Cum folosește InpharmD Amazon Kendra și Amazon Lex pentru a stimula îngrijirea pacientului bazată pe dovezi

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Aceasta este o postare pentru invitați creată de Dr. Janhavi Punyarthi, director de dezvoltare a mărcii la InpharmD.

Intersecția dintre DI și AI: informațiile despre medicamente (DI) se referă la descoperirea, utilizarea și gestionarea informațiilor medicale și de asistență medicală. Furnizorii de servicii medicale au multe provocări asociate cu descoperirea informațiilor despre medicamente, cum ar fi implicarea intensivă în timp, lipsa accesibilității și acuratețea datelor fiabile. Interogarea clinică medie necesită o căutare în literatură care durează în medie 18.5 ore. În plus, informațiile despre medicamente se află adesea în silozuri de informații disparate, în spatele zidurilor de plată și a zidurilor de design și devin rapid învechite.

InpharmD este o rețea mobilă, academică de centre de informații despre medicamente, care combină puterea inteligenței artificiale și a inteligenței farmaceutice pentru a oferi răspunsuri organizate, bazate pe dovezi, la întrebările clinice. Scopul InpharmD este de a furniza informații precise despre medicamente în mod eficient, astfel încât furnizorii de servicii medicale să poată lua rapid decizii informate și să ofere îngrijire optimă a pacientului.

Pentru a îndeplini acest obiectiv, InpharmD a construit Sherlock, un bot prototip care citește și descifrează literatura medicală. Sherlock se bazează pe servicii AI, inclusiv Amazon Kendra, un serviciu inteligent de căutare și Amazon Lex, un serviciu AI complet gestionat pentru construirea de interfețe conversaționale în orice aplicație. Cu Sherlock, furnizorii de servicii medicale pot prelua dovezi clinice valoroase, care le permit să ia decizii bazate pe date și să petreacă mai mult timp cu pacienții. Sherlock are acces la peste 5,000 de rezumate ale InpharmDs si la 1,300 de monografii de droguri de la Societatea Americana a Farmacistilor Sistemului de Sanatate (ASHP). Această bancă de date se extinde în fiecare zi pe măsură ce sunt încărcate și editate mai multe rezumate și monografii. Sherlock filtrează pentru relevanță și recentitate pentru a căuta rapid prin mii de PDF-uri, studii, rezumate și alte documente și pentru a oferi răspunsuri cu o acuratețe de 94% în comparație cu oamenii.

Următorul este un scor preliminar de similaritate textuală și o evaluare manuală între un rezumat generat de mașină și un rezumat uman.

InpharmD și AWS

AWS servește ca un accelerator pentru InpharmD. SDK-urile AWS reduc semnificativ timpul de dezvoltare prin furnizarea de funcționalități comune care permit InpharmD să se concentreze pe furnizarea de rezultate de calitate. Serviciile AWS precum Amazon Kendra și Amazon Lex permit InpharmD să-și facă mai puține griji cu privire la scalare, întreținerea sistemelor și stabilitate.

Următoarea diagramă ilustrează arhitectura serviciilor AWS pentru Sherlock:

InpharmD nu ar fi fost capabil să construiască Sherlock fără ajutorul AWS. În esență, InpharmD folosește Amazon Kendra ca bază a inițiativelor sale de învățare automată (ML) pentru a indexa biblioteca de documente a InpharmD și pentru a oferi răspunsuri inteligente folosind procesarea limbajului natural. Acest lucru este superior algoritmilor tradiționali bazați pe căutare neclară, iar rezultatul este răspunsuri mai bune la întrebările utilizatorilor.

InpharmD a folosit apoi Amazon Lex pentru a crea Sherlock, un serviciu chatbot care furnizează rezultatele căutării Amazon Kendra bazate pe ML printr-o interfață conversațională ușor de utilizat. Sherlock folosește capacitățile de înțelegere a limbajului natural ale Amazon Lex pentru a detecta intenția și pentru a înțelege mai bine contextul întrebărilor pentru a găsi cele mai bune răspunsuri. Acest lucru permite conversații mai naturale cu privire la întrebările și răspunsurile din literatura medicală.

În plus, InpharmD stochează conținutul de informații despre medicamente în cloud prin intermediul găleților S3. AWS Lambda permite InpharmD să scaleze logica serverului și să interacționeze cu diverse servicii AWS cu ușurință. Este esențial în conectarea Amazon Kendra la alte servicii precum Amazon Lex.

AWS a fost esențial în accelerarea dezvoltării Sherlock. Nu trebuie să ne îngrijorăm atât de mult cu privire la scalare, întreținerea sistemelor și stabilitate, deoarece AWS se ocupă de asta pentru noi. Cu Amazon Kendra și Amazon Lex, suntem capabili să construim cea mai bună versiune de Sherlock și să ne reducem timpul de dezvoltare cu luni de zile. În plus, putem reduce timpul pentru fiecare căutare de literatură cu 16%.Matei 22:21

– Tulasee Chintha, Chief Technological Officer și co-fondator al InpharmD.

Impactul

Având încredere de o rețea de peste 10,000 de furnizori și opt sisteme de sănătate, InpharmD ajută la ghidarea informațiilor bazate pe dovezi care accelerează luarea deciziilor și economisește timp pentru clinicieni. Cu ajutorul serviciilor InpharmD, timpul pentru fiecare căutare de literatură este redus cu 16%, economisind aproximativ 3 ore pe căutare. InpharmD oferă, de asemenea, un rezultat cuprinzător, cu aproximativ 12 rezumate de articole de reviste pentru fiecare căutare în literatură. Odată cu implementarea Sherlock, InpharmD speră să facă procesul de căutare a literaturii și mai eficient, rezumând mai multe studii în mai puțin timp.

Prototipul Sherlock este în prezent testat beta și partajat cu furnizorii pentru a obține feedback de la utilizatori.

Accesul la platforma InpharmD este foarte personalizabil. M-am bucurat că echipa InpharmD a lucrat cu mine pentru a răspunde nevoilor mele specifice și ale instituției mele. L-am întrebat pe Sherlock despre siguranța unui medicament, iar produsul mi-a oferit un rezumat și literatură pentru a răspunde rapid la întrebări clinice complexe. Acest produs face o mare parte din munca care mai devreme implica multe clicuri, căutare și încercare de tone de diferiți furnizori de căutare. Pentru un medic ocupat, funcționează grozav. Mi-a economisit timp și m-a asigurat că folosesc cele mai recente cercetări pentru luarea deciziilor. Acest lucru ar fi schimbat jocul când eram într-un spital academic făcând cercetări clinice, dar chiar și ca medic privat este grozav să mă asigur că ești mereu la curent cu dovezile actuale.Matei 22:21

– Ghaith Ibrahim, MD la Wellstar Health System.

Concluzie

Echipa noastră de la InpharmD este încântată să se bazeze pe succesul timpuriu pe care l-am văzut de la implementarea Sherlock cu ajutorul Amazon Kendra și Amazon Lex. Planul nostru pentru Sherlock este să-l evoluăm într-un asistent inteligent care este disponibil oricând și oriunde. În viitor, sperăm să integrăm Sherlock cu Amazon Alexa, astfel încât furnizorii să poată avea acces imediat, fără contact la dovezi, permițându-le să ia decizii clinice rapide bazate pe date care să asigure o îngrijire optimă a pacientului.

Despre autor

Dr. Janhavi Punyarthi este un farmacist inovator care conduce dezvoltarea și implicarea mărcii la InpharmD. Cu o pasiune pentru creativitate, Dr. Punyarthi îi place să combine dragostea ei pentru scris și medicina bazată pe dovezi pentru a prezenta literatura clinică în moduri captivante.

Declinare a responsabilităţii: AWS nu este responsabil pentru conținutul sau acuratețea acestei postări. Conținutul și opiniile din această postare sunt exclusiv ale autorului terț. Este responsabilitatea fiecărui client să determine dacă sunt supuși HIPAA și, dacă da, cum să respecte cel mai bine HIPAA și reglementările sale de implementare. Înainte de a utiliza AWS în legătură cu informațiile de sănătate protejate, clienții trebuie să introducă un AWS Business Associate Addendum (BAA) și să respecte cerințele de configurare ale acestuia.

Timestamp-ul: 23 Februarie 2022