AWS推出醫療記錄自然語言理解服務Comprehend Medical,不需模型就能讀懂大量非結構化醫療資訊

AWS推出醫療記錄自然語言理解服務Comprehend Medical,不需模型就能讀懂大量非結構化醫療資訊 最近AWS宣布推出針對醫療記錄的自然語言理解服務Comprehend Medical,協助開發人員處理非結構化的醫療記錄,開發人員只要提供非結構化的醫療記錄,該服務將在會讀取辨識後,回傳相關的醫療資訊。 文/何維涓 | 2018-11-29發表 圖片來源: AWS AWS近日宣布推出針對醫療記錄的自然語言理解服務Comprehend Medical,該服務是符合醫療安全隱私HIPPA法案的機器學習服務,協助開發人員處理非結構化的醫療文字資訊,像是病患的診斷、治療、劑量、症狀和病徵等,開發人員只要提供非結構化的醫療記錄,該服務將在會讀取辨識後,回傳醫療資訊。AWS表示,過程中不需要機器學習背景,也不用訓練模型,AWS不會儲存上傳的醫療資訊,也不會用來訓練模型,開發者可透過Comprehend Medical API,將該服務整合至自家現有的系統中。現今絕大多數的病患資料都是非結構化的資料,像是醫囑、放射報告、病理報告,要辨識這些資訊往往需要耗費不少時間,不管是透過醫療專業人員人工記錄所需的資料,或是開發人員轉選一套客製化的程式去萃取所需的資訊欄位,都是非常龐大的作業。而AWS推出的醫療記錄自然語言理解服務Comprehend Medical,能夠自動辨識床間的醫療資訊類型,不需要開發人員自行定義,系統能夠自動辨識的資料類型包含醫療狀況、解剖術語、醫療行為和實驗、治療和手續。AWS相信未來這些豐富的資訊也可以透過藥物管理、主動安排看診等服務,協助用戶管理自己的健康。AWS認為,該自然語言理解服務,能夠協助許多不同醫療專業的人員,包含醫療照護的廠商、保險公司、醫療研究人員、臨床醫療檢查人員、製藥商,甚至是醫療業的IT人員等,取得醫療記錄的資訊,將可以為醫療產業增加效率、降低成本,在臨床決策和管理、臨床試驗管理等方面都會有所改善。目前AWS正在與西雅圖癌症研究中心Fred Hutchinson合作,該研究中心透過Comprehend Medical服務辨識病患對特定癌症治療臨床試驗的記錄,從數百萬的臨床記錄中萃取和索引藥物治療、醫療狀況、藥物和治療方式選擇,以往這項工作每個文件就要耗費數個小時,現在透過該服務縮短為幾秒鐘。「治療癌症本質上是時間的問題。」西雅圖癌症研究中心Fred Hutchinson的CIO Matthew Trunnell表示,對於病患和研究人員,時間是有限的資源,癌症試驗需要從大量的非結構化醫療記錄中,篩選出有用的資訊,縮短這項工作的流程,將能夠協助研究人員更快速的找到所需的資訊,做出對病患最佳的決策。 

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