Это гостевой пост, автором которого является Доктор Джанхави Пуньярти, директор по развитию бренда InpharmD.
Пересечение DI и AI: информация о лекарствах (DI) относится к обнаружению, использованию и управлению медицинской и медицинской информацией. Медицинские работники сталкиваются со многими проблемами, связанными с обнаружением информации о лекарствах, такими как большие затраты времени, отсутствие доступа и точность надежных данных. Средний клинический запрос требует поиска литературы, который занимает в среднем 18.5 часов. Кроме того, информация о наркотиках часто хранится в разрозненных информационных хранилищах, за платными стенами и дизайнерскими стенами, и быстро устаревает.
InpharmD — это мобильная академическая сеть центров информации о лекарствах, которая сочетает в себе возможности искусственного интеллекта и фармацевтики для предоставления кураторских, основанных на фактических данных ответов на клинические запросы. Цель InpharmD — эффективно предоставлять точную информацию о лекарствах, чтобы поставщики медицинских услуг могли быстро принимать обоснованные решения и обеспечивать оптимальный уход за пациентами.
Для достижения этой цели InpharmD создала прототип бота Sherlock, который читает и расшифровывает медицинскую литературу. Шерлок основан на сервисах ИИ, включая Амазон Кендра, интеллектуальный поисковый сервис и Amazon Lex, полностью управляемый сервис искусственного интеллекта для создания диалоговых интерфейсов в любом приложении. С помощью Sherlock поставщики медицинских услуг могут получать ценные клинические данные, что позволяет им принимать решения на основе данных и проводить больше времени с пациентами. Шерлок имеет доступ к более чем 5,000 рефератов InpharmD и 1,300 монографиям по лекарственным препаратам Американского общества фармацевтов системы здравоохранения (ASHP). Этот банк данных расширяется каждый день по мере загрузки и редактирования новых рефератов и монографий. Sherlock фильтрует релевантность и новизну, чтобы быстро найти тысячи PDF-файлов, исследований, рефератов и других документов и предоставить ответы с точностью 94% по сравнению с людьми.
Ниже приводится предварительная оценка текстового сходства и ручная оценка между сводкой, созданной машиной, и сводкой, созданной человеком.
InpharmD и AWS
AWS служит ускорителем для InpharmD. AWS SDK значительно сокращают время разработки, предоставляя общие функции, которые позволяют InpharmD сосредоточиться на получении качественных результатов. Такие сервисы AWS, как Amazon Kendra и Amazon Lex, позволяют InpharmD меньше беспокоиться о масштабировании, обслуживании систем и стабильности.
На следующей диаграмме показана архитектура сервисов AWS для Sherlock:
InpharmD не смог бы создать Sherlock без помощи AWS. По сути, InpharmD использует Amazon Kendra в качестве основы для своих инициатив в области машинного обучения (ML) для индексации библиотеки документов InpharmD и предоставления интеллектуальных ответов с использованием обработки естественного языка. Это превосходит традиционные алгоритмы, основанные на нечетком поиске, и в результате дает лучшие ответы на вопросы пользователей.
Затем InpharmD использовала Amazon Lex для создания Sherlock, службы чат-ботов, которая предоставляет результаты поиска Amazon Kendra на основе машинного обучения через простой в использовании диалоговый интерфейс. Sherlock использует возможности Amazon Lex для понимания естественного языка, чтобы определять намерения и лучше понимать контекст вопросов, чтобы найти наилучшие ответы. Это позволяет вести более естественные разговоры о запросах и ответах на медицинскую литературу.
Кроме того, InpharmD хранит информацию о лекарствах в облаке через корзины S3. AWS Lambda позволяет InpharmD масштабировать логику сервера и с легкостью взаимодействовать с различными сервисами AWS. Это ключ к подключению Amazon Kendra к другим сервисам, таким как Amazon Lex.
AWS сыграл важную роль в ускорении разработки Sherlock. Нам не нужно так сильно беспокоиться о масштабировании, обслуживании систем и стабильности, потому что AWS позаботится об этом за нас. С Amazon Kendra и Amazon Lex мы можем создать лучшую версию Sherlock и сократить время разработки на месяцы. Кроме того, мы также можем сократить время поиска литературы на 16%.
– Туласи Чинта, главный технический директор и соучредитель InpharmD.
Влияние
InpharmD, которому доверяет сеть из более чем 10,000 16 поставщиков медицинских услуг и восьми систем здравоохранения, помогает направлять основанную на фактических данных информацию, которая ускоряет принятие решений и экономит время врачей. С помощью услуг InpharmD время поиска каждой литературы сокращается на 3%, экономя примерно 12 часа на поиск. InpharmD также предоставляет исчерпывающие результаты, содержащие приблизительно XNUMX резюме журнальных статей для каждого поиска литературы. С внедрением Sherlock InpharmD надеется сделать процесс поиска литературы еще более эффективным, обобщая больше исследований за меньшее время.
Прототип Sherlock в настоящее время проходит бета-тестирование и передается поставщикам для получения отзывов пользователей.
Доступ к платформе InpharmD очень настраиваемый. Я был счастлив, что команда InpharmD работала со мной, чтобы удовлетворить мои конкретные потребности и потребности моего учреждения. Я спросил Шерлока о безопасности препарата, и продукт дал мне краткую информацию и литературу, чтобы быстро ответить на сложные клинические вопросы. Этот продукт выполняет большую часть работы, которая раньше требовала много кликов и поиска, а также использования множества различных поисковых поставщиков. Для занятого врача это работает отлично. Это сэкономило мне время и помогло убедиться, что я использую самые современные исследования для принятия решений. Это могло бы изменить правила игры, когда я работал в академической больнице, проводя клинические исследования, но даже как частный врач здорово убедиться, что вы всегда в курсе текущих данных.
– Гейт Ибрагим, доктор медицинских наук Wellstar Health System.
Заключение
Наша команда в InpharmD рада продолжить успех, достигнутый нами при развертывании Sherlock с помощью Amazon Kendra и Amazon Lex. Мы планируем превратить Шерлока в интеллектуального помощника, доступного в любое время и в любом месте. В будущем мы надеемся интегрировать Sherlock с Amazon Alexa, чтобы поставщики медицинских услуг могли иметь немедленный бесконтактный доступ к доказательствам, что позволит им быстро принимать клинические решения на основе данных, обеспечивающие оптимальное лечение пациентов.
Об авторе
Доктор Джанхави Пуньярти — инновационный фармацевт, ведущий разработку бренда и участие в InpharmD. Обладая страстью к творчеству, доктор Пуньярти любит сочетать свою любовь к писательству и доказательной медицине, чтобы представить клиническую литературу в увлекательной форме.
Отказ от ответственности: AWS не несет ответственности за содержание или точность этой публикации. Содержание и мнения в этом посте принадлежат исключительно стороннему автору. Ответственность каждого клиента заключается в том, чтобы определить, подпадают ли они под действие HIPAA, и если да, то как лучше всего соблюдать HIPAA и правила его реализации. Прежде чем использовать AWS в связи с защищенной информацией о состоянии здоровья, клиенты должны ввести Приложение AWS Business Associate Addendum (BAA) и следовать его требованиям к конфигурации.
- Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
- КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-inpharmd-uses-amazon-kendra-and-amazon-lex-to-drive-evidence-based-patient-care/
- "
- 000
- О нас
- ускоряющий
- ускоритель
- доступ
- доступность
- точный
- AI
- Услуги искусственного интеллекта
- Alexa
- алгоритмы
- Позволяющий
- Amazon
- американские
- откуда угодно
- Применение
- архитектура
- статьи
- искусственный
- искусственный интеллект
- помощник
- доступен
- в среднем
- AWS
- Банка
- не являетесь
- ЛУЧШЕЕ
- beta
- Бот
- строить
- Строительство
- бизнес
- возможности
- заботится
- проблемы
- главный
- облако
- Соучредитель
- Общий
- сравненный
- комплекс
- Конфигурация
- связи
- содержание
- Беседы
- Основные
- Текущий
- Клиенты
- данным
- день
- доставки
- развертывание
- Проект
- Развитие
- различный
- директор
- открытие
- Документация
- наркотик
- Рано
- обязательство
- существенный
- раскрываться
- БЫСТРО
- Обратная связь
- фильтры
- Фокус
- следовать
- после
- Год основания
- будущее
- игра
- цель
- большой
- GUEST
- Guest Post
- инструкция
- счастливый
- Медицина
- здравоохранение
- помощь
- помогает
- Как
- HTTPS
- Людей
- В том числе
- индекс
- информация
- инновационный
- учреждение
- интегрировать
- Интеллекта
- Умный
- намерение
- Интерфейс
- вовлеченный
- IT
- Основные
- язык
- ведущий
- изучение
- Библиотека
- литература
- любят
- машина
- обучение с помощью машины
- управление
- руководство
- основным медицинским
- медицина
- ML
- месяцев
- самых
- сеть
- сотрудник
- Мнения
- заказ
- Другое
- ОПЛАТИТЬ
- врач
- Платформа
- мощностью
- представить
- частная
- процесс
- Продукт
- обеспечивать
- приводит
- быстро
- уменьшить
- правила
- Требования
- исследованиям
- ответственный
- Итоги
- Сохранность
- экономия
- Шкала
- масштабирование
- Поиск
- обслуживание
- Услуги
- общие
- умный
- So
- Общество
- тратить
- Стабильность
- магазины
- исследования
- успех
- топ
- система
- системы
- команда
- сторонние
- тысячи
- Через
- время
- Тон
- топ
- традиционный
- понимать
- us
- поставщики
- будь то
- без
- Работа
- работавший
- работает
- письмо