AWS HealthScribe

AWS HealthScribe 是符合 HIPAA 條件的全新機器學習 (ML) 功能，結合語音辨識和生成式 AI，可轉錄患者與臨床醫生的對話，並產生方便審查的臨床筆記。AWSHealthScribe 協助醫療保健軟體廠商建置臨床應用程式，以減輕文件負擔並改善諮詢體驗。該服務會自動提供豐富的對話記錄、識別發言者角色、進行對話分類、擷取醫學術語並產生初步臨床筆記。AWSHealthScribe 結合這些功能，無需整合及最佳化個別 AI 服務，讓您可以加速實作。

常見使用案例：

• 縮短文件時間 — 讓臨床醫生能夠使用 AI 生成式的臨床筆記快速完成臨床文件，這些筆記方便在您的應用程式中檢閱、調整和完成。

• 提高醫療抄寫員效率 — 為醫療抄寫員提供 AI 生成式的文字記錄和臨床筆記以及諮詢音訊，以加快文件的準備時間。

• 有效率的患者門診回憶 — 建立體驗，讓使用者可以在您的應用程式中快速回憶對話的重點。

重要

AWS HealthScribe 產生的結果非完全精準，且由於包括音訊品質、背景噪音、發言者清晰度、醫學術語的複雜性、特定環境的語言細微差別，以及機器學習和生成式 AI 的本質等各種因素，可能並非完全準確。AWSHealthScribe 旨在作為臨床醫生和醫學抄寫的輔助工具。AWSHealthScribe 輸出須經過受過訓練的醫學專業人員實施正確的醫學判斷進行審查後，方可用於病患照護情境，包括但不限於作為電子健康記錄的一部分。AWSHealthScribe 輸出不可取代專業醫療建議、診斷或治療，且並非用於治癒、治療、緩解、預防或診斷任何疾病或健康狀況。

AWS HealthScribe 的運作模式採用共同責任模型，由 AWS 負責保護執行 AWS HealthScribe 的基礎架構，且您負責管理您的資訊。如需詳細資訊，請參閱共同責任模型。

AWS HealthScribe 提供美國東部 (維吉尼亞北部) 區域使用。

本服務提供美式英文 (en-US) 版本。為了獲得最佳結果，使用不失真的音訊格式，例如 FLAC 或以 PCM 16 位元編碼的 WAV。AWSHealthScribe 支援 16,000 Hz 或更高的取樣率。

AWS HealthScribe 目前支援一般內科和骨科專科。

AWS HealthScribe 作業會分析醫療諮詢以產生兩個 JSON 輸出檔案：一個文字記錄檔案和一個臨床文件檔案。

在文字記錄檔案中，除了標準的逐段轉錄輸出與單字時間戳記，AWS HealthScribe 還提供：

• 參與者角色偵測，因此您可以區分對話記錄中的患者語臨床醫生。

• 文字記錄分段，根據其臨床相關性 (例如閒聊、主觀、客觀等)，進行文字記錄對話分類。這可以用來顯示文字記錄的特定部分。

• 臨床實體，其中包括結構化資訊，例如藥物、醫療條件和對話中提到的治療方法。

在臨床文件檔案中，AWS HealthScribe 提供了：

• 摘要，包含臨床文件重要部分的摘要說明，例如主訴、目前病史、系統性回顧、過去病史、評估和計劃。

• 證據連結，將 AI 生成式摘要中使用的每個句子連接到原始的諮詢文字記錄，讓使用者可以更輕鬆驗證應用程式中摘要的準確性。

AWS HealthScribe 專屬的 API 操作：

• StartMedicalScribeJob

• ListMedicalScribeJobs

• GetMedicalScribeJob

• DeleteMedicalScribeJob

若要檢視 AWS HealthScribe 請求範例，請參閱開始進行 AWS HealthScribe 作業。

文字記錄檔案

文字記錄檔案以逐段格式提供對話的內容。

此外，還為每個對話回合提供以下見解：

• 參與者角色 — 每個參與者都被標記為臨床醫生或患者。如果對話在每個類別中有多個參與者，則會為每個參與者指定編號。例如：CLINICIAN_1、CLINICIAN_2 和 PATIENT_1、PATIENT_2。

• 區段 — 每個對話回合都會根據所識別的內容，指定給四個可能的區段之一。

  • 主觀 — 病患提供其健康問題的資訊。

  • 客觀 — 臨床醫師透過身體檢查、實驗室檢驗、影像或診斷測試觀察到的資訊。

  • 評估和計劃 — 與醫師的評估和治療計劃相關的資訊。

  • 門診流程管理 — 與閒聊或轉診相關的資訊。

• 見解 — 擷取對話中的臨床相關實體 (ClinicalEntity)。AWSHealthScribe 可偵測所有由 Amazon Comprehend Medical 支援的臨床實體。

如需輸出的詳細資訊，請參閱範例文字記錄輸出。

臨床文件檔案

文件見解檔案包含臨床文件下列重要章節的摘要。

章節	描述
主訴	簡要說明患者前往臨床醫生門診的原因。
目前病史	提供患者疾病資訊的備註事項，包括參考嚴重程度、發病、症狀的時間、目前的治療和受影響的不為。
系統性回顧	病患對全身不同系統回報的症狀評估。
過去病史	詳述病患過去的醫療情形、手術及治療。
評估	供有關臨床醫生對患者健康評估的資訊的備註事項。
計劃	參考任何醫療、生活方式調整和進一步預約的注意事項。

出現在 Summary 的每個句子都包含原始諮詢文字記錄的引用，讓使用者可以更輕鬆驗證應用程式摘要的準確性。提供 AI 生成式見解可追溯性和透明度，與 Responsible AI 原則一致，如可解釋性。提供臨床醫生或醫學抄寫員這些參考以及摘要說明，有助於培養信任並鼓勵在臨床環境中安全使用 AI。

Summary 中的每個句子都隨附 EvidenceLinks，提供摘要文字記錄中相關對話的 SegmentId。

如需更詳細的輸出資訊，請參閱範例臨床文件輸出。