AWS

新しいサービスは音声認識と生成 AI を活用して、患者と医師の会話から予備的な臨床文書を自動的に作成します

顧客やパートナーの中の 3M Health Information Systems、Babylon Health、ScribeEMR は AWS HealthScribe の使用を楽しみにしています

ニューヨーク--(BUSINESS WIRE)-- Amazon.com の企業であるアマゾン ウェブ サービス, Inc. (AWS) (NASDAQ: AMZN) は本日、ニューヨークの AWS サミットで、ヘルスケアを強化する新しい HIPAA 適格サービスである AWS HealthScribe を発表しました。ソフトウェア プロバイダーは、音声認識と生成 AI を使用する臨床アプリケーションを構築し、臨床文書を生成することで臨床医の時間を節約します。 AWS HealthScribe を使用すると、ヘルスケア ソフトウェアプロバイダーは単一の API を使用して、堅牢なトランスクリプトを自動的に作成し、重要な詳細 (医療用語や投薬など) を抽出し、電子医療記録 (EHR) に入力できる医師と患者のディスカッションから要約を作成できます。 ） システム。 Amazon Bedrock を活用した AWS HealthScribe により、ヘルスケア ソフトウェアプロバイダーは、基盤となる機械学習 (ML) インフラストラクチャを管理する必要なく、2 つの人気の専門分野 (つまり、一般内科と整形外科) から始めて生成 AI 機能をアプリケーションに迅速かつ簡単に統合できるようになります。または、独自の医療固有の大規模言語モデル (LLM) をトレーニングします。 AWS HealthScribe を使用すると、元の会話記録内から生成されたテキストの各行の出典を引用することで、AI システムの責任ある導入が可能になり、医師が EHR に入力する前に臨床ノートを確認することが容易になります。 セキュリティとプライバシーを念頭に置いて構築された AWS HealthScribe は、顧客がデータの保存場所を制御し、転送中および保存中のデータを暗号化し、サービスを通じて生成された入力や出力をモデルのトレーニングに使用しません。 AWS HealthScribe の詳細については、https://aws.amazon.com/healthscribe をご覧ください。

生成 AI は、ヘルスケアやライフ サイエンスを含む多くの業界を急速に変革しています。 生成 AI への関心が高まり続ける中、ヘルスケア ソフトウェア ベンダーは、このテクノロジーを自社の臨床アプリケーションで活用して、ヘルスケア業界の臨床医の共通の問題点を解決しようとしています。 最も一般的な問題の 1 つは、患者と臨床医が毎回話し合った後に臨床文書を作成することです。 これはコンプライアンス、品質対策、償還にとって重要ですが、複雑で複数のステップからなるプロセスでもあり、患者の診察に時間がかかります。 これらのヘルスケア ソフトウェア プロバイダーの多くは、現在このプロセスを合理化するために音声テキスト変換や自然言語処理 (NLP) を使用していますが、これらのアプリケーションが録音されたディスカッションから EHR に入力できる簡潔な臨床文書に移行するのに役立つ生成 AI は欠けています。 。 ただし、生成 AI の操作は複雑で、複数の AI システムを統合したソリューションに統合するには、多大なエンジニアリング リソースが必要です。 これらの生成 AI 機能を構築するには、プロバイダーは独自の LLM をトレーニングまたは微調整して正確な臨床文書を生成する必要があります。これには、需要の高い AI 専門家、慎重に注釈が付けられた大量の医療データ、および大量のコンピューティング能力へのアクセスが必要です。 それでも、ヘルスケアの LLM は、さまざまな専門分野 (一般内科、小児科、整形外科など) にわたる複雑な医学用語を理解し、自由に流れる議論を理解し、分析し、要約できるように特別な訓練を受ける必要があります。処方箋の名前と投与量を認識する。 これらのソリューションが適切に機能することを保証するために、ソフトウェア プロバイダーは、臨床医が生成されたテキストの出所を追跡してエラーや幻覚のリスクを軽減できるようにソリューションを設計するなど、責任ある AI を念頭に置いて構築する必要もあります。 ヘルスケア ソフトウェア プロバイダーは、これらのシステムがヘルスケア業界の厳しいセキュリティとプライバシーの要件を確実に満たすために、エンジニアリングの時間とリソースを費やす必要もあります。 こうした障壁があるため、臨床医と患者の両方に潜在的なメリットがあるにもかかわらず、ヘルスケア ソフトウェア プロバイダーにとって AI を活用したソリューションを迅速に市場に投入することは困難です。