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Utilizzo di Amazon Comprehend Medical LLMs e per il settore sanitario e delle scienze biologiche
Joe King, Rajesh Sitaraman e Ross Claytor, Amazon Web Services
Dicembre 2024 (storia del documento)
Panoramica
Il volume sempre crescente di dati medici e la necessità di un'elaborazione efficiente e accurata hanno portato all'adozione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Le pratiche del settore sanitario e delle scienze della vita si sono tradizionalmente basate su sistemi basati su regole, codifica manuale e processi di revisione esperti. Questi sistemi e processi richiedono molto tempo e sono soggetti a errori. L'integrazione di tecnologie AI e NLP, come Amazon Comprehend Medical e i modelli base di Amazon Bedrock, offre soluzioni efficienti e scalabili per l'elaborazione dei dati medici, migliorando al contempo la precisione e la coerenza.
Questa guida esplora l'uso di Amazon Comprehend Medical e LLMs l'automazione intelligente nel settore sanitario. Descrive le migliori pratiche, le sfide e gli approcci pratici per semplificare i processi di codifica medica, estrazione delle informazioni sui pazienti e riepilogo dei registri. Utilizzando le funzionalità di Amazon Comprehend Medical LLMs and, le organizzazioni sanitarie possono sbloccare nuovi livelli di efficienza operativa, ridurre i costi e potenzialmente migliorare l'assistenza ai pazienti.
La guida descrive in dettaglio le considerazioni specifiche del settore sanitario, come la comprensione della terminologia medica, l'uso di domini specifici e la risoluzione dei limiti dei sistemi LLMs AI/ML. Fornisce un percorso decisionale completo per i responsabili IT, gli architetti e i responsabili tecnici del settore sanitario per valutare la prontezza organizzativa, valutare le opzioni di implementazione e utilizzare gli strumenti appropriati per un'automazione di successo. Servizi AWS
Seguendo le linee guida e le migliori pratiche descritte in questa guida, le organizzazioni sanitarie possono sfruttare la potenza delle tecnologie AI/ML affrontando al contempo le complessità del settore medico. Questo approccio supporta la conformità alle linee guida etiche e normative e promuove l'uso responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale nel settore sanitario. È progettato per generare approfondimenti accurati e privati.
Destinatari principali
Questa guida è destinata agli stakeholder tecnologici, agli architetti, ai responsabili tecnici e ai responsabili delle decisioni che desiderano implementare soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale basate sull'intelligenza artificiale per l'analisi e l'automazione dei dati medici.
Obiettivi
Le organizzazioni sanitarie e delle scienze della vita possono raggiungere diversi obiettivi aziendali utilizzando Amazon Comprehend Medical LLMs e. Questi risultati includono in genere l'aumento dell'efficienza operativa, la riduzione dei costi e il miglioramento dell'assistenza ai pazienti. Questa sezione descrive gli obiettivi aziendali chiave e i vantaggi associati all'implementazione delle strategie e delle migliori pratiche descritte in questa guida.
Di seguito sono riportati alcuni degli obiettivi che le organizzazioni possono raggiungere implementando le linee guida e le migliori pratiche contenute in questa guida:
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Ridurre i tempi di sviluppo: l'obiettivo finale di questa guida è ridurre i tempi di sviluppo e i costi, ridurre il debito tecnico e mitigare il potenziale fallimento del progetto dovuto al POC. Comprendendo i principali servizi di AI/ML, come Amazon Comprehend Medical, e i vantaggi e i limiti dell'utilizzo del LLM per le attività sanitarie, le aziende possono accelerare il time-to-market e accelerare il raggiungimento degli obiettivi aziendali.
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Estrai informazioni per automatizzare le attività di codifica medica: dopo le visite dei pazienti, gli specialisti in programmazione e i fornitori possono estrarre informazioni dal testo medico, come note soggettive, oggettive, di valutazione e pianificazione (SOAP). Ciò può ridurre gli sforzi di documentazione manuale e aiutare il fornitore a concentrarsi sulle esigenze del paziente. Combinando le funzionalità di riconoscimento delle entità di Amazon Comprehend Medical LLMs con, le organizzazioni possono estrarre informazioni mediche pertinenti dalle cartelle cliniche dei pazienti, dalle note cliniche e da altre fonti di dati sanitari. Questo può ridurre al minimo gli errori umani e promuovere pratiche coerenti.
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Riepilogo delle cartelle cliniche e delle cartelle cliniche dei pazienti: il riepilogo automatico della storia del paziente, dei piani di trattamento e dei risultati medici può far risparmiare tempo prezioso agli operatori sanitari. LLMs può aiutare a generare una documentazione clinica completa e strutturata. Puoi ottenere un contesto aggiuntivo con Amazon Comprehend Medical, utilizzare un LLM di dominio medico o perfezionare un LLM con dati medici. Questi approcci possono aiutare a fornire riepiloghi accurati e a garantire che la documentazione sia conforme ai requisiti e agli standard di conformità.
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Supporta le decisioni cliniche e l'assistenza ai pazienti: utilizzando il collegamento ontologico in Amazon Comprehend Medical e LLMs utilizzando, i fornitori possono rispondere a domande mediche o chiedere consigli sull'assistenza ai pazienti. Ciò consente agli operatori sanitari di prendere decisioni informate che migliorano gli esiti dei pazienti e riducono il rischio di errori medici.
