साक्ष्य-आधारित रोगी देखभाल को चलाने के लिए InpharmD Amazon Kendra और Amazon Lex का उपयोग कैसे करता है

यह एक अतिथि पोस्ट है जिसके लेखक हैं डॉ. जान्हवी पुण्यार्थी, इनफार्मडी में ब्रांड डेवलपमेंट की निदेशक।

डीआई और एआई का प्रतिच्छेदन: औषधि सूचना (डीआई) स्वास्थ्य देखभाल और चिकित्सा जानकारी की खोज, उपयोग और प्रबंधन को संदर्भित करता है। स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के सामने दवा की जानकारी की खोज से जुड़ी कई चुनौतियाँ हैं, जैसे गहन समय की भागीदारी, पहुंच की कमी और विश्वसनीय डेटा की सटीकता। औसत नैदानिक ​​क्वेरी के लिए साहित्य खोज की आवश्यकता होती है जिसमें औसतन 18.5 घंटे लगते हैं। इसके अलावा, दवा संबंधी जानकारी अक्सर अलग-अलग सूचना भंडारों, भुगतान दीवारों और डिज़ाइन दीवारों के पीछे पड़ी रहती है, और जल्दी ही पुरानी हो जाती है।

InpharmD दवा सूचना केंद्रों का एक मोबाइल-आधारित, अकादमिक नेटवर्क है जो नैदानिक ​​​​पूछताछ के लिए क्यूरेटेड, साक्ष्य-आधारित प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और फार्मेसी इंटेलिजेंस की शक्ति को जोड़ता है। InpharmD का लक्ष्य सटीक दवा की जानकारी कुशलतापूर्वक प्रदान करना है, ताकि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता शीघ्रता से सूचित निर्णय ले सकें और इष्टतम रोगी देखभाल प्रदान कर सकें।

इस लक्ष्य को पूरा करने के लिए, InpharmD ने शर्लक, एक प्रोटोटाइप बॉट बनाया जो चिकित्सा साहित्य को पढ़ता और समझता है। शर्लक सहित AI सेवाओं पर आधारित है अमेज़ॅन केंद्र, एक बुद्धिमान खोज सेवा, और अमेज़न लेक्स, किसी भी एप्लिकेशन में संवादी इंटरफेस बनाने के लिए एक पूरी तरह से प्रबंधित एआई सेवा। शर्लक के साथ, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता मूल्यवान नैदानिक ​​साक्ष्य प्राप्त कर सकते हैं, जो उन्हें डेटा-संचालित निर्णय लेने और रोगियों के साथ अधिक समय बिताने की अनुमति देता है। शर्लक के पास इनफार्मडी के 5,000 से अधिक सार और अमेरिकन सोसाइटी ऑफ हेल्थ सिस्टम फार्मासिस्ट (एएसएचपी) के 1,300 दवा मोनोग्राफ तक पहुंच है। जैसे-जैसे अधिक सार और मोनोग्राफ अपलोड और संपादित किए जाते हैं, यह डेटा बैंक हर दिन विस्तारित होता जाता है। हजारों पीडीएफ, अध्ययन, सार और अन्य दस्तावेजों के माध्यम से तुरंत खोज करने के लिए शर्लक प्रासंगिकता और नवीनता के लिए फ़िल्टर करता है, और मनुष्यों की तुलना में 94% सटीकता के साथ प्रतिक्रिया प्रदान करता है।

मशीन-जनरेटेड सारांश और मानव सारांश के बीच प्रारंभिक पाठ्य समानता स्कोर और मैन्युअल मूल्यांकन निम्नलिखित है।

इनफार्मडी और एडब्ल्यूएस

AWS InpharmD के लिए त्वरक के रूप में कार्य करता है। AWS SDKs सामान्य कार्यक्षमताएँ प्रदान करके विकास के समय को काफी कम कर देते हैं जो InpharmD को गुणवत्तापूर्ण परिणाम देने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं। अमेज़ॅन केंद्र और अमेज़ॅन लेक्स जैसी एडब्ल्यूएस सेवाएं इनफार्मडी को स्केलिंग, सिस्टम रखरखाव और स्थिरता के बारे में कम चिंता करने की अनुमति देती हैं।

निम्नलिखित चित्र शर्लक के लिए AWS सेवाओं की वास्तुकला को दर्शाता है:

InpharmD AWS की सहायता के बिना शर्लक का निर्माण करने में सक्षम नहीं होता। मूल रूप से, InpharmD अपने मशीन लर्निंग (ML) पहल की नींव के रूप में InpharmD के दस्तावेज़ों की लाइब्रेरी को अनुक्रमित करने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके स्मार्ट उत्तर प्रदान करने के लिए अमेज़न केंद्र का उपयोग करता है। यह पारंपरिक फ़ज़ी खोज-आधारित एल्गोरिदम से बेहतर है, और इसका परिणाम उपयोगकर्ता के प्रश्नों के लिए बेहतर उत्तर है।

इसके बाद InpharmD ने शर्लक बनाने के लिए अमेज़ॅन लेक्स का उपयोग किया, जो एक चैटबॉट सेवा है जो उपयोग में आसान संवादात्मक इंटरफ़ेस के माध्यम से अमेज़ॅन केंद्र के एमएल-संचालित खोज परिणाम प्रदान करती है। शर्लक सर्वोत्तम उत्तर खोजने के लिए इरादे का पता लगाने और प्रश्नों के संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने के लिए अमेज़ॅन लेक्स की प्राकृतिक भाषा समझने की क्षमताओं का उपयोग करता है। यह चिकित्सा साहित्य संबंधी पूछताछ और प्रतिक्रियाओं के संबंध में अधिक स्वाभाविक बातचीत की अनुमति देता है।

इसके अलावा, InpharmD दवा सूचना सामग्री को S3 बकेट के माध्यम से क्लाउड में संग्रहीत करता है। AWS Lambda InpharmD को सर्वर लॉजिक को स्केल करने और विभिन्न AWS सेवाओं के साथ आसानी से इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है। यह अमेज़ॅन केंद्र को अमेज़ॅन लेक्स जैसी अन्य सेवाओं से जोड़ने में महत्वपूर्ण है।

"शर्लक के विकास को गति देने में AWS आवश्यक रहा है। हमें स्केलिंग, सिस्टम रखरखाव और स्थिरता के बारे में ज्यादा चिंता करने की ज़रूरत नहीं है क्योंकि AWS हमारे लिए इसका ख्याल रखता है। अमेज़ॅन केंद्र और अमेज़ॅन लेक्स के साथ, हम शर्लक का सबसे अच्छा संस्करण बनाने और अपने विकास के समय को महीनों तक कम करने में सक्षम हैं। इसके अलावा, हम प्रत्येक साहित्य खोज के लिए समय को 16% तक कम करने में भी सक्षम हैं।"

- तुलसी चिंथा, मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी और इनफार्मडी के सह-संस्थापक।

प्रभाव

10,000 से अधिक प्रदाताओं और आठ स्वास्थ्य प्रणालियों के नेटवर्क द्वारा विश्वसनीय, InpharmD साक्ष्य-आधारित जानकारी का मार्गदर्शन करने में मदद करता है जो निर्णय लेने में तेजी लाता है और चिकित्सकों के लिए समय बचाता है। InpharmD सेवाओं की सहायता से, प्रत्येक साहित्य खोज का समय 16% कम हो जाता है, जिससे प्रति खोज लगभग 3 घंटे की बचत होती है। InpharmD प्रत्येक साहित्य खोज के लिए लगभग 12 जर्नल लेखों के सारांश के साथ एक व्यापक परिणाम भी प्रदान करता है। शर्लक के कार्यान्वयन के साथ, इनफार्मडी को कम समय में अधिक अध्ययनों का सारांश देकर, साहित्य खोज प्रक्रिया को और भी अधिक कुशल बनाने की उम्मीद है।

शर्लक प्रोटोटाइप का वर्तमान में बीटा परीक्षण किया जा रहा है और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए प्रदाताओं के साथ साझा किया जा रहा है।

"InpharmD प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंच बहुत अनुकूलन योग्य है. मुझे ख़ुशी है कि InpharmD टीम ने मेरी विशिष्ट आवश्यकताओं और मेरे संस्थान की जरूरतों को पूरा करने के लिए मेरे साथ काम किया। मैंने शर्लक से एक दवा की सुरक्षा के बारे में पूछा और उत्पाद ने मुझे जटिल नैदानिक ​​प्रश्नों का त्वरित उत्तर देने के लिए एक सारांश और साहित्य दिया। यह उत्पाद बहुत सारा काम करता है जिसमें पहले बहुत सारे क्लिक करना, खोजना और ढेर सारे विभिन्न खोज विक्रेताओं को आज़माना शामिल था। एक व्यस्त चिकित्सक के लिए, यह बहुत अच्छा काम करता है। इससे मेरा समय बचा और यह सुनिश्चित करने में मदद मिली कि मैं अपने निर्णय लेने के लिए नवीनतम शोध का उपयोग कर रहा हूं। जब मैं एक शैक्षणिक अस्पताल में नैदानिक ​​​​अनुसंधान कर रहा था तो यह एक गेम चेंजर होता, लेकिन एक निजी चिकित्सक के रूप में भी यह सुनिश्चित करना बहुत अच्छा होता है कि आप हमेशा मौजूदा सबूतों के साथ अपडेट रहें।"

- गैथ इब्राहिम, वेलस्टार हेल्थ सिस्टम के एमडी।

निष्कर्ष

इनफार्मडी में हमारी टीम अमेज़ॅन केंद्र और अमेज़ॅन लेक्स की मदद से शेरलॉक को तैनात करने से मिली शुरुआती सफलता को आगे बढ़ाने के लिए उत्साहित है। शर्लक के लिए हमारी योजना इसे एक बुद्धिमान सहायक के रूप में विकसित करने की है जो कभी भी, कहीं भी उपलब्ध हो। भविष्य में, हम शर्लक को अमेज़ॅन एलेक्सा के साथ एकीकृत करने की उम्मीद करते हैं ताकि प्रदाताओं को साक्ष्य तक तत्काल, संपर्क रहित पहुंच मिल सके, जिससे उन्हें तेजी से डेटा-संचालित नैदानिक ​​​​निर्णय लेने की अनुमति मिल सके जो इष्टतम रोगी देखभाल सुनिश्चित करते हैं।

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लेखक के बारे में

डॉ. जान्हवी पुण्यार्थी Inफार्मडी में ब्रांड विकास और जुड़ाव का नेतृत्व करने वाला एक नवोन्वेषी फार्मासिस्ट है। रचनात्मकता के प्रति जुनून के साथ, डॉ. पुण्यार्थी को नैदानिक ​​साहित्य को आकर्षक तरीकों से प्रस्तुत करने के लिए लेखन और साक्ष्य-आधारित चिकित्सा के प्रति अपने प्यार का संयोजन करना पसंद है।

Disclaimer: एडब्ल्यूएस इस पोस्ट की सामग्री या सटीकता के लिए ज़िम्मेदार नहीं है। इस पोस्ट की सामग्री और राय केवल तीसरे पक्ष के लेखक की हैं। यह निर्धारित करना प्रत्येक ग्राहक की जिम्मेदारी है कि क्या वे HIPAA के अधीन हैं, और यदि हां, तो HIPAA और इसके कार्यान्वयन नियमों का सर्वोत्तम पालन कैसे करें। सुरक्षित स्वास्थ्य जानकारी के संबंध में AWS का उपयोग करने से पहले, ग्राहकों को AWS Business Associate Addendum (BAA) दर्ज करना होगा और इसकी कॉन्फ़िगरेशन आवश्यकताओं का पालन करना होगा।

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• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-inpharmd-uses-amazon-kender-and-amazon-lex-to-drive-evidence-आधारित-patient-care/