AWS

Il nuovo servizio sfrutta il riconoscimento vocale e l’intelligenza artificiale generativa per creare automaticamente la documentazione clinica preliminare dalle conversazioni paziente-medico

3M Health Information Systems, Babylon Health e ScribeEMR tra i clienti e i partner che non vedono l'ora di utilizzare AWS HealthScribe

NEW YORK--(BUSINESS WIRE)--Amazon Web Services, Inc. (AWS), una società di Amazon.com (NASDAQ: AMZN), oggi all'AWS Summit di New York ha annunciato AWS HealthScribe, un nuovo servizio idoneo HIPAA che potenzia l'assistenza sanitaria fornitori di software per creare applicazioni cliniche che utilizzano il riconoscimento vocale e l'intelligenza artificiale generativa per far risparmiare tempo ai medici generando documentazione clinica. Con AWS HealthScribe, i fornitori di software sanitario possono utilizzare un'unica API per creare automaticamente trascrizioni affidabili, estrarre dettagli chiave (ad esempio termini medici e farmaci) e creare riepiloghi dalle discussioni medico-paziente che possono quindi essere inseriti in una cartella clinica elettronica (EHR) ) sistema. Basato su Amazon Bedrock, AWS HealthScribe consente ai fornitori di software sanitario di integrare in modo più semplice e veloce le funzionalità di intelligenza artificiale generativa nelle loro applicazioni a partire da due specialità popolari (ad esempio medicina generale e ortopedia), senza la necessità di gestire l'infrastruttura di machine learning (ML) sottostante o formare i propri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) specifici per l'assistenza sanitaria. AWS HealthScribe consente l'implementazione responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale citando la fonte di ogni riga di testo generato all'interno della trascrizione della conversazione originale, rendendo più semplice per i medici rivedere le note cliniche prima di inserirle nell'EHR. Costruito pensando alla sicurezza e alla privacy, AWS HealthScribe offre ai clienti il ​​controllo su dove vengono archiviati i loro dati, crittografa i dati in transito e inattivi e non utilizza input o output generati attraverso il servizio per addestrare i suoi modelli. Per ulteriori informazioni su AWS HealthScribe, visita https://aws.amazon.com/healthscribe.

L’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente trasformando molti settori, tra cui quello sanitario e quello delle scienze della vita. Poiché l’interesse per l’intelligenza artificiale generativa continua a crescere, i fornitori di software sanitario stanno cercando di sfruttare questa tecnologia nelle loro applicazioni cliniche per risolvere i punti critici comuni per i medici del settore sanitario. Uno dei problemi più comuni è la compilazione della documentazione clinica dopo ogni discussione tra paziente e medico. Ciò è importante per la conformità, le misure di qualità e il rimborso, ma è anche un processo complesso e articolato in più fasi che toglie tempo alla visita dei pazienti. Mentre molti di questi fornitori di software sanitario utilizzano oggi la sintesi vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per semplificare questo processo, l'intelligenza artificiale generativa è stata l'elemento mancante per aiutare queste applicazioni a passare da discussioni registrate a documentazione clinica concisa che può essere inserita in una cartella clinica elettronica elettronica. . Tuttavia, lavorare con l’intelligenza artificiale generativa è complesso e l’integrazione di più sistemi di intelligenza artificiale in una soluzione coesa richiede notevoli risorse ingegneristiche. Per creare queste capacità di intelligenza artificiale generativa, un fornitore deve formare o mettere a punto il proprio LLM per generare documentazione clinica accurata, che richiede l'accesso a esperti di intelligenza artificiale richiesti, enormi quantità di dati sanitari attentamente annotati e una significativa capacità di elaborazione. Anche in questo caso, un LLM per l'assistenza sanitaria deve essere appositamente formato per comprendere la terminologia medica complessa in diverse specialità (ad esempio, medicina generale, pediatria o ortopedia), per essere in grado di comprendere, analizzare e riassumere discussioni a flusso libero, nonché per riconoscere i nomi e i dosaggi delle prescrizioni. Per garantire che queste soluzioni funzionino correttamente, i fornitori di software devono anche costruire pensando all’intelligenza artificiale responsabile, inclusa la progettazione della soluzione in modo che i medici possano risalire all’origine di qualsiasi testo generato per mitigare il rischio di errori o allucinazioni. I fornitori di software sanitario devono inoltre dedicare tempo e risorse di progettazione per garantire che questi sistemi soddisfino i rigorosi requisiti di sicurezza e privacy del settore sanitario. A causa di questi ostacoli, è difficile per i fornitori di software sanitario immettere rapidamente sul mercato soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, nonostante i potenziali vantaggi sia per i medici che per i pazienti.