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AWS HealthScribe
O AWS HealthScribe é um novo recurso de machine learning (ML) qualificado pela HIPAA que combina reconhecimento de fala e IA generativa para transcrever conversas entre pacientes e médicos e gerar notas clínicas fáceis de revisar. AWS O HealthScribe ajuda os fornecedores de software de saúde a criar aplicações clínicas que reduzem a carga de documentação e melhoram a experiência de consulta. O serviço fornece automaticamente transcrições avançadas de conversas, identifica as funções do palestrante, classifica diálogos, extrai termos médicos e gera notas clínicas preliminares. AWS O HealthScribe combina esses recursos para eliminar a necessidade de integrar e otimizar serviços de IA separados, permitindo que você agilize a implementação.
Casos de uso comuns:
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Reduzir o tempo de documentação: permita que os médicos concluam rapidamente a documentação clínica com notas clínicas geradas por IA que são fáceis de revisar, ajustar e finalizar em sua aplicação.
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Aumentar a eficiência do escrevente médico: equipe os escreventes médicos com notas clínicas e transcrições geradas por IA, juntamente com o áudio da consulta, para agilizar o tempo de entrega da documentação.
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Resumo eficiente da visita ao paciente: crie uma experiência que permita aos usuários relembrar rapidamente os principais destaques de suas conversas na aplicação.
Importante
Os resultados produzidos pelo AWS HealthScribe são probabilísticos e nem sempre são precisos devido a vários fatores, incluindo qualidade de áudio, ruído de fundo, clareza de quem fala, complexidade da terminologia médica, nuances linguísticas específicas do contexto e a natureza do machine learning e da IA generativa
O AWS HealthScribe opera sob um modelo de responsabilidade compartilhada, no qual a AWS é responsável por proteger a infraestrutura que executa o AWS HealthScribe e você é responsável por gerenciar seus dados. Para obter mais informações, consulte o Modelo de responsabilidade compartilhada
O AWS HealthScribe está disponível na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia).
O serviço está disponível em inglês dos EUA (en-US). Para conseguir melhores resultados, use um formato de áudio sem perdas, como FLAC ou WAV, com codificação PCM de 16 bits. AWS O HealthScribe permite taxas de amostragem de 16.000 Hz ou superior.
Atualmente, o AWS HealthScribe é compatível com as especialidades de Medicina Geral e Ortopedia.
Um trabalho do AWS HealthScribe analisa a consulta médica para produzir dois arquivos de saída JSON: um arquivo de transcrição e um arquivo de documentação clínica.
No arquivo de transcrição, além da saída padrão de transcrição passo a passo com registros de data e hora no nível da palavra, o AWS HealthScribe fornece:
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Detecção da função do participante para que você possa distinguir os pacientes dos médicos na transcrição da conversa.
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Seção de transcrição, que categoriza os diálogos da transcrição com base em sua relevância clínica, como conversa trivial, subjetiva, objetiva etc. Isso pode ser usado para mostrar partes específicas da transcrição.
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Entidades clínicas, que incluem informações estruturadas, como medicamentos, condições médicas e tratamentos mencionados na conversa.
No arquivo da documentação clínica, o AWS HealthScribe fornece:
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Resumos contendo notas resumidas das principais seções da documentação clínica, como queixa principal, histórico da doença atual, revisão de sistemas, histórico médico anterior, avaliação e plano.
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Links de evidências que vinculam cada frase usada nos resumos gerados pela IA à transcrição original da consulta, facilitando aos usuários a validação da precisão do resumo na aplicação.
Operações de API específicas do AWS HealthScribe:
StartMedicalScribeJob
ListMedicalScribeJobs
GetMedicalScribeJob
DeleteMedicalScribeJob
Consulte exemplos de solicitações do AWS HealthScribe em Starting an AWS HealthScribe job.
Arquivo de transcrição
O arquivo de transcrição fornece o conteúdo da conversa em um formato passo a passo.
Além disso, os seguintes insights são fornecidos para cada turno de conversa:
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Função do participante: cada participante é rotulado como médico ou paciente. Se uma conversa tiver mais de um participante em cada categoria, cada participante receberá um número. Por exemplo,
CLINICIAN_1,CLINICIAN_2ePATIENT_1,PATIENT_2. -
Seção: cada turno do diálogo é atribuído a uma das cinco seções possíveis com base no conteúdo identificado.
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Subjetivo: informações fornecidas pelo paciente sobre seus problemas de saúde.
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Objetivo: informações observadas pelo médico por meio de exames físicos, laboratoriais, de imagem ou testes de diagnóstico.
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Avaliação e plano: informações relacionadas à avaliação do médico e ao plano de tratamento.
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Gerenciamento de fluxo da consulta: informações relacionadas a conversas triviais ou transições.
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Insights: extrai entidades clinicamente relevantes (
ClinicalEntity) presentes na conversa. AWS O HealthScribe detecta todas as entidades clínicas compatíveis com o Amazon Comprehend Medical.
Consulte informações de saída mais detalhadas em Example transcript output.
Arquivo de documentação clínica
O arquivo de informações da documentação contém resumos das seguintes seções principais da documentação clínica.
| Seção | Descrição |
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QUEIXA PRINCIPAL |
Breve descrição do motivo pelo qual o paciente visitou o médico. |
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HISTÓRIA DA DOENÇA ATUAL |
Notas que fornecem informações sobre a doença do paciente, incluindo referência à gravidade, início, tempo dos sintomas, tratamentos atuais e áreas afetadas. |
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REVISÃO DE SISTEMAS |
Avaliação dos sintomas relatada pelo paciente em diferentes sistemas corporais. |
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HISTÓRICO MÉDICO |
Detalha as condições médicas, cirurgias e tratamentos anteriores de um paciente. |
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AVALIAÇÃO |
Notas que fornecem informações sobre a avaliação do médico sobre a saúde do paciente. |
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PLAN |
Notas que fazem referência a tratamentos médicos, ajustes no estilo de vida e consultas adicionais. |
Cada frase presente no Summary inclui referências à transcrição original da consulta, facilitando aos usuários validar a precisão do resumo na aplicação. Fornecer rastreabilidade e transparência para insights gerados pela IA é consistente com os princípios da IA responsável, como explicabilidade. Fornecer essas referências junto com as notas de resumo aos médicos ou escreventes médicos ajuda a promover a confiança e incentivar o uso seguro da IA nos ambientes clínicos.
Cada frase no Summary vem com EvidenceLinks que fornecem o SegmentId dos diálogos relevantes na transcrição que foram resumidos.
Consulte informações de saída mais detalhadas em Example clinical documentation output.
