Création de solutions de génération augmentée de récupération AWS pour les soins de santé

Amazon Web Services, Accenture, et Cadiem (contributeurs)

Mars 2025 (historique du document)

Avant les grands modèles de langage (LLMs) et l'IA générative, le développement d'applications automatisées et de haute précision dans le secteur de la santé était un défi. Les méthodes traditionnelles reposaient largement sur la saisie et l'analyse manuelles des données. La complexité de l'analyse de l'imagerie médicale et des dossiers des patients a nécessité une intervention humaine importante, ce qui a souvent entraîné des flux de travail fragmentés et inefficaces. Les progrès des technologies d'intelligence artificielle vous aident à créer des applications hyperpersonnalisées à grande échelle. Les applications de santé peuvent désormais s'intégrer aux bases de connaissances médicales, interpréter les images diagnostiques avec une précision accrue et prévoir les résultats des patients à l'aide de modèles prédictifs.

Ce guide explique comment LLMs révolutionnent les soins de santé grâce à des applications de génération augmentée de récupération avec lesquelles vous pouvez créer. Services AWSLa génération augmentée de récupération (RAG) est une technologie d'IA générative dans laquelle un LLM fait référence à une source de données faisant autorité qui se trouve en dehors de ses sources de données de formation avant de générer une réponse. Les applications RAG fondent les résultats du modèle sur des connaissances du monde réel, ce qui réduit les hallucinations et augmente la pertinence des réponses. Dans le secteur de la santé, le RAG peut être utilisé pour fournir des informations up-to-date médicales précises, garantissant ainsi que les prestataires de soins de santé ont accès aux dernières recherches et directives cliniques. En transformant les données en informations exploitables et en automatisant des processus complexes, ces technologies contribuent à améliorer les soins aux patients, à rationaliser les opérations et à améliorer la productivité des professionnels de santé.

Dans Amazon Bedrock, vous pouvez les affiner LLMs et les intégrer à des agents intelligents pour créer des solutions de santé avancées. Soulignant la synergie entre Amazon OpenSearch Service et Amazon Neptune, le guide montre comment ces services améliorent les solutions RAG grâce à une pertinence de recherche améliorée et à une extraction avancée de données multi-sources. Vous pouvez orchestrer des solutions Amazon Bedrock complètes qui utilisent les agents Amazon Bedrock et LangChainpour coordonner de manière fluide les interactions entre les différents référentiels de données. Cette intégration démontre le pouvoir de combiner des services spécialisés pour créer des systèmes pilotés par l'IA plus efficaces et efficients.

Soins aux patients et productivité

Ce guide présente deux cas d'utilisation concrets pour les soins aux patients et la productivité : l'augmentation des données sur les patients et la prévision des risques de réadmission. Il fournit des plans stratégiques pour la mise en œuvre de ces solutions à grande échelle, offrant aux établissements de santé une voie claire vers l'industrialisation des processus pilotés par l'IA. Grâce à ces informations, les établissements de santé peuvent utiliser des technologies d'intelligence artificielle avancées pour créer des flux de travail plus efficaces et plus intelligents.

Gestion des talents

Ce guide décrit également des stratégies visant à requalifier les professionnels de santé et à leur donner les moyens d'intégrer facilement l'IA générative dans leur routine quotidienne. Cela peut améliorer à la fois la productivité et la qualité des soins aux patients. En dotant leur personnel des compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils avancés d'intelligence artificielle, les établissements de santé peuvent optimiser leur retour sur investissement et stimuler l'innovation dans les soins aux patients.

Cette solution de gestion des talents basée sur l'IA inclut les fonctionnalités clés suivantes :

• Analyseur intelligent de CV de talents : en utilisant les fonctionnalités avancées LLMs disponibles dans Amazon Bedrock, cet outil extrait et analyse efficacement les compétences et attributs essentiels des CV en matière de talents. Cet outil permet de rationaliser le processus de recrutement.

• Base de connaissances sur les talents : alimentée par Amazon Neptune, cette base de données dynamique fournit des informations en temps réel sur les niveaux de personnel, la répartition des compétences et les tendances du secteur. Cela vous aide à prendre des décisions basées sur les données concernant la gestion des effectifs.

• Moteur de recommandation d'apprentissage — Cet outil piloté par l'IA identifie les lacunes en matière de compétences au sein de l'organisation et recommande des programmes de formation personnalisés pour le personnel médical. Cet outil favorise le développement professionnel continu et aide votre personnel à s'adapter à l'évolution des technologies de santé.

Ensemble, ces fonctionnalités basées sur l'IA aident à optimiser les performances du personnel, révolutionnant ainsi la gestion des talents grâce à une intelligence et une efficacité accrues.