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亚马逊理解医疗对分散的医疗数据的意义
  • 发表时间:2020-08-23 22:06
  • 来源:数度域

周二,亚马逊宣布推出亚马逊综合医疗服务,这是一项语言处理服务,允许用户从包括医生记录、临床试验报告、住院记录和患者健康记录在内的来源收集信息,如患者的医疗状况和药物剂量、强度和频率。

大多数健康和患者数据——如医疗记录、处方、音频采访记录以及病理和放射学报告——目前都是以非结构化医学文本的形式存储的。识别这些信息要么需要熟练的医学编码人员来处理数据输入,要么需要开发团队编写定制代码和规则来自动提取。

祝福和诅咒

医疗保健提供者和保险公司目前必须为自然语言软件编写和维护一套定制的医学编码分类规则。更改单个分类代码名称可能会对几十个硬编码规则产生连锁反应,所有这些规则都必须更新,否则数据将会丢失或分类不正确。

Amazon complex medical让用户创建能够可靠理解这些医疗信息的模型,极大地改进了医疗编码。

星座研究公司的首席分析师王雷指出:“医学领域的监管数量和监管要求既是一件好事,也是一件坏事。”

他告诉technewsworld:“这个诅咒是管理不同的信息集,而这些信息并不总是完整的,也不总是以正确的方式输入。”“幸运的是,这些信息可以为组织规划下一步最佳行动提供许多见解。这包括识别医疗编码错误、潜在的有害药物相互作用、流行病学模式、预防新疾病的机会以及医疗事故和质量保证。”

数据互操作性长期以来一直是医疗保健行业的一个问题。亚马逊、alphabet、ibm、微软、甲骨文和salesforce今年夏天宣布支持 fast healthcare互用性基金会(fhir ),该基金会旨在为医疗信息交换创建一套通用标准。

自动化流程

Amazon implementation medical让开发人员能够自动识别关键的常见医疗信息类型,而且精确度高,无需编写大量自定义规则。它可以识别医学状况、解剖学术语、药物以及医学测试、治疗和程序的细节。

nucleus research的研究副总裁rebecca wettemann说:“使用理解来提取非结构化医疗数据并对其进行分类的能力非常重要,因为它还可以删除个人信息。”

她告诉technewsworld:“研究人员和医生可以共享和分析数据集,这些数据集根本不适合作为无组织的特定患者笔记进行分析。”“当了解诊断、尝试新的药物或治疗方法或评估现有的治疗方法时,数据越多越好。”

亚马逊理解医疗使用先进的机器学习模型。它提供了两个API,开发人员可以用几行代码将其集成到现有的工作流和应用程序中。API是医学命名实体和关系提取(nere)和受保护健康信息数据提取和识别(FID)。

合作伙伴包括以下组织:

  • 弗雷德·哈钦森癌症研究中心
  • 罗氏诊断公司
  • pricewaterhouse coopers
  • 德勤(convergehealth)
  • 数据隐私和安全

    Amazon complex medical符合hipaa标准。据亚马逊称,它可以快速识别受保护的健康信息(phi ),如姓名、年龄和病历号,因此可以用来创建安全处理、维护和传输phi的应用程序。它遵守通用数据保护条例(gdpr)标准。

    该服务[/h/

    开发人员可以通过提取并识别相关患者标识符来实施数据隐私和安全解决方案,如hipaa的sa fe harbor去识别方法所述。此外,该服务不存储或保存任何客户数据。

    然而,stratecast/frost & sullivan的项目经理michael jude指出,数据安全是首要问题。

    他告诉technewsworld:“动态数据远不如静态数据安全。”“为了使用亚马逊的这些功能,必须移动数据。亚马逊需要尽力确保他们能够访问的任何患者数据的安全。”

    这项服务的费用是多少

    Amazon complex医疗费用是按每块100个字符的分析文本收取的。

    nere api用户每块支付1美分,phid api用户每块支付14美分。用户只为他们使用的东西付费,没有最低费用或预付承诺。

    在顾客使用这两种API的前三个月,Amazon complex medical为25k单位的文本或25000个字符提供了一个免费层。

    裘德说:“任何改善医疗服务的措施都会降低成本,改善结果。”“这项[服务]可以帮助实现这两个目标。”

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