Entwicklung von Retrieval Augmented Generation-Lösungen AWS für das Gesundheitswesen

Amazon Web Services, Accenture, und Cadiem (Mitwirkende)

März 2025 (Geschichte des Dokuments)

Vor großen Sprachmodellen (LLMs) und generativer KI war die Entwicklung automatisierter und hochpräziser Anwendungen im Gesundheitswesen eine Herausforderung. Herkömmliche Methoden beruhten stark auf manueller Dateneingabe und -analyse. Die Komplexität der Analyse medizinischer Bildgebung und Patientenakten erforderte umfangreiche menschliche Eingriffe, was häufig zu fragmentierten und ineffizienten Arbeitsabläufen führte. Die Weiterentwicklung der KI-Technologien hilft Ihnen dabei, hyperpersonalisierte Anwendungen in großem Maßstab zu entwickeln. Anwendungen im Gesundheitswesen können jetzt in medizinische Wissensdatenbanken integriert werden, diagnostische Bilder mit höherer Genauigkeit interpretieren und mithilfe von Vorhersagemodellen Behandlungsergebnisse prognostizieren.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie LLMs Sie das Gesundheitswesen durch Retrieval Augmented Generation-Anwendungen, mit denen Sie bauen können, revolutionieren. AWS-ServicesRetrieval Augmented Generation (RAG) ist eine generative KI-Technologie, bei der ein LLM auf eine verlässliche Datenquelle verweist, die sich außerhalb seiner Trainingsdatenquellen befindet, bevor es eine Antwort generiert. RAG-Anwendungen stützen die Ergebnisse des Modells auf Wissen aus der realen Welt, wodurch Halluzinationen reduziert und die Relevanz der Antworten erhöht werden. Im Gesundheitswesen kann RAG eingesetzt werden, um genaue und up-to-date medizinische Informationen bereitzustellen und so sicherzustellen, dass Gesundheitsdienstleister Zugang zu den neuesten Forschungsergebnissen und klinischen Leitlinien haben. Durch die Umwandlung von Daten in verwertbare Erkenntnisse und die Automatisierung komplexer Prozesse tragen diese Technologien dazu bei, die Patientenversorgung zu verbessern, Abläufe zu rationalisieren und die Produktivität von medizinischem Fachpersonal zu steigern.

In Amazon Bedrock können Sie sie fein abstimmen LLMs und mit intelligenten Agenten integrieren, um fortschrittliche Gesundheitslösungen zu entwickeln. Der Leitfaden hebt die Synergie zwischen Amazon OpenSearch Service und Amazon Neptune hervor und zeigt, wie diese Dienste RAG-Lösungen durch verbesserte Suchrelevanz und erweiterten Datenabruf aus mehreren Quellen verbessern. Sie können umfassende Amazon Bedrock-Lösungen orchestrieren, die Amazon Bedrock-Agenten verwenden und LangChainum Interaktionen zwischen verschiedenen Datenrepositorien nahtlos zu koordinieren. Diese Integration zeigt, wie leistungsfähig die Kombination spezialisierter Dienste zur Schaffung effektiverer und effizienterer KI-gestützter Systeme ist.

Patientenversorgung und Produktivität

In diesem Leitfaden werden zwei reale Anwendungsfälle für Patientenversorgung und Produktivität vorgestellt: die Erweiterung von Patientendaten und die Vorhersage von Risiken bei einer erneuten Aufnahme. Es enthält strategische Pläne für die Implementierung dieser Lösungen in großem Maßstab und bietet Organisationen im Gesundheitswesen einen klaren Weg zur Industrialisierung KI-gestützter Prozesse. Durch diese Erkenntnisse können Gesundheitseinrichtungen fortschrittliche KI-Technologien nutzen, um effizientere und intelligentere Arbeitsabläufe zu schaffen.

Talentmanagement

Dieser Leitfaden beschreibt auch Strategien zur Umschulung und Befähigung von Mitarbeitern im Gesundheitswesen, generative KI nahtlos in ihren Alltag zu integrieren. Dies kann sowohl die Produktivität als auch die Qualität der Patientenversorgung verbessern. Indem sie ihre Belegschaft mit den Fähigkeiten ausstatten, fortschrittliche KI-Tools effektiv zu nutzen, können Gesundheitsorganisationen ihre Kapitalrendite maximieren und Innovationen in der Patientenversorgung vorantreiben.

Diese KI-gestützte Talentmanagement-Lösung umfasst die folgenden Hauptfunktionen:

• Intelligenter Talent-Lebenslauf-Parser — Mithilfe der in Amazon Bedrock LLMs verfügbaren erweiterten Funktionen extrahiert und analysiert dieses Tool auf effiziente Weise wichtige Fähigkeiten und Eigenschaften von Talenten aus Lebensläufen. Dieses Tool kann den Rekrutierungsprozess rationalisieren.

• Wissensdatenbank für Talente — Diese dynamische Datenbank wird von Amazon Neptune unterstützt und bietet in Echtzeit Einblicke in Personalbestand, Qualifikationsverteilung und Branchentrends. Dies hilft Ihnen, datengestützte Entscheidungen zum Personalmanagement zu treffen.

• Engine für Lernempfehlungen — Dieses KI-gestützte Tool identifiziert Qualifikationslücken innerhalb des Unternehmens und empfiehlt personalisierte Schulungsprogramme für medizinisches Personal. Dieses Tool fördert die kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung und hilft Ihrer Belegschaft, sich an die sich weiterentwickelnden Gesundheitstechnologien anzupassen.

Zusammen tragen diese KI-gestützten Funktionen dazu bei, die Leistung der Belegschaft zu optimieren und das Talentmanagement durch mehr Intelligenz und Effizienz zu revolutionieren.