Membuat solusi Retrieval Augmented Generation untuk perawatan kesehatan AWS

Amazon Web Services, Accenture, dan Cadiem (kontributor)

Maret 2025 (sejarah dokumen)

Sebelum model bahasa besar (LLMs) dan AI generatif, tugas mengembangkan aplikasi otomatis dan presisi tinggi di industri perawatan kesehatan sangat menantang. Metode tradisional sangat bergantung pada entri dan analisis data manual. Kompleksitas menganalisis pencitraan medis dan catatan pasien memerlukan intervensi manusia yang ekstensif, yang sering mengakibatkan alur kerja yang terfragmentasi dan tidak efisien. Kemajuan teknologi AI membantu Anda membangun aplikasi yang sangat personal dalam skala besar. Aplikasi perawatan kesehatan sekarang dapat berintegrasi dengan basis pengetahuan medis, menafsirkan gambar diagnostik dengan akurasi yang meningkat, dan memperkirakan hasil pasien dengan menggunakan model prediktif.

Panduan ini mengeksplorasi bagaimana LLMs merevolusi perawatan kesehatan melalui aplikasi Retrieval Augmented Generation yang dapat Anda bangun. Layanan AWSRetrieval Augmented Generation (RAG) adalah teknologi AI generatif di mana LLM mereferensikan sumber data otoritatif yang berada di luar sumber data pelatihannya sebelum menghasilkan respons. Aplikasi RAG membumikan keluaran model dalam pengetahuan dunia nyata, yang mengurangi halusinasi dan meningkatkan relevansi respons. Di sektor kesehatan, RAG dapat digunakan untuk memberikan informasi yang akurat dan up-to-date medis, memastikan bahwa penyedia layanan kesehatan memiliki akses ke penelitian terbaru dan pedoman klinis. Dengan mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan mengotomatiskan proses yang kompleks, teknologi ini membantu meningkatkan perawatan pasien, merampingkan operasi, dan meningkatkan produktivitas profesional perawatan kesehatan.

Di Amazon Bedrock, Anda dapat menyempurnakan LLMs dan mengintegrasikannya dengan agen cerdas untuk menciptakan solusi perawatan kesehatan tingkat lanjut. Menyoroti sinergi antara Amazon OpenSearch Service dan Amazon Neptunus, panduan ini menunjukkan bagaimana layanan ini meningkatkan solusi RAG melalui peningkatan relevansi pencarian dan pengambilan data multi-sumber tingkat lanjut. Anda dapat mengatur solusi Amazon Bedrock komprehensif yang menggunakan agen Amazon Bedrock dan LangChainuntuk mengoordinasikan interaksi dengan mulus di berbagai repositori data. Integrasi ini menunjukkan kekuatan menggabungkan layanan khusus untuk menciptakan sistem berbasis AI yang lebih efektif dan efisien.

Perawatan dan produktivitas pasien

Panduan ini menyajikan dua kasus penggunaan dunia nyata untuk perawatan dan produktivitas pasien: peningkatan data pasien dan memprediksi risiko masuk kembali. Ini memberikan cetak biru strategis untuk menerapkan solusi ini dalam skala besar, menawarkan organisasi perawatan kesehatan jalur yang jelas untuk mengindustrialisasi proses yang digerakkan oleh AI. Melalui wawasan ini, institusi kesehatan dapat menggunakan teknologi AI canggih untuk menciptakan alur kerja yang lebih efisien dan cerdas.

Manajemen bakat

Panduan ini juga menguraikan strategi untuk melatih kembali dan memberdayakan petugas kesehatan untuk mengintegrasikan AI generatif secara mulus ke dalam rutinitas sehari-hari mereka. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas dan kualitas perawatan pasien. Dengan melengkapi tenaga kerja mereka dengan keterampilan untuk secara efektif menggunakan alat AI canggih, organisasi perawatan kesehatan dapat memaksimalkan laba atas investasi mereka dan mendorong inovasi dalam perawatan pasien.

Solusi manajemen bakat bertenaga AI ini mencakup fitur-fitur utama berikut:

• Pengurai resume bakat cerdas — Dengan menggunakan lanjutan yang LLMs tersedia di Amazon Bedrock, alat ini secara efisien mengekstrak dan menganalisis keterampilan dan atribut bakat penting dari resume. Alat ini dapat merampingkan proses rekrutmen.

• Basis pengetahuan bakat — Didukung oleh Amazon Neptunus, database dinamis ini memberikan wawasan real-time tentang tingkat kepegawaian, distribusi keterampilan, dan tren industri. Ini membantu Anda membuat keputusan berbasis data tentang manajemen tenaga kerja.

• Mesin rekomendasi pembelajaran - Alat yang digerakkan oleh AI ini mengidentifikasi kesenjangan keterampilan dalam organisasi dan merekomendasikan program pelatihan yang dipersonalisasi untuk staf medis. Alat ini mempromosikan pengembangan profesional yang berkelanjutan dan membantu tenaga kerja Anda beradaptasi dengan teknologi perawatan kesehatan yang berkembang.

Bersama-sama, fitur berbasis AI ini membantu mengoptimalkan kinerja tenaga kerja, merevolusi manajemen bakat dengan peningkatan kecerdasan dan efisiensi.