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Verwendung von Amazon Comprehend Medical und LLMs für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften
Joe King, Rajesh Sitaraman und Ross Claytor, Amazon Web Services
Dezember 2024 (Geschichte der Dokumente)
Übersicht
Das ständig wachsende Volumen an medizinischen Daten und der Bedarf an effizienter und genauer Verarbeitung haben die Einführung von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)
Die Branchenpraktiken im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften stützten sich traditionell auf regelbasierte Systeme, manuelle Kodierung und Verfahren zur Überprüfung durch Experten. Diese Systeme und Prozesse sind zeitaufwändig und fehleranfällig. Die Integration von KI- und NLP-Technologien wie Amazon Comprehend Medical und den Foundation-Modellen in Amazon Bedrock bietet effiziente und skalierbare Lösungen für die Verarbeitung medizinischer Daten und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und Konsistenz.
In diesem Leitfaden wird der Einsatz von Amazon Comprehend Medical und LLMs die intelligente Automatisierung im Gesundheitswesen untersucht. Es beschreibt bewährte Verfahren, Herausforderungen und praktische Ansätze zur Rationalisierung der Prozesse für die medizinische Kodierung, die Extraktion von Patienteninformationen und die Zusammenfassung von Aufzeichnungen. Durch die Nutzung der Funktionen von Amazon Comprehend Medical und LLMs können Gesundheitsorganisationen ein neues Maß an betrieblicher Effizienz erreichen, Kosten senken und potenziell die Patientenversorgung verbessern.
Der Leitfaden beschreibt die besonderen Aspekte des Gesundheitswesens, wie z. B. das Verständnis der medizinischen Terminologie, die Verwendung domänenspezifischer LLMs Anwendungen und die Beseitigung der Einschränkungen von KI/ML-Systemen. Er bietet IT-Managern, Architekten und technischen Führungskräften im Gesundheitswesen einen umfassenden Entscheidungsprozess, mit dem sie beurteilen können, ob das Unternehmen bereit ist, Implementierungsoptionen zu bewerten und die geeigneten Tools für eine erfolgreiche AWS-Services Automatisierung einzusetzen.
Indem sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Richtlinien und bewährten Verfahren befolgen, können Organisationen im Gesundheitswesen das Potenzial von KI/ML-Technologien nutzen und gleichzeitig die Komplexität des medizinischen Bereichs bewältigen. Dieser Ansatz unterstützt die Einhaltung ethischer und regulatorischer Richtlinien und fördert den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen im Gesundheitswesen. Es wurde entwickelt, um genaue und private Erkenntnisse zu generieren.
Zielgruppe
Dieser Leitfaden richtet sich an Technologievertreter, Architekten, technische Leiter und Entscheidungsträger, die KI-gestützte Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Analyse und Automatisierung medizinischer Daten implementieren möchten.
Ziele
Organisationen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften können mithilfe von Amazon Comprehend Medical und mehrere Geschäftsziele erreichen. LLMs Zu diesen Ergebnissen gehören in der Regel die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Senkung der Kosten und die Verbesserung der Patientenversorgung. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Geschäftsziele und die damit verbundenen Vorteile beschrieben, die sich aus der Umsetzung der in diesem Leitfaden beschriebenen Strategien und bewährten Verfahren ergeben.
Im Folgenden sind einige der Ziele aufgeführt, die Unternehmen durch die Umsetzung der Richtlinien und bewährten Verfahren in diesem Leitfaden erreichen können:
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Verkürzung der Entwicklungszeit — Das ultimative Ziel dieses Leitfadens besteht darin, die Entwicklungszeit und damit verbundene Kosten zu reduzieren, technische Schulden zu verringern und mögliche Projektausfälle aufgrund von POC zu verhindern. Wenn Unternehmen die wichtigsten KI/ML-Dienste wie Amazon Comprehend Medical und die Vor- und Nachteile des LLM-Einsatzes für Aufgaben im Gesundheitswesen verstehen, können sie die Markteinführungszeit verkürzen und ihre Geschäftsziele schneller erreichen.
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Extrahieren Sie Informationen, um medizinische Kodierungsaufgaben zu automatisieren — Nach Patientenbesuchen können Kodierungsspezialisten und -dienstleister Erkenntnisse aus medizinischen Texten extrahieren, z. B. subjektive, objektive Notizen, Beurteilungs- und Plannotizen (SOAP). Dies kann den manuellen Dokumentationsaufwand reduzieren und dem Anbieter helfen, sich auf die Bedürfnisse des Patienten zu konzentrieren. Durch die Kombination der Funktionen zur Erkennung von Entitäten von Amazon Comprehend Medical mit LLMs können Unternehmen relevante medizinische Informationen aus Patientenakten, klinischen Notizen und anderen Gesundheitsdatenquellen extrahieren. Dadurch können menschliche Fehler minimiert und einheitliche Verfahren gefördert werden.
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Zusammenfassung von Patientenakten und klinischen Unterlagen — Durch die automatisierte Zusammenfassung der Krankengeschichte, der Behandlungspläne und der medizinischen Ergebnisse können Gesundheitsdienstleister wertvolle Zeit sparen. LLMs kann bei der Erstellung umfassender und strukturierter klinischer Unterlagen helfen. Sie können mit Amazon Comprehend Medical zusätzlichen Kontext abrufen, ein LLM für medizinische Domänen verwenden oder ein LLM mit medizinischen Daten verfeinern. Diese Ansätze können dazu beitragen, genaue Zusammenfassungen zu erstellen und sicherzustellen, dass die Dokumentation den Compliance-Anforderungen und -Standards entspricht.
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Support klinischer Entscheidungen und Patientenversorgung — Mithilfe der Ontologie-Verknüpfung in Amazon Comprehend Medical können Anbieter medizinische Fragen beantworten oder Empfehlungen zur Patientenversorgung einholen. LLMs Auf diese Weise können medizinische Fachkräfte fundierte Entscheidungen treffen, die die Behandlungsergebnisse verbessern und das Risiko von medizinischen Fehlern verringern.
