АВС

Новый сервис использует распознавание речи и генеративный искусственный интеллект для автоматического создания предварительной клинической документации на основе разговоров пациента с врачом.

3M Health Information Systems, Babylon Health и ScribeEMR среди клиентов и партнеров, желающих использовать AWS HealthScribe

НЬЮ-ЙОРК – (BUSINESS WIRE) – Amazon Web Services, Inc. (AWS), компания Amazon.com (NASDAQ: AMZN), сегодня на саммите AWS в Нью-Йорке анонсировала AWS HealthScribe, новый сервис, соответствующий требованиям HIPAA, который расширяет возможности здравоохранения поставщики программного обеспечения для создания клинических приложений, использующих распознавание речи и генеративный искусственный интеллект, чтобы сэкономить время врачей за счет создания клинической документации. С помощью AWS HealthScribe поставщики программного обеспечения для здравоохранения могут использовать единый API для автоматического создания надежных расшифровок, извлечения ключевых данных (например, медицинских терминов и лекарств) и создания сводок обсуждений между врачом и пациентом, которые затем можно вводить в электронную медицинскую карту (EHR). ) система. AWS HealthScribe на базе Amazon Bedrock позволяет поставщикам программного обеспечения для здравоохранения быстрее и проще интегрировать возможности генеративного искусственного интеллекта в свои приложения, начиная с двух популярных специальностей (например, общей медицины и ортопедии), без необходимости управлять базовой инфраструктурой машинного обучения (ML). или обучить свои собственные модели большого языка (LLM) для здравоохранения. AWS HealthScribe обеспечивает ответственное развертывание систем искусственного интеллекта, ссылаясь на источник каждой строки сгенерированного текста в исходной стенограмме разговора, что упрощает врачам просмотр клинических записей перед их вводом в EHR. AWS HealthScribe, созданный с учетом требований безопасности и конфиденциальности, дает клиентам контроль над тем, где хранятся их данные, шифрует данные при передаче и хранении и не использует входные или выходные данные, генерируемые через сервис, для обучения своих моделей. Чтобы узнать больше об AWS HealthScribe, посетите https://aws.amazon.com/healthscribe.

Генеративный искусственный интеллект быстро трансформирует многие отрасли, включая здравоохранение и науки о жизни. Поскольку интерес к генеративному искусственному интеллекту продолжает расти, поставщики программного обеспечения для здравоохранения стремятся использовать эту технологию в своих клинических приложениях для решения распространенных проблем врачей в отрасли здравоохранения. Одной из наиболее распространенных проблем является составление клинической документации после каждого обсуждения между пациентом и врачом. Это важно для соблюдения требований, показателей качества и возмещения расходов, но это также сложный, многоэтапный процесс, который отнимает время на прием пациентов. Хотя сегодня многие из этих поставщиков программного обеспечения для здравоохранения используют преобразование речи в текст и обработку естественного языка (NLP) для оптимизации этого процесса, генеративный ИИ является недостающим элементом, который помогает этим приложениям перейти от записанных обсуждений к краткой клинической документации, которую можно ввести в электронные медицинские записи. . Однако работа с генеративным ИИ сложна, а интеграция нескольких систем ИИ в единое решение требует значительных инженерных ресурсов. Чтобы создать эти возможности генеративного ИИ, поставщик должен обучить или настроить свой собственный LLM для создания точной клинической документации, что требует доступа к востребованным экспертам по ИИ, огромным объемам тщательно аннотированных медицинских данных и значительной вычислительной мощности. Даже в этом случае LLM в области здравоохранения должен быть специально обучен понимать сложную медицинскую терминологию в различных специальностях (например, общая медицина, педиатрия или ортопедия), быть способным понимать, анализировать и обобщать свободные дискуссии, а также распознавание названий рецептов и дозировок. Чтобы гарантировать правильную работу этих решений, поставщики программного обеспечения также должны создавать их с учетом ответственного ИИ, в том числе разрабатывать решение так, чтобы врачи могли отслеживать происхождение любого сгенерированного текста, чтобы снизить риск ошибок или галлюцинаций. Поставщики программного обеспечения для здравоохранения также должны выделить время и ресурсы для обеспечения соответствия этих систем строгим требованиям безопасности и конфиденциальности отрасли здравоохранения. Из-за этих препятствий поставщикам программного обеспечения для здравоохранения сложно быстро вывести на рынок решения на основе искусственного интеллекта, несмотря на потенциальную выгоду как для врачей, так и для пациентов.