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# 次のステップとリソース
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このガイドは AWS のサービス 、 を使用して、実稼働環境での実際のアプリケーションの医療 NLP および生成 AI タスクを自動化するのに役立ちます。ここでは、Amazon Comprehend Medical、Amazon Bedrock でサポートされている LLMs、事前トレーニング済みの医療 LLMs、または微調整された LLMs を使用して、ヘルスケアとライフサイエンスのビジネス目標を達成する方法について説明します。このガイドでは、以下のアプローチの利点と制限について説明します。
+ Amazon Comprehend Medical を個別に使用する
+ Amazon Comprehend Medical の結果を LLM に提供する
+ 取得拡張生成 (RAG) アプローチでの事前トレーニング済みの一般的な LLM または医療 LLM の使用
+ 一般的な LLM または医療 LLM の微調整

このガイドの[ディシジョンツリー](choosing-approach.md)と[ビジネス成熟度に関する考慮事項](choosing-approach.md#business-maturity)を使用して、組織の AI/ML 成熟度レベルに基づいてこれらのアプローチから選択します。Amazon Comprehend Medical および Amazon Bedrock LLMs は強力な機能を提供しますが、それらを適切に実装して評価する場合にのみ成功します。このガイドで説明されている[評価情報](evaluation.md)と[メトリクス](evaluation.md#evaluation-metrics)を使用して、ソリューションのパフォーマンスを検証します。

次のステップでは、ヘルスケア IT マネージャー、アーキテクト、技術リーダーが AI/ML 実務者と連携し、NLP 医療タスクを特定することをお勧めします。このガイドを使用して開発パスを選択し、適切な AWS のサービス および 機能を使用して自動化ソリューションを正常に実装します AWS。

## AWS リソース
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+ Amazon Comprehend Medical ドキュメント:
  + [デベロッパーガイド](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/dev/comprehendmedical-welcome.html)
  + [API リファレンス](https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/Welcome.html)
+ [Amazon Bedrock ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
  + [Amazon Bedrock モデル評価](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html)
  + [Amazon Bedrock でのファインチューニング](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-model-fine-tuning.html)
+ [Amazon SageMaker AI でモデルをファインチューニングする](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-use-studio-updated-fine-tune.html)
+ [Amazon SageMaker Ground Truth](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms.html)
+ [Amazon Comprehend 毒性検出](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/trust-safety.html#toxicity-detection)
+ [AWS ヘルスケアコンピテンシーパートナー](https://aws.amazon.com/health/healthcare-partner-solutions/)

## その他のリソース
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+ [Medical-LLM リーダーボードを開く](https://huggingface.co/spaces/openlifescienceai/open_medical_llm_leaderboard)
+ [ヘルスケアの大規模言語モデルの調査: データ、テクノロジー、アプリケーションから説明責任と健全性へ](https://arxiv.org/pdf/2310.05694)
+ [大規模言語モデルは不十分な医療コーダー — 医療コードクエリのベンチマーク](https://ai.nejm.org/doi/pdf/10.1056/AIdbp2300040)
+ [From Beginner to Expert: Modeling Medical Knowledge into General LLMs](https://arxiv.org/html/2312.01040v3)