Criação de soluções de geração aumentada de recuperação para assistência médica AWS

Amazon Web Services, Accenture e Cadiem (contribuidores)

Março de 2025 (histórico do documento)

Antes dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e da IA generativa, a tarefa de desenvolver aplicativos automatizados e de alta precisão no setor de saúde era desafiadora. Os métodos tradicionais dependiam muito da entrada e análise manuais de dados. A complexidade de analisar imagens médicas e registros de pacientes exigiu ampla intervenção humana, o que muitas vezes resultou em fluxos de trabalho fragmentados e ineficientes. O avanço das tecnologias de IA ajuda você a criar aplicativos hiperpersonalizados em grande escala. Os aplicativos de saúde agora podem se integrar às bases de conhecimento médico, interpretar imagens de diagnóstico com maior precisão e prever os resultados dos pacientes usando modelos preditivos.

Este guia explora como LLMs estão revolucionando a assistência médica por meio de aplicativos de geração aumentada de recuperação com os quais você pode criar. Serviços da AWS A Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma tecnologia generativa de IA na qual um LLM faz referência a uma fonte de dados autorizada que está fora de suas fontes de dados de treinamento antes de gerar uma resposta. Os aplicativos RAG baseiam a produção do modelo no conhecimento do mundo real, o que reduz as alucinações e aumenta a relevância da resposta. No setor de saúde, o RAG pode ser usado para fornecer informações up-to-date médicas precisas, garantindo que os profissionais de saúde tenham acesso às pesquisas e diretrizes clínicas mais recentes. Ao transformar dados em insights acionáveis e automatizar processos complexos, essas tecnologias ajudam a aprimorar o atendimento ao paciente, agilizar as operações e melhorar a produtividade dos profissionais de saúde.

No Amazon Bedrock, você pode ajustá-los LLMs e integrá-los com agentes inteligentes para criar soluções avançadas de saúde. Destacando a sinergia entre o Amazon OpenSearch Service e o Amazon Neptune, o guia demonstra como esses serviços elevam as soluções RAG por meio de maior relevância de pesquisa e recuperação avançada de dados de várias fontes. Você pode orquestrar soluções abrangentes do Amazon Bedrock que usam agentes e LangChainpara coordenar perfeitamente as interações em diversos repositórios de dados. Essa integração demonstra o poder de combinar serviços especializados para criar sistemas orientados por IA mais eficazes e eficientes.

Atendimento ao paciente e produtividade

Este guia apresenta dois casos de uso reais para atendimento e produtividade do paciente: aumento dos dados do paciente e previsão de riscos de readmissão. Ele fornece planos estratégicos para implementar essas soluções em grande escala, oferecendo às organizações de saúde um caminho claro para a industrialização de processos orientados por IA. Por meio desses insights, as instituições de saúde podem usar tecnologias avançadas de IA para criar fluxos de trabalho mais eficientes e inteligentes.

Gestão de talentos

Este guia também descreve estratégias para requalificar e capacitar profissionais de saúde para integrar perfeitamente a IA generativa em suas rotinas diárias. Isso pode aumentar a produtividade e a qualidade do atendimento ao paciente. Ao equipar sua força de trabalho com as habilidades para usar com eficácia ferramentas avançadas de IA, as organizações de saúde podem maximizar o retorno sobre o investimento e impulsionar a inovação no atendimento ao paciente.

Essa solução de gerenciamento de talentos baseada em IA inclui os seguintes recursos principais:

• Analisador inteligente de currículos de talentos — Ao usar o avançado LLMs disponível no Amazon Bedrock, essa ferramenta extrai e analisa com eficiência as habilidades e os atributos essenciais dos currículos. Essa ferramenta pode agilizar o processo de recrutamento.

• Base de conhecimento de talentos — Desenvolvido pelo Amazon Neptune, esse banco de dados dinâmico fornece informações em tempo real sobre os níveis de pessoal, distribuição de habilidades e tendências do setor. Isso ajuda você a tomar decisões baseadas em dados sobre o gerenciamento da força de trabalho.

• Mecanismo de recomendação de aprendizado — Essa ferramenta baseada em IA identifica lacunas de habilidades dentro da organização e recomenda programas de treinamento personalizados para a equipe médica. Essa ferramenta promove o desenvolvimento profissional contínuo e ajuda sua força de trabalho a se adaptar às tecnologias de saúde em evolução.

Juntos, esses recursos baseados em IA ajudam a otimizar o desempenho da força de trabalho, revolucionando o gerenciamento de talentos com maior inteligência e eficiência.