Отслеживание медицинских записей может быть сложной задачей из-за того, что они часто основываются на различных типах «заметок», которые с течением времени вносятся многочисленными профессионалами отрасли.
Хотя электронные медицинские карты (EHR) работают уже более десяти лет, большая часть исторических данных о пациентах до сих пор хранится в виде неструктурированного текста. Это включает в себя все виды медицинских заметок, таких как рецепты, наблюдение и введение лекарств и методов лечения, результаты тестов, рентгеновские снимки, компьютерная томография, хирургический анамнез, анамнез иммунизации, семейный анамнез, стенограммы аудио-интервью, распечатанные патологические и радиологические отчеты.
Докторам и другим специалистам могут потребоваться часы или даже дни, чтобы отсортировать такое огромное количество данных, пытаясь извлечь значимую информацию. Таким образом, долгождался инновационный и более эффективный подход к обработке данных.
Amazon Web Services объявила о запуске своего нового решения для машинного обучения - Amazon Comprehend Medical. Эта новая служба использует обработку естественного языка для извлечения текста и данных, связанных со здоровьем, практически из любой медицинской документации. Он позволяет разработчикам обрабатывать неструктурированный медицинский текст и идентифицировать такую информацию, как диагноз пациента, лечение, дозировки, симптомы и признаки и многое другое.
Извлечение и сопоставление шаблонов из историй болезни пациентов может помочь поставщикам медицинских услуг и исследователям сэкономить деньги, принимать более обоснованные и быстрые решения о лечении и лучше управлять клиническими испытаниями.
Также заботятся о безопасности и доступности. Comprehend Medical на 100% соответствует требованиям HIPAA, поэтому поставщики медицинских услуг смогут лучше выполнять требования к конфиденциальности данных и защищенной медицинской информации. Кроме того, Amazon заявляет, что данные пациентов зашифрованы и могут быть разблокированы только теми клиентами, у которых есть ключ, и что никакие обработанные данные не будут храниться или использоваться для обучения его алгоритмов.
Amazon также подтвердила, что сотрудничает с Центром исследований рака Фреда Хатчинсона в Сиэтле, чтобы применить машинное обучение к своим наборам данных, чтобы предотвратить и вылечить рак. Среди других партнеров - фармацевтический гигант Roche, который использует Comprehend Medical в рамках своей платформы поддержки принятия решений NAVIFY.
Многие интернет-гиганты, такие как Apple, Google Health и Microsoft, также пытаются положить конец хаотичной рутине EHR, но Amazon, похоже, находится на правильном пути, чтобы повлиять на всю среду медицинских записей. В отличие от вышеупомянутых, чье внимание сосредоточено на создании собственной закрытой экосистемы личных медицинских карт, Amazon стремится создать более открытую и функционально совместимую экосистему здравоохранения. И, возможно, это просто изменит правила игры в EHR, которых мы все ждали.
Подробнее об AWS Comprehend Medical в блоге HONE:
https://hone.eu/blog/aws-comprehend-medical-from-a-to-z-most-detailed-overview
