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ヘルスケア AWS 向けの での取得拡張生成ソリューションの作成

Amazon Web Services、Accenture、および Cadiem (寄稿者)

2025 年 3 月 (ドキュメント履歴)

大規模言語モデル (LLMs) と生成 AI 以前は、ヘルスケア業界で自動化および高精度アプリケーションを開発する作業は困難でした。従来の方法は、手動によるデータ入力と分析に大きく依存していました。医療画像と患者記録の分析は複雑であるため、広範な人間の介入が必要であり、多くの場合、ワークフローが断片化され、非効率的です。AI テクノロジーの進歩は、ハイパーパーソナライズされたアプリケーションを大規模に構築するのに役立ちます。ヘルスケアアプリケーションは、医療ナレッジベースと統合し、診断画像をより高い精度で解釈し、予測モデルを使用して患者の成果を予測できるようになりました。

このガイドでは、LLMs が構築できる検索拡張生成アプリケーションを通じて医療に変革をもたらしている方法について説明します AWS のサービス。Retrieval Augmented Generation (RAG) は、LLM がレスポンスを生成する前にトレーニングデータソースの外部にある信頼できるデータソースを参照する生成 AI テクノロジーです。RAG アプリケーションは、実際の知識に基づいてモデルの出力を測り、ハルシネーションを減らし、レスポンスの関連性を高めます。医療部門では、RAG を使用して正確でup-to-date医療情報を提供し、医療プロバイダーが最新の研究および臨床ガイドラインにアクセスできるようにします。これらのテクノロジーは、データを実用的なインサイトに変換し、複雑なプロセスを自動化することで、患者ケアの強化、運用の合理化、医療専門家の生産性の向上に役立ちます。

Amazon Bedrock では、LLMs微調整し、インテリジェントエージェントと統合して、高度な医療ソリューションを作成できます。このガイドでは、Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune のシナジーを強調し、これらのサービスが検索の関連性を高め、高度なマルチソースデータの取得を通じて RAG ソリューションをどのように向上させるかを示します。Amazon Bedrock エージェントを使用する包括的な Amazon Bedrock ソリューションをオーケストレーションし、さまざまなデータリポジトリ間のインタラクションLangChainをシームレスに調整できます。この統合は、特殊なサービスを組み合わせて、より効果的で効率的な AI 駆動型システムを作成する能力を示しています。

患者のケアと生産性

このガイドでは、患者ケアと生産性に関する 2 つの実際のユースケースを紹介します。患者データの拡張と再入院リスクの予測です。これらのソリューションを大規模に実装するための戦略的設計図を提供し、医療組織が AI 主導のプロセスを産業化するための明確な道筋を提供します。これらのインサイトを通じて、医療施設は高度な AI テクノロジーを使用して、より効率的でインテリジェントなワークフローを作成できます。

人材管理

このガイドでは、医療従事者が生成 AI を日常業務にシームレスに統合するための再スキルと権限を与える戦略についても概説します。これにより、生産性と患者ケアの品質の両方を向上させることができます。高度な AI ツールを効果的に使用するスキルをワークフォースに提供することで、医療組織は投資収益率を最大化し、患者ケアのイノベーションを推進できます。

この AI を活用した人材管理ソリューションには、以下の主要な機能が含まれています。

これらの AI 主導の機能を組み合わせることで、ワークフォースのパフォーマンスを最適化し、インテリジェンスと効率を高めて人材管理に変革をもたらします。