la vie reposent traditionnellement sur des systèmes basés sur des règles, un codage manuel et des processus d'évaluation par des experts. Ces systèmes et processus prennent du temps et sont sujets aux erreurs. L'intégration des technologies d'IA et de PNL, telles qu'Amazon Comprehend Medical et les modèles de base d'Amazon Bedrock, offre des solutions efficaces et évolutives pour le traitement des données médicales tout en améliorant la précision et la cohérence.
Ce guide explore l'utilisation d'Amazon Comprehend Medical LLMs et l'automatisation intelligente dans le secteur de la santé. Il décrit les meilleures pratiques, les défis et les approches pratiques pour rationaliser le codage médical, l'extraction des informations sur les patients et les processus de synthèse des dossiers. En utilisant les fonctionnalités d'Amazon Comprehend Medical, LLMs les établissements de santé peuvent atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité opérationnelle, réduire les coûts et potentiellement améliorer les soins aux patients.
Le guide détaille les considérations uniques du domaine de la santé, telles que la compréhension de la terminologie médicale, l'utilisation d'un domaine spécifique et la prise en LLMs compte des limites des systèmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Il fournit un parcours décisionnel complet aux responsables informatiques, aux architectes et aux responsables techniques du secteur de la santé afin d'évaluer l'état de préparation de l'organisation, d'évaluer les options de mise en œuvre Services AWS et d'utiliser les outils appropriés pour une automatisation réussie.
En suivant les directives et les meilleures pratiques décrites dans ce guide, les établissements de santé peuvent exploiter la puissance des technologies d'intelligence artificielle et de machine learning tout en maîtrisant les complexités du domaine médical. Cette approche soutient le respect des directives éthiques et réglementaires et promeut l'utilisation responsable des systèmes d'IA dans les soins de santé. Il est conçu pour générer des informations précises et confidentielles.
Public visé
Ce guide est destiné aux acteurs technologiques, aux architectes, aux responsables techniques et aux décideurs qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de traitement du langage naturel basées sur l'IA pour l'analyse et l'automatisation des données médicales.
Objectifs
Les organisations du secteur de la santé et des sciences de la vie peuvent atteindre plusieurs objectifs commerciaux en utilisant Amazon Comprehend Medical LLMs et. Ces résultats incluent généralement l'augmentation de l'efficacité opérationnelle, la réduction des coûts et l'amélioration des soins aux patients. Cette section décrit les principaux objectifs commerciaux et les avantages associés à la mise en œuvre des stratégies et des meilleures pratiques décrites dans ce guide.
Voici certains des objectifs que les organisations peuvent atteindre en mettant en œuvre les directives et les meilleures pratiques de ce guide :
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Réduction du temps de développement — L'objectif ultime de ce guide est de réduire le temps de développement en fonction des coûts, de diminuer la dette technique et d'atténuer les échecs potentiels des projets liés au POC. En comprenant les principaux services d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, tels qu'Amazon Comprehend Medical, ainsi que les avantages et les limites de l'utilisation du LLM pour les tâches de santé, les entreprises peuvent accélérer la mise sur le marché et accélérer la réalisation de leurs objectifs commerciaux.
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Extraire des informations pour automatiser les tâches de codage médical — Après les visites des patients, les spécialistes du codage et les prestataires peuvent extraire des informations de textes médicaux, tels que des notes subjectives, objectives, d'évaluation et de plan (SOAP). Cela peut réduire les efforts de documentation manuelle et aider le prestataire à se concentrer sur les besoins du patient. En combinant les fonctionnalités de reconnaissance d'entités d'Amazon Comprehend Medical LLMs, les entreprises peuvent extraire des informations médicales pertinentes à partir des dossiers des patients, des notes cliniques et d'autres sources de données de santé. Cela permet de minimiser les erreurs humaines et de promouvoir des pratiques cohérentes.
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Résumez les dossiers des patients et la documentation clinique — La synthèse automatisée des antécédents des patients, des plans de traitement et des résultats médicaux peut faire gagner un temps précieux aux prestataires de soins de santé. LLMs peut aider à générer une documentation clinique complète et structurée. Vous pouvez obtenir un contexte supplémentaire avec Amazon Comprehend Medical, utiliser un LLM dans un domaine médical ou peaufiner un LLM avec des données médicales. Ces approches peuvent aider à fournir des résumés précis et à garantir que la documentation est conforme aux exigences et aux normes de conformité.
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Soutenir les décisions cliniques et les soins aux patients : en utilisant des liens ontologiques dans Amazon Comprehend Medical LLMs, les prestataires peuvent répondre à des questions médicales ou demander des recommandations concernant les soins aux patients. Cela permet aux professionnels de santé de prendre des décisions éclairées qui améliorent les résultats pour les patients et réduisent le risque d'erreurs médicales.
