AWS推出医疗记录自然语言理解服务ComprehendMedical，不需模型就能读懂大量非结构化医疗资讯

AWS近日宣布推出针对医疗记录的自然语言理解服务Comprehend Medical，该服务是符合医疗安全隐私HIPPA法案的机器学习服务，协助开发人员处理非结构化的医疗文字资讯，像是病患的诊断、治疗、剂量、症状和病征等，开发人员只要提供非结构化的医疗记录，该服务将在会读取辨识后，回传医疗资讯。AWS表示，过程中不需要机器学习背景，也不用训练模型，AWS不会储存上传的医疗资讯，也不会用来训练模型，开发者可透过Comprehend Medical API，将该服务整合至自家现有的系统中。

现今绝大多数的病患资料都是非结构化的资料，像是医嘱、放射报告、病理报告，要辨识这些资讯往往需要耗费不少时间，不管是透过医疗专业人员人工记录所需的资料，或是开发人员转选一套客制化的程式去萃取所需的资讯字段，都是非常庞大的作业。

而AWS推出的医疗记录自然语言理解服务Comprehend Medical，能够自动辨识床间的医疗资讯类型，不需要开发人员自行定义，系统能够自动辨识的资料类型包含医疗状况、解剖术语、医疗行为和实验、治疗和手续。AWS相信未来这些丰富的资讯也可以透过药物管理、主动安排看诊等服务，协助用户管理自己的健康。

AWS认为，该自然语言理解服务，能够协助许多不同医疗专业的人员，包含医疗照护的厂商、保险公司、医疗研究人员、临床医疗检查人员、制药商，甚至是医疗业的IT人员等，取得医疗记录的资讯，将可以为医疗产业增加效率、降低成本，在临床决策和管理、临床试验管理等方面都会有所改善。

目前AWS正在与西雅图癌症研究中心Fred Hutchinson合作，该研究中心透过Comprehend Medical服务辨识病患对特定癌症治疗临床试验的记录，从数百万的临床记录中萃取和索引药物治疗、医疗状况、药物和治疗方式选择，以往这项工作每个文件就要耗费数个小时，现在透过该服务缩短为几秒钟。

“治疗癌症本质上是时间的问题。”西雅图癌症研究中心Fred Hutchinson的CIO Matthew Trunnell表示，对于病患和研究人员，时间是有限的资源，癌症试验需要从大量的非结构化医疗记录中，筛选出有用的资讯，缩短这项工作的流程，将能够协助研究人员更快速的找到所需的资讯，做出对病患最佳的决策。