Usando o Amazon Comprehend Medical e LLMs para saúde e ciências biológicas - AWS Orientação prescritiva
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Usando o Amazon Comprehend Medical e LLMs para saúde e ciências biológicas

Joe King, Rajesh Sitaraman e Ross Claytor, da Amazon Web Services

Dezembro de 2024 (histórico do documento)

Visão geral

O volume cada vez maior de dados médicos e a necessidade de processamento eficiente e preciso impulsionaram a adoção do processamento de linguagem natural (PNL) com tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML). Modelos classificadores pré-treinados e modelos de linguagem ampla (LLMs) surgiram como ferramentas poderosas para várias tarefas médicas de PNL, incluindo respostas a perguntas clínicas, resumo de relatórios e geração de insights. No entanto, o domínio de saúde e ciências biológicas apresenta desafios únicos devido à complexidade da terminologia médica, do conhecimento específico do domínio e dos requisitos regulatórios. O uso eficaz de classificadores pré-treinados ou LLMs nesse domínio requer uma abordagem bem projetada que combine os pontos fortes desses modelos com recursos e técnicas específicos do domínio.

As práticas do setor em saúde e ciências biológicas tradicionalmente se baseiam em sistemas baseados em regras, codificação manual e processos de revisão por especialistas. Esses sistemas e processos são demorados e propensos a erros. A integração das tecnologias de IA e PNL, como o Amazon Comprehend Medical e os modelos básicos do Amazon Bedrock, oferece soluções eficientes e escaláveis para o processamento de dados médicos e, ao mesmo tempo, melhora a precisão e a consistência.

Este guia explora o uso do Amazon Comprehend Medical LLMs e a automação inteligente no setor de saúde. Ele descreve as melhores práticas, desafios e abordagens práticas para simplificar a codificação médica, a extração de informações do paciente e os processos de resumo de registros. Ao usar os recursos do Amazon Comprehend Medical e LLMs, as organizações de saúde podem desbloquear novos níveis de eficiência operacional, reduzir custos e potencialmente melhorar o atendimento ao paciente.

O guia detalha as considerações exclusivas do domínio da saúde, como entender a terminologia médica, usar domínios específicos e abordar as limitações dos sistemas de LLMs IA/ML. Ele fornece um caminho de decisão abrangente para gerentes de TI, arquitetos e líderes técnicos da área de saúde avaliarem a prontidão organizacional, avaliarem as opções de implementação e usarem as ferramentas adequadas Serviços da AWS para uma automação bem-sucedida.

Seguindo as diretrizes e as melhores práticas descritas neste guia, as organizações de saúde podem aproveitar o poder das tecnologias de IA/ML enquanto navegam pelas complexidades do domínio médico. Essa abordagem apóia a conformidade com as diretrizes éticas e regulatórias e promove o uso responsável dos sistemas de IA na área da saúde. Ele foi projetado para gerar insights precisos e privados.

Público-alvo

Este guia é destinado a partes interessadas em tecnologia, arquitetos, líderes técnicos e tomadores de decisão que desejam implementar soluções de processamento de linguagem natural baseadas em IA para análise e automação de dados médicos.

Objetivos

Organizações de saúde e ciências biológicas podem atingir várias metas de negócios usando o Amazon Comprehend Medical e. LLMs Esses resultados geralmente incluem aumento da eficiência operacional, redução de custos e melhoria do atendimento ao paciente. Esta seção descreve os principais objetivos comerciais e os benefícios associados à implementação das estratégias e melhores práticas descritas neste guia.

A seguir estão alguns dos objetivos que as organizações podem alcançar implementando as diretrizes e as melhores práticas deste guia:

  • Reduza o tempo de desenvolvimento — O objetivo final deste guia é reduzir o tempo de desenvolvimento com o custo, diminuir a dívida técnica e mitigar possíveis falhas do projeto devido ao POC. Ao compreender os principais serviços de IA/ML, como o Amazon Comprehend Medical, e as vantagens e limitações do uso do LLM para tarefas de saúde, as empresas podem alcançar um tempo de lançamento mais rápido no mercado e aumentar sua velocidade no cumprimento dos objetivos comerciais.

  • Extraia informações para automatizar as tarefas de codificação médica — Após as visitas aos pacientes, especialistas em codificação e provedores podem extrair informações de textos médicos, como notas subjetivas, objetivas, de avaliação e planejamento (SOAP). Isso pode reduzir os esforços de documentação manual e ajudar o profissional a se concentrar nas necessidades do paciente. Ao combinar os recursos de reconhecimento de entidades do Amazon Comprehend Medical com LLMs, as organizações podem extrair informações médicas relevantes de registros de pacientes, notas clínicas e outras fontes de dados de saúde. Isso pode minimizar os erros humanos e promover práticas consistentes.

  • Resuma os registros dos pacientes e a documentação clínica — O resumo automatizado do histórico do paciente, dos planos de tratamento e dos resultados médicos pode economizar um tempo valioso para os profissionais de saúde. LLMs pode ajudar a gerar documentação clínica abrangente e estruturada. Você pode obter mais contexto com o Amazon Comprehend Medical, usar um LLM de domínio médico ou ajustar um LLM com dados médicos. Essas abordagens podem ajudar a fornecer resumos precisos e garantir que a documentação esteja de acordo com os requisitos e padrões de conformidade.

  • Support decisões clínicas e atendimento ao paciente — Usando a vinculação ontológica no Amazon Comprehend Medical e LLMs usando, os provedores podem responder perguntas médicas ou buscar recomendações sobre o atendimento ao paciente. Isso capacita os profissionais de saúde a tomar decisões informadas que melhoram os resultados dos pacientes e reduzem o risco de erros médicos.