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의료용에서 AWS 검색 증강 세대 솔루션 생성
Amazon Web Services, Accenture및 Cadiem (기여자)
2025년 3월(문서 기록)
대규모 언어 모델(LLMs)과 생성형 AI 이전에는 의료 산업에서 자동화된 고정밀 애플리케이션을 개발하는 작업이 어려웠습니다. 기존 방법은 수동 데이터 입력 및 분석에 크게 의존했습니다. 의료 영상 및 환자 기록을 분석하는 복잡성으로 인해 광범위한 사람의 개입이 필요했으며, 이로 인해 종종 조각화되고 비효율적인 워크플로가 발생했습니다. AI 기술의 발전은 대규모로 개인화된 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이제 의료 애플리케이션은 의료 지식 기반과 통합하고, 진단 이미지를 더 정확하게 해석하고, 예측 모델을 사용하여 환자 결과를 예측할 수 있습니다.
이 가이드에서는 LLMs 빌드할 수 있는 Retrieval Augmented Generation 애플리케이션을 통해 어떻게 의료를 혁신하고 있는지 살펴봅니다 AWS 서비스. Retrieval Augmented Generation(RAG)은 응답을 생성하기 전에 LLM이 훈련 데이터 소스 외부에 있는 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 참조하는 생성형 AI 기술입니다. RAG 애플리케이션은 모델의 출력을 실제 지식에 기반을 두고 할루시네이션을 줄이고 응답 관련성을 높입니다. 의료 분야에서 RAG를 사용하여 정확하고 up-to-date 의료 정보를 제공할 수 있으므로 의료 서비스 제공자가 최신 연구 및 임상 지침을 이용할 수 있습니다. 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하고 복잡한 프로세스를 자동화함으로써 이러한 기술은 환자 치료를 개선하고, 운영을 간소화하고, 의료 전문가의 생산성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
Amazon Bedrock에서는 LLMs 미세 조정하고 지능형 에이전트와 통합하여 고급 의료 솔루션을 만들 수 있습니다. Amazon OpenSearch Service와 Amazon Neptune 간의 시너지 효과를 강조하는이 가이드는 이러한 서비스가 향상된 검색 관련성과 고급 다중 소스 데이터 검색을 통해 RAG 솔루션을 개선하는 방법을 보여줍니다. Amazon Bedrock 에이전트를 사용하고 다양한 데이터 리포지토리 간의 상호 작용을 원활하게 조정하는 포괄적인 Amazon Bedrock 솔루션을 오케스트레이션LangChain
환자 치료 및 생산성
이 가이드에서는 환자 치료 및 생산성에 대한 두 가지 실제 사용 사례, 즉 환자 데이터 증강과 재입원 위험 예측을 제공합니다. 이러한 솔루션을 대규모로 구현하기 위한 전략적 청사진을 제공하여 의료 조직에 AI 기반 프로세스를 산업화하기 위한 명확한 경로를 제공합니다. 이러한 인사이트를 통해 의료 기관은 고급 AI 기술을 사용하여 보다 효율적이고 지능적인 워크플로를 생성할 수 있습니다.
인재 관리
또한이 가이드에서는 의료 종사자가 생성형 AI를 일상 업무에 원활하게 통합할 수 있도록 기술을 재교육하고 권한을 부여하는 전략을 간략하게 설명합니다. 이렇게 하면 생산성과 환자 치료 품질이 모두 향상될 수 있습니다. 의료 기관은 인력에게 고급 AI 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 기술을 제공하여 투자 수익을 극대화하고 환자 치료 혁신을 주도할 수 있습니다.
이 AI 기반 인재 관리 솔루션에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.
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지능형 인재 재개 구문 분석기 -이 도구는 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있는 고급 LLMs 사용하여 재개에서 중요한 인재 기술과 속성을 효율적으로 추출하고 분석합니다. 이 도구는 채용 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
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인재 지식 기반 - Amazon Neptune으로 구동되는이 동적 데이터베이스는 인력 배치 수준, 기술 분포 및 업계 추세에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 인력 관리에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
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학습 권장 사항 엔진 -이 AI 기반 도구는 조직 내 기술 격차를 식별하고 의료진을 위한 맞춤형 훈련 프로그램을 권장합니다. 이 도구는 지속적인 전문 개발을 촉진하고 인력이 진화하는 의료 기술에 적응하는 데 도움이 됩니다.
이러한 AI 기반 기능을 함께 사용하면 인력 성과를 최적화하여 인텔리전스와 효율성을 높여 인재 관리를 혁신할 수 있습니다.
