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Creando soluciones de recuperación y generación aumentada AWS para el cuidado de la salud
Amazon Web Services, Accenture, y Cadiem (colaboradores)
Marzo de 2025 (historial del documento)
Antes de los grandes modelos lingüísticos (LLMs) y la IA generativa, la tarea de desarrollar aplicaciones automatizadas y de alta precisión en el sector de la salud era todo un desafío. Los métodos tradicionales se basaban en gran medida en la entrada y el análisis manuales de los datos. La complejidad de analizar las imágenes médicas y los registros de los pacientes requería una amplia intervención humana, lo que a menudo daba lugar a flujos de trabajo fragmentados e ineficientes. El avance de las tecnologías de IA le ayuda a crear aplicaciones hiperpersonalizadas a escala. Las aplicaciones sanitarias ahora pueden integrarse con las bases de conocimientos médicos, interpretar las imágenes de diagnóstico con mayor precisión y pronosticar los resultados de los pacientes mediante modelos predictivos.
Esta guía analiza cómo LLMs están revolucionando la asistencia sanitaria mediante aplicaciones de generación aumentada de recuperación con las que puede crear aplicaciones. Servicios de AWSLa generación aumentada de recuperación (RAG) es una tecnología de IA generativa en la que un máster hace referencia a una fuente de datos autorizada que se encuentra fuera de sus fuentes de datos de formación antes de generar una respuesta. Las aplicaciones de RAG basan los resultados del modelo en el conocimiento del mundo real, lo que reduce las alucinaciones y aumenta la relevancia de la respuesta. En el sector de la salud, el RAG se puede utilizar para proporcionar información up-to-date médica y precisa, lo que garantiza que los proveedores de atención médica tengan acceso a las investigaciones y directrices clínicas más recientes. Al transformar los datos en información procesable y automatizar procesos complejos, estas tecnologías ayudan a mejorar la atención a los pacientes, agilizar las operaciones y mejorar la productividad de los profesionales de la salud.
En Amazon Bedrock, puede ajustarlos LLMs e integrarlos con agentes inteligentes para crear soluciones sanitarias avanzadas. Al destacar la sinergia entre Amazon OpenSearch Service y Amazon Neptune, la guía demuestra cómo estos servicios mejoran las soluciones RAG mediante una mayor relevancia de búsqueda y una recuperación avanzada de datos de múltiples fuentes. Puede organizar soluciones integrales de Amazon Bedrock que utilicen agentes de Amazon Bedrock y LangChain
Atención al paciente y productividad
Esta guía presenta dos casos de uso reales para la atención y la productividad de los pacientes: el aumento de los datos de los pacientes y la predicción de los riesgos de reingreso. Proporciona planes estratégicos para implementar estas soluciones a escala, ofreciendo a las organizaciones de atención médica un camino claro hacia la industrialización de los procesos impulsados por la IA. Gracias a estos conocimientos, las instituciones sanitarias pueden utilizar tecnologías de IA avanzadas para crear flujos de trabajo más eficientes e inteligentes.
Gestión del talento
Esta guía también describe las estrategias para volver a capacitar y capacitar a los trabajadores de la salud para que integren sin problemas la IA generativa en sus rutinas diarias. Esto puede mejorar tanto la productividad como la calidad de la atención al paciente. Al dotar a sus empleados de las habilidades necesarias para utilizar eficazmente las herramientas avanzadas de IA, las organizaciones sanitarias pueden maximizar el retorno de la inversión e impulsar la innovación en la atención a los pacientes.
Esta solución de gestión del talento basada en la IA incluye las siguientes características clave:
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Analizador inteligente de currículums de talentos: al utilizar el avanzado LLMs disponible en Amazon Bedrock, esta herramienta extrae y analiza de manera eficiente las habilidades y atributos fundamentales de los talentos de los currículums. Esta herramienta puede agilizar el proceso de contratación.
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Base de conocimientos sobre talentos: con la tecnología de Amazon Neptune, esta base de datos dinámica proporciona información en tiempo real sobre los niveles de personal, la distribución de habilidades y las tendencias del sector. Esto le ayuda a tomar decisiones basadas en datos sobre la administración de la fuerza laboral.
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Motor de recomendaciones de aprendizaje: esta herramienta impulsada por la IA identifica las brechas de habilidades dentro de la organización y recomienda programas de capacitación personalizados para el personal médico. Esta herramienta promueve el desarrollo profesional continuo y ayuda a su fuerza laboral a adaptarse a las tecnologías sanitarias en evolución.
En conjunto, estas funciones impulsadas por la IA ayudan a optimizar el rendimiento de la fuerza laboral, revolucionando la gestión del talento con una mayor inteligencia y eficiencia.
