医療機関は、患者記録、検査結果、臨床ガイドラインに閉じ込められた膨大な量の非構造化医療データを理解するという大きな課題に直面しています。約 年間生成される 50 ペタバイト (PB) の医療データの 97% が未使用のまま。この未開発のリソースは、患者ケアを改善し、臨床医の貴重な時間を節約する鍵を握る可能性があります。当社は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) の生成型人工知能 (AI) 機能に基づいて革新的なソリューションを構築し、臨床医がこのデータの宝庫を解放できるようにしました。
このソリューションをテストしているのは、 ワンメディカルは、主要なプライマリケア組織であり、臨床医がわかりやすい形式で要約された患者の臨床ノートを迅速かつ安全に入手できるように支援します。 AI を活用した生成アシスタントである Amazon Q Business を使用することで、HealthLinker は質問に答え、要約を提供し、One Medical のシステムからのデータに基づいてコンテンツを生成できます。
重要な利点の 1 つは、検査結果を説明し、健康を改善するための措置を推奨するパーソナライズされたメッセージを自動的に生成することで、臨床医の貴重な時間を節約できることです (患者 1 人あたり 5 ~ 7 分と推定)。これにより、臨床医は優れたケアの提供に集中できるようになります。
One Medical の最高品質責任者である Raj Behal 博士は、「患者の検査レポートを入手し、それを解釈し、患者にわかりやすい方法で要約するだけでも時間がかかりますが、これを短縮することは可能です」と述べています。
ソリューションの概要
このソリューションは、患者記録、検査結果、臨床ガイドライン、所見の分析とリスクスコアの計算に関する指示のナレッジベースを、安全性の高い Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに供給することで機能します。 AWS IAM Identity Center によって認証された臨床医は、Amazon Bedrock の大規模言語モデル (LLM) を利用した Amazon Q Business チャット インターフェイスを通じて自然言語を使用してこのナレッジベースにクエリを実行できます。 Amazon Q Business は HIPAA (医療保険の相互運用性と責任に関する法律) の対象です。
インターフェイスには、検査結果を含む患者のカルテが表示されます。臨床医はチャットを使用して、患者の記録、検査結果、知識ベースのガイドラインに基づいて患者に送信するメッセージ案を導き出すことができます。その一方で、言語が患者に優しく、理解しやすいものであることを確認し、臨床医が常に確認する必要があります。そして最終的な内容を承認します。
結論
このユースケースは、AWS の生成 AI サービスの力を利用することで、医療提供者が非構造化データの可能性を解き放ち、患者ケアと臨床医の効率を向上させる方法を示しています。 One Medical がこのソリューションのテストと改良を続けることで、AI 主導の洞察が臨床ワークフローにシームレスに統合され、医療提供者と患者の両方に利益をもたらす未来への道が開かれる可能性があります。
ヘルスケアのイノベーションに AWS を使用する方法について詳しくは、AWS のヘルスケア製品である Generative AI in Healthcare on AWS をご覧ください。 Amazon Q ビジネス ワークショップ。