AWS HealthScribe

AWS HealthScribe est une nouvelle fonctionnalité de machine learning (ML) conforme à la loi HIPAA qui combine la reconnaissance vocale et l'IA générative pour transcrire les conversations patient-médecin et générer des notes cliniques faciles à consulter. AWS HealthScribe aide les fournisseurs de logiciels de santé à créer des applications cliniques qui réduisent la charge de documentation et améliorent l'expérience de consultation. Le service fournit automatiquement des transcriptions détaillées des conversations, identifie les rôles des intervenants, classe les dialogues, extrait les termes médicaux et génère des notes cliniques préliminaires. AWS HealthScribe combine ces fonctionnalités pour éliminer le besoin d'intégrer et d'optimiser des services d'IA distincts, ce qui vous permet d'accélérer la mise en œuvre.

Cas d'utilisation courants :

• Réduction du temps de documentation – Permettre aux médecins de compléter rapidement la documentation clinique grâce à des notes cliniques générées par l'IA, faciles à réviser, à ajuster et à finaliser dans votre application.

• Amélioration de l'efficacité des transcriptions médicales – Équiper les transcripteurs médicaux de transcriptions et de notes cliniques générées par l'IA, ainsi que de la bande audio de la consultation, afin d'accélérer les délais de traitement de la documentation.

• Récapitulatif efficace des visites des patients – Créer une expérience qui permet aux utilisateurs de se souvenir rapidement des points saillants de leur conversation dans votre application.

Important

Les résultats produits par AWS HealthScribe sont probabilistes et ne sont pas toujours exacts en raison de divers facteurs, notamment la qualité audio, le bruit de fond, la clarté du locuteur, la complexité de la terminologie médicale, les nuances linguistiques spécifiques au contexte et la nature du machine learning et de l’IA générative. AWS HealthScribe est conçu pour être utilisé dans un rôle d’assistance pour les médecins et les transcripteurs médicaux. AWS Les résultats de HealthScribe ne doivent être utilisés que dans des scénarios de soins aux patients, y compris, mais sans s’y limiter, dans le cadre des dossiers médicaux électroniques, après vérification de leur exactitude et imposition d’un jugement médical solide par des professionnels de santé qualifiés. AWS Les résultats de HealthScribe ne remplacent pas les conseils, diagnostics ou traitements médicaux professionnels et ne sont pas destinés à guérir, traiter, atténuer, prévenir ou diagnostiquer une maladie ou un problème de santé.

AWS HealthScribe fonctionne selon un modèle de responsabilité partagée, dans lequel AWS est responsable de la protection de l'infrastructure qui gère AWS HealthScribe et dans lequel vous êtes responsable de la gestion de vos données. Pour plus d’informations, consultez Modèle de responsabilité partagée.

AWS HealthScribe est disponible dans la région USA Est (Virginie du Nord).

Le service est disponible en anglais américain (en-US). Pour un résultat optimal, utilisez un format audio sans perte tel que FLAC ou WAV, avec un encodage PCM 16 bits. AWS HealthScribe prend en charge des fréquences d'échantillonnage de 16 000 Hz ou plus.

AWS HealthScribe prend actuellement en charge les spécialités de médecine générale et d’orthopédie.

Une tâche AWS HealthScribe analyse les consultations médicales pour produire deux fichiers de sortie JSON : un fichier de transcription et un fichier de documentation clinique.

Dans le fichier de transcription, outre la sortie de transcription standard étape par étape avec horodatage au niveau des mots, AWS HealthScribe fournit les éléments suivants :

• Détection du rôle des participants : pour distinguer les patients des médecins dans la transcription de la conversation.

• Découpage des transcriptions : pour classer les dialogues de transcription en fonction de leur pertinence clinique (discussion informelle, subjectif, objectif, etc.). Peut être utilisé pour afficher des parties spécifiques de la transcription.

• Entités cliniques : qui incluent des informations structurées telles que les médicaments, les affections médicales et les traitements mentionnés dans la conversation.

Dans le fichier de documentation clinique, AWS HealthScribe fournit les éléments suivants :

• Résumés contenant des notes résumées pour les sections clés de la documentation clinique telles que la plainte principale, l’historique de la maladie actuelle, l’examen des systèmes, les antécédents médicaux, l’évaluation et le plan.

• Liens des preuves qui relie chaque phrase utilisée dans les résumés des notes générés par l’IA à la transcription originale de la consultation, ce qui permet aux utilisateurs de valider plus facilement l'exactitude du résumé dans l’application.

Opérations d'API spécifiques à AWS HealthScribe :

• StartMedicalScribeJob

• ListMedicalScribeJobs

• GetMedicalScribeJob

• DeleteMedicalScribeJob

Pour afficher des exemples de demandes AWS HealthScribe, consultez Démarrage d’une tâche AWS HealthScribe.

Fichier de transcription

Le fichier de transcription fournit le contenu de la conversation dans un format détaillé.

En outre, les informations suivantes sont fournies pour chaque tour de conversation :

• Rôle du participant – Chaque participant est étiqueté comme un médecin ou un patient. Si une conversation compte plusieurs participants dans chaque catégorie, un numéro est attribué à chaque participant. Par exemple, CLINICIAN_1, CLINICIAN_2 et PATIENT_1, PATIENT_2.

• Section : chaque tour de dialogue est attribué à l’une des quatre sections possibles en fonction du contenu identifié.

  • Subjectif : informations fournies par le patient au sujet de ses problèmes de santé.

  • Objectif : informations observées par le médecin par le biais d’examens physiques, de tests de laboratoire, d’imagerie ou de tests diagnostiques.

  • Évaluation et plan : informations relatives à l’évaluation du médecin et au plan de traitement.

  • Gestion du flux de visites : informations relatives aux conversations informelles ou aux transitions.

• Informations : extrait les entités cliniquement pertinentes (ClinicalEntity) présentes dans la conversation. AWS HealthScribe détecte toutes les entités cliniques prises en charge par Amazon Comprehend Medical.

Pour des informations de sortie plus détaillées, consultez Exemple de sortie de transcription.

Fichier de documentation clinique

Le fichier d’informations sur la documentation contient des résumés pour les sections clés suivantes de la documentation clinique.

Section	Description
PLAINTE PRINCIPALE	Brève description de la raison pour laquelle le patient consulte un médecin.
ANTÉCÉDENTS DE LA MALADIE ACTUELLE	Notes fournissant des informations sur la maladie du patient, notamment sur la gravité, l'apparition et la chronologie des symptômes, les traitements actuels et les zones touchées.
EXAMEN DES SYSTÈMES	Évaluation des symptômes des différents systèmes corporels rapportée par le patient.
ANTÉCÉDENTS MÉDICAUX	Détaille les problèmes médicaux, les interventions chirurgicales et les traitements antérieurs d’un patient.
ÉVALUATION	Notes fournissant des informations sur l'évaluation de l'état de santé du patient par le médecin.
PLAN	Notes faisant référence à tout traitement médical, à tout ajustement du mode de vie et à tout autre rendez-vous.

Chaque phrase présente dans le Summary inclut des références à la transcription originale de la consultation, ce qui permet aux utilisateurs de valider plus facilement l'exactitude du récapitulatif dans votre application. Assurer la traçabilité et la transparence des informations générées par l’IA est conforme au principes de l’IA responsable comme l’explicabilité. Fournir ces références ainsi que les notes de synthèse aux médecins ou aux transcripteurs médicaux contribue à renforcer la confiance et à encourager une utilisation sûre de l'IA dans les milieux cliniques.

Chaque phrase du Summary contient EvidenceLinks qui fournit SegmentId pour les dialogues pertinents de la transcription qui ont été résumés.

Pour des informations de sortie plus détaillées, consultez Exemple de sortie de documentation clinique.