كيف تستخدم InpharmD Amazon Kendra و Amazon Lex لتوجيه رعاية المرضى القائمة على الأدلة

هذا هو وظيفة ضيف كتبها د. جانافي بونيارثي ، مدير تطوير العلامة التجارية في InpharmD.

تقاطع DI و AI: تشير معلومات الأدوية (DI) إلى اكتشاف واستخدام وإدارة الرعاية الصحية والمعلومات الطبية. يواجه مقدمو الرعاية الصحية العديد من التحديات المرتبطة باكتشاف معلومات الأدوية ، مثل الوقت المكثف ، ونقص إمكانية الوصول ، ودقة البيانات الموثوقة. يتطلب متوسط ​​الاستعلام الإكلينيكي بحثًا في الأدبيات يستغرق ما متوسطه 18.5 ساعة. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما تكمن معلومات الأدوية في صوامع معلومات متباينة ، خلف جدران الدفع وجدران التصميم ، وسرعان ما تصبح قديمة.

InpharmD هي شبكة أكاديمية تعتمد على الهاتف المحمول من مراكز معلومات الأدوية تجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي وذكاء الصيدلة لتقديم استجابات منسقة وقائمة على الأدلة للاستفسارات السريرية. الهدف في InpharmD هو تقديم معلومات دوائية دقيقة بكفاءة ، بحيث يمكن لمقدمي الرعاية الصحية اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة وتقديم رعاية مثالية للمرضى.

لتحقيق هذا الهدف ، قامت InpharmD ببناء Sherlock ، وهو نموذج أولي للروبوت الذي يقرأ الأدبيات الطبية ويفككها. يعتمد Sherlock على خدمات AI بما في ذلك أمازون كندرا، وهي خدمة بحث ذكية ، و أمازون ليكس، خدمة ذكاء اصطناعي مُدارة بالكامل لبناء واجهات محادثة في أي تطبيق. مع Sherlock ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استرداد الأدلة السريرية القيمة ، والتي تسمح لهم باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وقضاء المزيد من الوقت مع المرضى. شيرلوك لديه وصول إلى أكثر من 5,000 من ملخصات InpharmD و 1,300 دراسة عن الأدوية من الجمعية الأمريكية لصيادلة النظام الصحي (ASHP). يتوسع بنك البيانات هذا كل يوم حيث يتم تحميل وتحرير المزيد من الملخصات والدراسات. يقوم Sherlock بتصفية الملاءمة والحداثة للبحث بسرعة في آلاف ملفات PDF والدراسات والملخصات والمستندات الأخرى ، وتقديم إجابات بدقة 94٪ مقارنة بالبشر.

ما يلي هو درجة تشابه نصية أولية وتقييم يدوي بين الملخص الذي تم إنشاؤه آليًا والملخص البشري.

InpharmD و AWS

تعمل AWS كمسرّع لـ InpharmD. تعمل مجموعات AWS SDK على تقليل وقت التطوير بشكل كبير من خلال توفير وظائف مشتركة تسمح لشركة InpharmD بالتركيز على تقديم نتائج عالية الجودة. تسمح خدمات AWS مثل Amazon Kendra و Amazon Lex لشركة InpharmD بتقليل القلق بشأن التوسع وصيانة الأنظمة واستقرارها.

يوضح الرسم التخطيطي التالي بنية خدمات AWS لشيرلوك:

لم تكن InpharmD قادرة على بناء Sherlock بدون مساعدة AWS. في الأساس ، تستخدم InpharmD Amazon Kendra كأساس لمبادرات التعلم الآلي (ML) لفهرسة مكتبة مستندات InpharmD وتقديم إجابات ذكية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. هذا يتفوق على الخوارزميات التقليدية المبنية على البحث ، والنتيجة هي إجابات أفضل لأسئلة المستخدم.

ثم استخدمت InpharmD Amazon Lex لإنشاء Sherlock ، وهي خدمة روبوت محادثة تقدم نتائج بحث مدعومة من Amazon Kendra عبر واجهة محادثة سهلة الاستخدام. يستخدم Sherlock إمكانات فهم اللغة الطبيعية في Amazon Lex لاكتشاف النية وفهم سياق الأسئلة بشكل أفضل من أجل العثور على أفضل الإجابات. يسمح هذا بمزيد من المحادثات الطبيعية فيما يتعلق باستفسارات الأدبيات الطبية والردود عليها.

بالإضافة إلى ذلك ، تقوم InpharmD بتخزين محتوى معلومات الأدوية في السحابة عبر دلاء S3. تسمح AWS Lambda لشركة InpharmD بتوسيع نطاق منطق الخادم والتفاعل مع خدمات AWS المختلفة بسهولة. إنه مفتاح في ربط Amazon Kendra بخدمات أخرى مثل Amazon Lex.

"لقد كانت AWS أساسية في تسريع عملية تطوير Sherlock. لا داعي للقلق كثيرًا بشأن التوسع وصيانة الأنظمة والاستقرار لأن AWS تعتني بذلك نيابةً عنا. باستخدام Amazon Kendra و Amazon Lex ، يمكننا إنشاء أفضل إصدار من Sherlock وتقليل وقت التطوير لدينا لشهور. علاوة على ذلك ، يمكننا أيضًا تقليل الوقت لكل بحث في الأدب بنسبة 16٪."

- تولاسي تشينثا ، كبير المسؤولين التكنولوجيين والمؤسس المشارك لشركة InpharmD.

التأثير

يحظى InpharmD بثقة شبكة تضم أكثر من 10,000 مزود وثمانية أنظمة صحية ، ويساعد في توجيه المعلومات القائمة على الأدلة التي تسرع عملية اتخاذ القرار وتوفر الوقت للأطباء. بمساعدة خدمات InpharmD ، يتم تقليل الوقت لكل بحث في الأدبيات بنسبة 16٪ ، مما يوفر حوالي 3 ساعات لكل بحث. يوفر InpharmD أيضًا نتيجة شاملة ، مع ما يقرب من 12 ملخصًا لمقالات المجلات لكل بحث في الأدب. مع تطبيق Sherlock ، تأمل InpharmD في جعل عملية البحث في الأدب أكثر كفاءة ، وتلخيص المزيد من الدراسات في وقت أقل.

يتم حاليًا اختبار نموذج Sherlock الأولي ومشاركته مع مقدمي الخدمة للحصول على تعليقات المستخدمين.

"الوصول إلى منصة InpharmD قابل للتخصيص للغاية. كنت سعيدًا لأن فريق InpharmD عمل معي لتلبية احتياجاتي الخاصة واحتياجات مؤسستي. سألت شيرلوك عن سلامة الدواء وأعطاني المنتج ملخصًا وأدبيًا للإجابة على الأسئلة السريرية المعقدة بسرعة. يقوم هذا المنتج بالكثير من العمل الذي تضمن في وقت سابق الكثير من النقر والبحث ومحاولة العديد من بائعي البحث المختلفين. بالنسبة لطبيب مشغول ، فهو يعمل بشكل رائع. لقد وفرت لي الوقت وساعدت في التأكد من أنني كنت أستخدم أحدث الأبحاث في اتخاذ قراري. كان من الممكن أن يغير هذا قواعد اللعبة عندما كنت في مستشفى أكاديمي أقوم بأبحاث إكلينيكية ، ولكن حتى كطبيب خاص ، من الرائع التأكد من مواكبة الأدلة الحالية."

- غيث إبراهيم، MD في Wellstar Health System.

وفي الختام

فريقنا في InpharmD متحمس للبناء على النجاح المبكر الذي رأيناه من نشر Sherlock بمساعدة Amazon Kendra و Amazon Lex. تتمثل خطتنا الخاصة بشركة Sherlock في تطويرها لتصبح مساعدًا ذكيًا متاحًا في أي وقت وفي أي مكان. في المستقبل ، نأمل في دمج Sherlock مع Amazon Alexa حتى يتمكن مقدمو الخدمة من الوصول الفوري وبدون تلامس إلى الأدلة ، مما يسمح لهم باتخاذ قرارات سريرية سريعة تعتمد على البيانات تضمن رعاية مثالية للمرضى.

---

عن المؤلف

الدكتور جانهافي بونيارثي هو صيدلي مبتكر رائد في تطوير العلامة التجارية والمشاركة في InpharmD. مع شغفها بالإبداع ، تستمتع الدكتورة بونيارثي بالجمع بين حبها للكتابة والطب القائم على الأدلة لتقديم الأدبيات السريرية بطرق جذابة.

إخلاء المسئولية: AWS ليست مسؤولة عن محتوى أو دقة هذا المنشور. المحتوى والآراء الواردة في هذا المنشور هي فقط تلك الخاصة بمؤلف الطرف الثالث. يقع على عاتق كل عميل مسؤولية تحديد ما إذا كان يخضع لقانون HIPAA ، وإذا كان الأمر كذلك ، ما هي أفضل السبل للامتثال لقانون HIPAA ولائحته التنفيذية. قبل استخدام AWS فيما يتعلق بالمعلومات الصحية المحمية ، يجب على العملاء إدخال ملحق AWS Business Associate (BAA) واتباع متطلبات التكوين الخاصة به.

• كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
• كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
• المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-inpharmd-uses-amazon-kendra-and-amazon-lex-to-drive-evidence-based-patient-care/