AWS
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。
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