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환자 인사이트 - Amazon Connect Health
환자 인사이트의 작동 방식입력작업 제출 및 추적출력요약 렌더링

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

환자 인사이트

환자 인사이트는 구조화된 임상 기록, 임상 문서 및 임시 파일을 검색한 다음 임상의가 각 진료 전에 검토할 수 있도록 집중된 요약을 생성하여 종단 환자 데이터를 간결하고 실행 가능한 방문 전 요약으로 합성합니다.

환자 인사이트는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 종단적 데이터 합성 - 구조화된 FHIR 리소스, FHIR DocumentReference/Binary 리소스 및 S3 문서에 분산된 환자 데이터를 단일 통합 방문 전 요약으로 검색하고 합성합니다.

  • 증거 연결 출력 - 요약의 모든 임상 문에는 이를 지원하는 특정 FHIR 리소스 또는 소스 문서와 다시 연결되는 증거 참조가 포함됩니다.

  • 대면 사유별 포커스 요약 - 대면 사유 또는 주요 불만 사항에 맞게 인사이트를 조정합니다. 예를 들어, 건강 관리 방문 요약은 예방 검사 및 예방 조치 상태를 강조하는 반면, 수술 후속 요약은 절차 기록과 수술 후 참고 사항의 우선순위를 정합니다.

  • 원활한 워크플로 통합 - 기존 워크플로 내에서 렌더링을 완벽하게 제어할 수 있는 구조화된 JSON 문서를 제공합니다.

  • AWS 에코시스템 통합 - 문서 수집 및 요약 전송을 위해 FHIR 호환 데이터 스토어 및 Amazon S3로 AWS HealthLake와 통합합니다.

환자 인사이트는 미국 동부(버지니아 북부)(us-east-1) 및 미국 서부(오레곤)(us-west-2) 리전에서 미리 보기로 사용할 수 있습니다.

중요

환자 인사이트는 미리 보기 기능으로 사용할 수 있으며 변경될 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 미리 보기 기능을 사용하지 마십시오.

환자 인사이트의 작동 방식

환자 인사이트는 다음 4단계로 구성된 비동기식 작업 기반 워크플로를 사용합니다.

  1. 작업 제출 - 애플리케이션이 StartPatientInsightsJob API를 호출하여 환자 인사이트 작업을 제출합니다. 요청은 환자, 대면 유형, 요청 임상의, 데이터 소스 및 출력 위치를 지정합니다. API는 고유한 작업 식별자를 반환합니다.

  2. 데이터 검색 및 합성 - 환자 인사이트는 구성된 데이터 소스에서 환자의 임상 데이터를 검색합니다. 서비스는 FHIR 준수 데이터 스토어(예: AWS HealthLake)에 연결하여 구조화된 임상 레코드를 가져옵니다. 또한 FHIR DocumentReference 및 Binary 리소스에서 임상 문서를 검색하고 Amazon S3에서 임시 문서를 수집할 수 있습니다.

  3. 완료를 위한 폴링 - 애플리케이션은 GetPatientInsightsJob. 일반적인 작업은 환자 임상 기록의 양과 복잡성에 따라 2~5분 내에 완료됩니다.

  4. 출력 검색 - 작업 상태가 SUCCEEDED에 도달하면 지정한 S3 출력 경로에서 생성된 방문 전 요약을 사용할 수 있습니다. 애플리케이션이 요약을 검색하여 임상의에게 제공합니다.

입력

환자 컨텍스트

FHIR 서버에서 환자의 FHIR ID에 해당하는 고유한 환자 식별자를 제공합니다. 이 식별자는 서비스가 해당 환자의 임상 기록에 대해 FHIR 엔드포인트를 쿼리하는 데 사용하는 키입니다.

상황 이유

대면 사유는 서비스에 계획된 방문 유형과 환자가 방문하는 이유를 알려줍니다. 이렇게 하면 서비스가 가장 관련성이 높은 임상 정보를 우선시하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 건강 관리 방문 요약은 예방 검사 및 예방 조치 상태를 강조하는 반면, 수술 후속 요약은 절차 기록과 수술 후 참고 사항의 우선순위를 정합니다.

사용자 컨텍스트

요약, 역할 및 전문 분야를 요청하는 임상의를 식별합니다. 이 정보는 서비스가 임상의의 필요에 맞게 요약을 조정하는 데 도움이 됩니다.

입력 데이터 구성

서비스가 환자의 임상 데이터를 찾아야 하는 위치를 지정합니다.

  • FHIR 서버 - 인증을 위한 OAuth 토큰과 함께 FHIR 호환 데이터 스토어(예: AWS HealthLake)를 가리키는 FHIR 엔드포인트 URL을 제공합니다. 이 서비스는 1~24개월의 구성 가능한 룩백 기간을 지원합니다.

  • FHIR DocumentReference 및 이진 리소스 - 서비스는 동일한 FHIR 엔드포인트에서 배출 요약, 상담 메모 및 진단 보고서와 같은 임상 문서를 검색합니다.

  • S3 소스 - 팩스로 전송된 전문가 추천서, 외부 병원 기록 또는 스캔한 영상 보고서와 같이 서비스에 포함되어야 하는 Amazon S3에 저장된 문서를 지정합니다.

지원되는 파일 형식

파일 형식 최대 크기

PDF(application/pdf)

500MB 또는 3,000페이지

JPEG(이미지/jpeg)

10MB

PNG(이미지/png)

10MB
참고

이 서비스는 지원되지 않는 파일이나 크기가 큰 파일을 소스에 따라 다르게 처리합니다. S3 소스는 지원되지 않거나 크기가 큰 파일이 있는 경우 작업이 실패합니다. 지원되지 않거나 크기가 큰 FHIR DocumentReference 및 이진 리소스는 자동으로 건너뜁니다.

문서 처리 제한

환자 인사이트는 모든 문서 소스를 합쳐 작업당 최대 10개의 문서를 허용합니다. 서비스는 다음 순서로 문서를 처리합니다.

  1. S3 소스 문서가 먼저 처리됩니다.

  2. FHIR DocumentReference 및 Binary 문서는 순차적으로 처리됩니다.

총 문서 수가 10개를 초과하면이 순서에 따라 처음 10개만 처리됩니다.

입력 데이터 구성

서비스가 완료된 방문 전 요약을 전송하는 S3 출력 경로를 지정합니다. S3 버킷 수명 주기 정책을 통해 환자 인사이트 출력의 보존 및 수명 주기를 관리합니다.

작업 제출 및 추적

환자 인사이트 작업을 제출한 후 GetPatientInsightsJob API를 폴링하여 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 다음 표에서는 가능한 작업 상태를 설명합니다.

Status 설명

SUBMITTED

작업이 수락되었으며 처리를 위해 대기열에 있습니다.

IN_PROGRESS

서비스가 임상 데이터를 검색하고, 소스 문서를 처리하고, 환자 요약을 생성하고 있습니다.

SUCCEEDED

작업이 성공적으로 완료되었습니다. 생성된 요약은 지정된 S3 출력 경로에서 사용할 수 있습니다.

FAILED

작업이 성공적으로 완료되지 않았습니다. 특정 실패 이유에 대한 GetPatientInsightsJob 응답의 오류 세부 정보를 확인합니다.

출력

환자 인사이트 작업이 성공적으로 완료되면 Amazon Connect Health는 구성된 S3 출력 경로에 구조화된 JSON 문서를 전달합니다. 이 문서에는 명확하게 정의된 섹션으로 구성된 방문 전 요약이 포함되어 있으며 모든 임상 설명은 지원 증거와 연결됩니다.

요약 섹션

다음 트리는 출력 스키마의 구조를 보여줍니다.

PatientSummaries[] (array)
└── PatientSummary
    ├── JobId
    ├── SummaryType (e.g., "Pre-visit")
    ├── PatientId
    ├── GeneratedAt (ISO 8601 timestamp)
    └── Sections[] (array)
        ├── SectionName
        └── ClinicalNarrative[] (array)
            ├── Text (clinical content with markdown formatting)
            └── Evidence[] (array of FHIR resource references)
TotalCount
GeneratedAt (ISO 8601 timestamp)
HccIncluded (boolean)

방문 전 요약은 5개 섹션으로 구성되어 있습니다.

섹션 포함된 내용

PATIENT_AND_ENCOUNTER_OVERVIEW

의학적 과거력, 활성 상태, 현재 약물, 알러지, 과거 수술 및 가족력.

SINCE_LAST_VISIT

새 랩, 전문가 메모, 약물 변경, 증상 및 환자의이 공급자와의 마지막 접촉 이후 발생한 개입.

추세

A1c, 혈압, 가중치, 랩 값과 같은 주요 임상 지표의 시간 경과에 따른 패턴입니다.

CMS_HCC_CODING_ANALYSIS

이전에 문서화된 CMS 계층적 조건 범주(HCC) 위험 조정과 관련된 조건입니다. 임상의는 각 조건이 여전히 존재하는지 확인합니다.

HHS_HCC_CODING_ANALYSIS

HHS-HCC 위험 조정과 관련된 이전에 문서화된 조건. 임상의는 각 조건이 여전히 존재하는지 확인합니다.

각 섹션에는 임상 서술 객체 배열이 포함되어 있습니다. 임상 서술은 서비스가 환자 데이터에서 생성하는 개별 임상 콘텐츠 단위입니다. 임상 서술 내의 텍스트에는 애플리케이션이 표시 컨텍스트에 따라 구문 분석하고 렌더링할 수 있는 마크다운 형식(예: 글머리 기호 마커, 헤더 및 강조)이 포함될 수 있습니다.

처음 세 섹션은 임상의가 검사실로 들어가기 전에 일반적으로 답변해야 하는 질문에 답합니다.이 환자는 누구입니까? 마지막으로 본 이후 어떻게 되었나요? 상황이 어떻게 바뀌었나요? 마지막 두 섹션은 조건 검토를 지원하므로 조직은 Fee-for-Service 및 가치 기반 의료 모델 모두에서 적절한 수익을 창출할 수 있습니다. 이 섹션에는 HCC 위험 조정 가중치를 포함하는 이전에 문서화된 조건과 각 조건이 마지막으로 평가된 날짜 및 조건이 여전히 임상적으로 존재하는지 확인하는 프롬프트가 나와 있습니다. CMS 및 HHS 섹션은 두 위험 조정 모델이 모두 적용되는 중첩 조건을 표시하거나 각 모델의 범주 정의에 따라 다른 조건을 표시할 수 있습니다.

증거 참조

요약의 모든 임상 서술에는 생성된 문을 지원하는 특정 FHIR 리소스 또는 소스 문서에 다시 연결하는 증거 배열이 포함되어 있습니다. 증거 참조는와 ResourceType/ResourceId같은 형식을 사용합니다Condition/d68e8fc6-2e5f-4a3e-a2a7-942a435e78ec.

여러 소스에서 합성되는 섹션 헤더 또는 요약 문과 같은 구조 요소에는 빈 증거 배열이 있을 수 있습니다. 특정 환자 데이터에서 파생된 임상 문, 즉 특정 랩 결과, 문서화된 알레르기, 과거 발견, 이전에 평가된 조건에는 해당 FHIR 리소스 참조가 포함됩니다.

HccIncluded 플래그

출력에는 작업에 대해 조건 검토 섹션(CMS 및 HHS HCC 코딩 분석)이 생성되었는지 여부를 나타내는 최상위 HccIncluded 플래그가 포함됩니다.

요약 렌더링

애플리케이션의 임상의에게 요약을 제공하려면:

  1. 각 섹션을 순서대로 반복합니다.

  2. 섹션 내 각 임상 서술의 텍스트 값을 연결합니다.

  3. 표시 컨텍스트에 대한 마크다운 형식을 구문 분석합니다.

  4. 증거 참조를 사용하여 소스 FHIR 리소스 또는 문서에 대한 드릴다운 링크를 제공합니다.

조건 검토 섹션의 경우, 각 표시된 조건을 임상의가 워크플로 내에서 직접 각 조건을 확인, 무시 또는 주석을 달 수 있는 대화형 요소로 렌더링합니다. 구조화된 출력 형식을 사용하면 요약 렌더링 방법을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

전체 API 파라미터 세부 정보 및 요청/응답 스키마는 Amazon Connect Health API 참조를 참조하세요.