Amazon Comprehend Medical은 무엇인가요?

환자 사례 관리 및 결과 — 의사와 의료 서비스 제공자는 기존 양식에 맞지 않는 의료 정보를 관리하고 쉽게 액세스할 수 있습니다. 환자는 표준 형식보다 더 많은 정보가 포함된 설명을 통해 자신의 건강 문제를 보고할 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 사례 기록을 분석하여 치료가 더 어려워지고 비용이 많이 들기 전에 의학적 상태를 조기 진단할 대상자를 식별할 수 있습니다.

임상 연구 - 생명과학 및 연구 기관은 환자를 임상 시험에 등록하기 위한 매칭 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 연구자는 Amazon Comprehend Medical을 사용하여 임상 텍스트의 관련 정보를 탐지함으로써 약물 감시를 개선하고, 시판 후 감시를 수행하여 약물 부작용을 모니터링하고, 후속 기록 및 기타 임상 텍스트에서 중요한 정보를 쉽게 탐지하여 치료 효과를 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 환자의 이야기를 분석하여 특정 치료법에 대한 환자의 반응을 모니터링하는 것이 더 쉽고 효과적일 수 있습니다.

의료비 청구 및 의료 수익 주기 관리 - 납부자는 임상 기록과 같은 비정형 문서를 포함하도록 분석을 확장할 수 있습니다. 진단에 대한 추가 정보를 분석하여 구조화되지 않은 문서에서 적절한 청구 코드를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 지원 코딩(CAC)의 가장 중요한 구성 요소입니다. Amazon Comprehend Medical은 최신 NLP 기술을 사용하여 임상 텍스트를 분석하므로 수익 창출 시간을 줄이고 환급 정확도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

온톨로지 연결 - 온톨로지 연결 기능을 사용하여 임상 텍스트에서 엔터티를 탐지하고 해당 엔터티를 일반적인 의료 온톨로지의 표준화된 개념에 연결합니다. InfericD10CM은 발생 가능한 의학적 상태를 엔터티로 식별합니다. InferICD10CM은 이러한 엔터티를 2021년 버전의 국제 질병 분류, 10차 개정, 임상적 수정(ICD-10-CM) 고유 코드에 연결합니다. InferRxNorm임상 텍스트에 나열된 약물을 개체로 식별하고 해당 개체를 미국 국립 의학 도서관 RxNorm데이터베이스의 정규화된 개념 식별자에 연결합니다. InferSNOMEDCT는 의학적 상태 및 해부학, 의료 검사 또는 치료 및 절차와 같은 의학적 개념을 엔터티로 감지하여 SNOMED CT(국제 보건의료용어 표준체계) 온톨로지의 코드에 연결합니다.

애플리케이션에 쉽고 강력한 자연어 처리 통합 - API를 사용하여 강력하고 정확한 자연어 처리를 위한 텍스트 분석 기능을 애플리케이션에 구축합니다.

정확성 - 딥 러닝 기술을 사용하여 텍스트를 정확하게 분석합니다. 우리 모델은 정확도를 높이기 위해 여러 도메인에 걸쳐 새로운 데이터를 사용하여 지속적으로 학습됩니다.

확장성 - 여러 문서에서 정보를 탐지하여 환자 건강 및 치료에 대한 신속한 통찰력을 제공합니다.

다른 AWS 서비스와 통합 – Amazon Comprehend Medical은 Amazon S3 및 AWS Lambda등의 다른 AWS 서비스와 완벽하게 연동되도록 만들어졌습니다. Amazon S3에 문서를 저장하거나, Firehose로 실시간 데이터를 분석하거나, Amazon Transcribe를 사용하여 환자 설명을 텍스트로 변환하여 Amazon Comprehend Medical에서 분석할 수 있습니다. Support for AWS Identity and Access Management (IAM) 를 사용하면 Amazon Comprehend Medical 운영에 대한 액세스를 쉽고 안전하게 제어할 수 있습니다. IAM을 사용하면 AWS 사용자 및 그룹을 만들고 관리하여 적절한 액세스 권한을 개발자와 최종 사용자에게 부여할 수 있습니다.

저렴한 비용 - 분석한 문서에 대한 비용만 지불하면 됩니다. 최소 요금이나 사전 약정은 없습니다.