Qu'est-ce qu'Amazon Comprehend Medical ?

Gestion des cas des patients et résultats — Les médecins et les prestataires de soins de santé peuvent gérer et accéder facilement aux informations médicales qui ne correspondent pas aux formulaires traditionnels. Les patients peuvent signaler leurs problèmes de santé dans un récit contenant plus d'informations que les formats standard. En analysant les notes de cas, les prestataires peuvent identifier les candidats pour le dépistage précoce des problèmes de santé avant que ceux-ci ne deviennent plus difficiles et coûteux à traiter.

Recherche clinique — Les organismes des sciences de la vie et de la recherche peuvent optimiser le processus de jumelage pour inscrire des patients à des essais cliniques. En utilisant Amazon Comprehend Medical pour détecter des informations pertinentes dans des textes cliniques, les chercheurs peuvent améliorer la pharmacovigilance, effectuer une surveillance post-commercialisation pour surveiller les effets indésirables des médicaments et évaluer l'efficacité thérapeutique en détectant facilement les informations vitales dans les notes de suivi et autres textes cliniques. Par exemple, il peut être plus facile et plus efficace de suivre la façon dont les patients répondent à certains traitements en analysant leurs récits.

Facturation médicale et gestion du cycle des recettes des soins de santé — Les payeurs peuvent étendre leurs analyses pour inclure des documents non structurés tels que les notes cliniques. Des informations supplémentaires sur un diagnostic peuvent être analysées et utilisées pour aider à déterminer les codes de facturation appropriés à partir de documents non structurés. Le traitement du langage naturel (NLP) est l'élément le plus critique du codage assisté par ordinateur (CAC). Amazon Comprehend Medical utilise les dernières avancées en matière de PNL pour analyser les textes cliniques, ce qui contribue à réduire les délais de génération de revenus et à améliorer la précision des remboursements.

Liaison d'ontologies : utilisez les fonctionnalités de liaison d'ontologie pour détecter des entités dans un texte clinique et relier ces entités à des concepts standardisés dans des ontologies médicales courantes. InfericD10cm identifie les problèmes médicaux possibles en tant qu'entités. InfericD10cm relie ces entités à des codes uniques issus de la version 2021 de la Classification internationale des maladies, 10e révision, modification clinique (ICD-10-CM). InferRxNormidentifie les médicaments énumérés dans le texte clinique en tant qu'entités et relie ces entités à des identificateurs conceptuels normalisés provenant de la RxNormbase de données de la National Library of Medicine des États-Unis. InfersNoMedCT détecte les concepts médicaux tels que les affections médicales et l'anatomie, les tests médicaux ou les traitements et procédures sous forme d'entités et les lie aux codes de l'ontologie SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine, Clinical Terms).

Intégration simple et puissante du traitement du langage naturel dans vos applications : utilisez des API pour intégrer des fonctionnalités d'analyse de texte dans vos applications afin d'obtenir un traitement du langage naturel puissant et précis.

Précision : utilisez la technologie d'apprentissage profond pour analyser le texte avec précision. Nos modèles sont constamment entraînés avec de nouvelles données dans plusieurs domaines afin d'améliorer la précision.

Évolutivité : détectez les informations contenues dans plusieurs documents, ce qui permet d'avoir un aperçu rapide de la santé et des soins des patients.

Intégration à d'autres services AWS : Amazon Comprehend Medical est conçu pour fonctionner parfaitement avec d'autres services AWS tels qu'Amazon S3 et. AWS Lambda Stockez vos documents dans Amazon S3, analysez les données en temps réel avec Firehose ou utilisez Amazon Transcribe pour transcrire les récits de patients en texte analysable par Amazon Comprehend Medical. Support for AWS Identity and Access Management (IAM) permet de contrôler facilement et en toute sécurité l'accès aux opérations d'Amazon Comprehend Medical. En utilisant IAM vous pouvez créer et gérer des utilisateurs et des groupes AWS pour octroyer l’accès approprié à vos développeurs et utilisateurs finaux.

Faible coût : ne payez que pour les documents que vous analysez. Il n’y a pas de tarif minimum ni aucun engagement initial.