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AWS HealthScribe
AWS HealthScribe は HIPAA に対応した新しい機械学習 (ML) 機能です。音声認識と生成系 AI を組み合わせて、患者と臨床医との会話を文字起こしし、レビューしやすい臨床メモを作成します。AWSHealthScribe は、医療ソフトウェアベンダーが文書作成する負担を軽減し、診察エクスペリエンスを向上させる臨床アプリケーションを構築できるよう支援します。このサービスは、豊富な会話トランスクリプトの提供、スピーカーの役割の特定、会話の分類、医学用語の抽出、予備的な臨床メモの作成を自動的に行います。AWSHealthScribe はこれらの機能を組み合わせることで、個別の AI サービスを統合して最適化する必要がなくなり、導入を迅速に行うことができます。
一般的なユースケース
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文書作成する時間の短縮 — 臨床医は、AI が生成した臨床メモを使用して臨床文書を迅速に完成させることができます。臨床メモはアプリケーション内で簡単に表示、調整、確定できます。
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医療従事者が効率よく仕事できる — AI が生成したトランスクリプトや臨床メモ、診察音声を医療従事者に提供することで、文書作成までの時間を短縮できます。
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患者の診察を効率的に要約する — ユーザーがアプリケーション内で会話の要点をすばやく思い出せるようなエクスペリエンスを作ります。
重要
AWS HealthScribe が生成する結果は確率的であり、音質、バックグラウンドノイズ、話者の明瞭さ、医学用語の複雑さ、状況に応じた言語のニュアンス、機械学習や生成 AI の性質
AWS HealthScribe は、責任共有モデルの下で運営されています。AWS は AWS HealthScribe を実行するインフラストラクチャを保護する責任があり、お客様がデータの管理の責任を負います。詳細については、「責任共有モデル
AWS HealthScribe は米国東部 (バージニア北部) リージョンで利用できます。
サービスは米国英語 (en-US) で利用できます。最良の結果を得るには、FLAC または PCM 16 ビットエンコーディング の WAV などの可逆音声形式を使用します。AWSHealthScribe は 16,000 Hz 以上のサンプリングレートをサポートしています。
AWS HealthScribe は現在、一般医療と整形外科の専門分野をサポートしています。
AWS HealthScribe ジョブでは、医療の相談内容を分析して 2 つの JSON 出力ファイル (トランスクリプトファイルと臨床ドキュメント) を生成します。
トランスクリプトファイルでは、単語レベルのタイムスタンプ付きの標準的なターンバイターンの文字起こし出力に加えて、AWS HealthScribe は次の機能を提供します。
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参加者ロールの検出により、会話トランスクリプトで患者と臨床医を区別できます。
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トランスクリプトセクショニングは、トランスクリプトの会話を、雑談、主観、客観などの臨床的な関連性に基づいて分類します。これを使用して、トランスクリプトの特定の部分を表示できます。
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臨床エンティティには、会話の中で言及された薬、病状、治療法などの構造化された情報が含まれます。
臨床ドキュメントファイルにより、AWS HealthScribe は以下を提供します。
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概要。これには、主訴、現在の病歴、体組織の確認、既往歴、評価、計画など、臨床ドキュメントの主要なセクションに関する要約されたメモが含まれます。
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エビデンスリンク。これにより、AI が生成した概要に使用されているすべての文章が、元の診察トランスクリプトにリンクされるため、ユーザーはアプリケーションで要約の正確性を検証しやすくなります。
AWS HealthScribe 固有の API オペレーション
StartMedicalScribeJob
ListMedicalScribeJobs
GetMedicalScribeJob
DeleteMedicalScribeJob
AWS HealthScribe リクエストの例を確認するには、「AWSHealthScribe ジョブの開始」を参照してください。
トランスクリプトファイル
トランスクリプトファイルには、会話の内容がターンバイターン形式で表示されます。
さらに、会話のターンごとに以下のインサイトが得られます。
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参加者ロール — 各参加者には、臨床医または患者のどちらかのラベルが付けられます。会話の各カテゴリに複数の参加者がいる場合、各参加者には番号が割り当てられま 例えば、
CLINICIAN_1
、CLINICIAN_2
、およびPATIENT_1
、PATIENT_2
です。 -
セクション — ダイアログの各ターンは、特定された内容に基づいて 4 つのセクションのうちの 1 つに割り当てられます。
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主観的 — 患者が自身の健康上の懸念について提供する情報。
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客観的 — 臨床医が身体検査、臨床検査、画像検査、または診断検査を通じて観察した情報。
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評価と計画 — 医師の評価と治療計画に関する情報。
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フロー管理を表示 — 世間話や推移に関する情報。
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インサイト — 会話に含まれる臨床関連のエンティティ (
ClinicalEntity
) を抽出します。AWSHealthScribe は Amazon Comprehend Medicalがサポートするすべての臨床エンティティを検出します。
出力情報の詳細については、「トランスクリプト出力の例」を参照してください。
臨床ドキュメントファイル
ドキュメントのインサイトファイルは、臨床ドキュメントの以下の主要セクションに関する要約を示します。
セクション | 説明 |
---|---|
主訴 |
患者の来院理由の簡単な説明。 |
現在の病歴 |
重症度、発症、発症時期、現在の治療法、患部など、患者の病気に関する情報を記載したメモ。 |
体組織の確認 |
さまざまな体組織について患者が報告した症状の評価。 |
既往歴 |
患者の以前の病状、手術、治療の詳細。 |
評価 |
臨床医による患者の健康評価に関する情報を記載したメモ。 |
計画 |
治療、生活習慣の調整、予約などを記載したメモ。 |
Summary
に記載されているすべての文章には、元の診察トランスクリプトへの参照が含まれています。これにより、ユーザーはアプリケーションの要約が正確であることを簡単に確認できます。AI が生成したインサイトにトレーサビリティと透明性を持たせることは、責任ある AI 原則 (説明可能性など) に合致しています。これらの参考資料を要約メモとともに臨床医や医療関係者に提供することで、信頼を育み、臨床現場での AI の安全な使用を促すことができます。
Summary
のすべての文章には EvidenceLinks
が付属しており、要約されたトランスクリプト内の関連する会話を SegmentId
に提供します。
出力情報の詳細については、「臨床ドキュメント出力の例」を参照してください。