How InpharmD Uses Amazon Kendra And Amazon Lex To Drive Evidence-based Patient Care

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

To je gostujoča objava avtorja Janhavi Punyarthi, direktor razvoja blagovne znamke pri InpharmD.

Presečišče DI in AI: informacije o zdravilih (DI) se nanašajo na odkrivanje, uporabo in upravljanje zdravstvenih in zdravstvenih informacij. Ponudniki zdravstvenih storitev imajo številne izzive, povezane z odkrivanjem informacij o zdravilih, kot so intenzivna vpletenost časa, pomanjkanje dostopnosti in točnost zanesljivih podatkov. Povprečna klinična poizvedba zahteva iskanje literature, ki v povprečju traja 18.5 ure. Poleg tega informacije o zdravilih pogosto ležijo v različnih informacijskih silosih, za plačilnimi in oblikovalskimi zidovi, in hitro postanejo zastarele.

InpharmD je mobilna akademska mreža centrov za informacije o zdravilih, ki združuje moč umetne inteligence in farmacevtske inteligence za zagotavljanje izbranih odgovorov na klinične poizvedbe, ki temeljijo na dokazih. Cilj podjetja InpharmD je učinkovito zagotavljanje natančnih informacij o zdravilih, tako da lahko ponudniki zdravstvenih storitev hitro sprejemajo odločitve na podlagi informacij in zagotavljajo optimalno oskrbo bolnikov.

Za izpolnitev tega cilja je InpharmD izdelal Sherlocka, prototip bota, ki bere in dešifrira medicinsko literaturo. Sherlock temelji na storitvah umetne inteligence, vključno z Amazonska Kendra, storitev inteligentnega iskanja in Amazon Lex, popolnoma upravljana storitev AI za vgradnjo pogovornih vmesnikov v katero koli aplikacijo. S Sherlockom lahko ponudniki zdravstvenega varstva pridobijo dragocene klinične dokaze, kar jim omogoča sprejemanje odločitev na podlagi podatkov in preživljanje več časa z bolniki. Sherlock ima dostop do več kot 5,000 izvlečkov InpharmD in 1,300 monografij o zdravilih Ameriškega združenja farmacevtov zdravstvenega sistema (ASHP). Ta banka podatkov se širi vsak dan, saj se nalaga in ureja več povzetkov in monografij. Sherlock filtrira ustreznost in nedavnost za hitro iskanje po tisočih PDF-jih, študijah, izvlečkih in drugih dokumentih ter zagotavlja odgovore s 94-odstotno natančnostjo v primerjavi z ljudmi.

Sledi predhodna ocena besedilne podobnosti in ročna ocena med strojno ustvarjenim povzetkom in človeškim povzetkom.

InpharmD in AWS

AWS služi kot pospeševalnik za InpharmD. SDK-ji AWS bistveno skrajšajo čas razvoja z zagotavljanjem skupnih funkcionalnosti, ki InpharmD-ju omogočajo, da se osredotoči na zagotavljanje kakovostnih rezultatov. Storitve AWS, kot sta Amazon Kendra in Amazon Lex, omogočajo InpharmD, da manj skrbi glede skaliranja, vzdrževanja sistemov in stabilnosti.

Naslednji diagram ponazarja arhitekturo storitev AWS za Sherlock:

InpharmD ne bi mogel zgraditi Sherlocka brez pomoči AWS. V bistvu InpharmD uporablja Amazon Kendra kot temelj svojih pobud strojnega učenja (ML) za indeksiranje knjižnice dokumentov InpharmD in zagotavlja pametne odgovore z uporabo obdelave naravnega jezika. To je boljše od tradicionalnih algoritmov, ki temeljijo na mehkem iskanju, rezultat pa so boljši odgovori na vprašanja uporabnikov.

InpharmD je nato uporabil Amazon Lex za ustvarjanje Sherlocka, storitve chatbota, ki zagotavlja rezultate iskanja Amazon Kendra, ki jih poganja ML, prek pogovornega vmesnika, ki je enostaven za uporabo. Sherlock uporablja zmožnosti razumevanja naravnega jezika Amazon Lex, da zazna namen in bolje razume kontekst vprašanj, da bi našel najboljše odgovore. To omogoča bolj naravne pogovore o poizvedbah in odgovorih na medicinsko literaturo.

Poleg tega InpharmD shranjuje vsebino informacij o zdravilu v oblak prek veder S3. AWS Lambda omogoča podjetju InpharmD, da z lahkoto prilagaja strežniško logiko in komunicira z različnimi storitvami AWS. Je ključnega pomena pri povezovanju Amazon Kendra z drugimi storitvami, kot je Amazon Lex.

"AWS je bil bistven pri pospeševanju razvoja Sherlocka. Ni nam treba toliko skrbeti za skaliranje, vzdrževanje sistemov in stabilnost, saj AWS poskrbi za to namesto nas. Z Amazon Kendra in Amazon Lex lahko sestavimo najboljšo različico Sherlocka in skrajšamo naš razvojni čas za mesece. Poleg tega lahko skrajšamo tudi čas za vsako iskanje literature za 16 %."

– Tulasee Chintha, glavni tehnološki direktor in soustanovitelj InpharmD.

vpliv

InpharmD, ki mu zaupa mreža več kot 10,000 ponudnikov in osem zdravstvenih sistemov, pomaga usmerjati informacije, ki temeljijo na dokazih, kar pospešuje odločanje in prihrani čas klinikom. S pomočjo storitev InpharmD se čas za posamezno iskanje literature skrajša za 16 %, prihranek pa znaša približno 3 ure na iskanje. InpharmD ponuja tudi celovit rezultat s približno 12 povzetki člankov v revijah za vsako iskanje literature. InpharmD upa, da bo z uvedbo Sherlocka postopek iskanja po literaturi še učinkovitejši, saj bo v krajšem času povzel več študij.

Prototip Sherlocka je trenutno v beta testiranju in se deli s ponudniki, da bi pridobili povratne informacije uporabnikov.

"Dostop do platforme InpharmD je zelo prilagodljiv. Vesel sem bil, da je ekipa InpharmD sodelovala z mano, da bi izpolnila moje specifične potrebe in potrebe moje ustanove. Vprašal sem Sherlocka o varnosti zdravila in izdelek mi je dal povzetek in literaturo za hiter odgovor na zapletena klinična vprašanja. Ta izdelek opravi veliko dela, ki je prej vključevalo veliko klikanja in iskanja ter preizkušanja na tone različnih ponudnikov iskanja. Za zaposlenega zdravnika deluje odlično. Prihranilo mi je čas in mi pomagalo zagotoviti, da sem pri odločanju uporabljal najnovejše raziskave. To bi spremenilo igro, ko sem bil v akademski bolnišnici in opravljal klinične raziskave, a tudi kot zasebni zdravnik je super zagotoviti, da si vedno na tekočem s trenutnimi dokazi."

– Ghaith Ibrahim, MD pri Wellstar Health System.

zaključek

Naša ekipa pri InpharmD je navdušena, da gradi na zgodnjem uspehu, ki smo ga videli pri uvajanju Sherlocka s pomočjo Amazon Kendra in Amazon Lex. Naš načrt za Sherlocka je, da ga razvijemo v inteligentnega pomočnika, ki je na voljo kadarkoli in kjerkoli. V prihodnosti upamo, da bomo Sherlocka integrirali z Amazon Alexa, tako da bodo ponudniki lahko imeli takojšen, brezstičen dostop do dokazov, kar jim bo omogočilo sprejemanje hitrih kliničnih odločitev, ki temeljijo na podatkih in zagotavljajo optimalno oskrbo bolnikov.

O Author

Dr. Janhavi Punyarthi je inovativen farmacevt, ki vodi razvoj blagovne znamke in sodelovanje pri InpharmD. S strastjo do ustvarjalnosti dr. Punyarthi uživa v združevanju svoje ljubezni do pisanja in medicine, ki temelji na dokazih, da predstavi klinično literaturo na privlačen način.

Zavrnitev odgovornosti: AWS ni odgovoren za vsebino ali točnost te objave. Vsebina in mnenja v tej objavi so izključno avtorji tretje osebe. Odgovornost vsake stranke je, da ugotovi, ali zanjo velja HIPAA, in če je tako, kako najbolje ravnati v skladu s HIPAA in njegovimi izvedbenimi predpisi. Pred uporabo AWS v povezavi z zaščitenimi zdravstvenimi podatki morajo stranke vnesti dodatek AWS Business Associate Addendum (BAA) in upoštevati njegove konfiguracijske zahteve.

Časovni žig: Februar 23, 2022