InpharmD, kanıta dayalı hasta bakımı sağlamak için Amazon Kendra ve Amazon Lex'i nasıl kullanıyor?

Bu, tarafından yazılan bir misafir yazısıdır Dr. Janhavi Punyarthi, InpharmD Marka Geliştirme Direktörü.

DI ve AI'nın kesişimi: İlaç bilgisi (DI), sağlık hizmetleri ve tıbbi bilgilerin keşfi, kullanımı ve yönetimini ifade eder. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, yoğun zaman kaybı, erişilebilirlik eksikliği ve güvenilir verilerin doğruluğu gibi ilaç bilgilerinin keşfiyle ilgili birçok zorlukla karşı karşıyadır. Ortalama klinik sorgulama, ortalama 18.5 saat süren bir literatür taraması gerektirir. Buna ek olarak, ilaç bilgisi çoğu zaman farklı bilgi silolarında, ödeme duvarlarının ve tasarım duvarlarının arkasında bulunur ve hızla bayatlar.

InpharmD, klinik sorulara özel, kanıta dayalı yanıtlar sağlamak için yapay zekanın ve eczane zekasının gücünü birleştiren, mobil tabanlı, akademik bir ilaç bilgi merkezleri ağıdır. InpharmD'nin hedefi, doğru ilaç bilgilerini verimli bir şekilde sunmaktır, böylece sağlık hizmeti sağlayıcıları hızlı bir şekilde bilinçli kararlar verebilir ve en iyi hasta bakımını sağlayabilir.

Bu hedefe ulaşmak için InpharmD, tıp literatürünü okuyan ve çözen bir robot prototipi olan Sherlock'u geliştirdi. Sherlock, aşağıdakiler de dahil olmak üzere AI hizmetlerine dayanmaktadır: Amazon Kendrası, akıllı bir arama hizmeti ve Amazon Lex'i, herhangi bir uygulamaya konuşma arayüzleri oluşturmaya yönelik, tam olarak yönetilen bir yapay zeka hizmeti. Sherlock ile sağlık hizmeti sağlayıcıları, veriye dayalı kararlar almalarına ve hastalarla daha fazla zaman geçirmelerine olanak tanıyan değerli klinik kanıtlara ulaşabilir. Sherlock'un 5,000'den fazla InpharmD özetine ve Amerikan Sağlık Sistemi Eczacıları Derneği'nden (ASHP) 1,300 ilaç monografisine erişimi vardır. Bu veri bankası, daha fazla özet ve monografın yüklenmesi ve düzenlenmesiyle her geçen gün genişlemektedir. Sherlock, binlerce PDF, çalışma, özet ve diğer belgeler arasında hızlı bir şekilde arama yapmak ve insanlarla karşılaştırıldığında %94 doğrulukla yanıtlar sağlamak için alaka ve güncellik filtreleri kullanır.

Aşağıda, makine tarafından oluşturulan bir özet ile insan özeti arasındaki ön metinsel benzerlik puanı ve manuel değerlendirme yer almaktadır.

InpharmD ve AWS

AWS, InpharmD için hızlandırıcı görevi görür. AWS SDK'ları, InpharmD'nin kaliteli sonuçlar sunmaya odaklanmasına olanak tanıyan ortak işlevler sağlayarak geliştirme süresini önemli ölçüde azaltır. Amazon Kendra ve Amazon Lex gibi AWS hizmetleri, InpharmD'nin ölçeklendirme, sistem bakımı ve kararlılık konusunda daha az endişelenmesine olanak tanır.

Aşağıdaki şemada Sherlock için AWS hizmetlerinin mimarisi gösterilmektedir:

InpharmD, AWS'nin yardımı olmadan Sherlock'u oluşturamazdı. InpharmD, özünde, InpharmD'nin belge kitaplığını indekslemek ve doğal dil işlemeyi kullanarak akıllı yanıtlar sağlamak için makine öğrenimi (ML) girişimlerinin temeli olarak Amazon Kendra'yı kullanıyor. Bu, geleneksel bulanık arama tabanlı algoritmalardan daha üstündür ve sonuç, kullanıcı sorularına daha iyi yanıtlar verir.

InpharmD daha sonra Amazon Lex'i kullanarak Amazon Kendra'nın makine öğrenimi destekli arama sonuçlarını kullanımı kolay bir konuşma arayüzü aracılığıyla sunan bir sohbet robotu hizmeti olan Sherlock'u yarattı. Sherlock, en iyi yanıtları bulmak amacıyla soruların amacını tespit etmek ve soruların bağlamını daha iyi anlamak için Amazon Lex'in doğal dil anlama yeteneklerini kullanıyor. Bu, tıbbi literatür sorguları ve yanıtlarıyla ilgili daha doğal konuşmalara olanak tanır.

Ayrıca InpharmD, ilaç bilgi içeriğini S3 klasörleri aracılığıyla bulutta saklar. AWS Lambda, InpharmD'nin sunucu mantığını ölçeklendirmesine ve çeşitli AWS hizmetleriyle kolaylıkla etkileşim kurmasına olanak tanır. Amazon Kendra'yı Amazon Lex gibi diğer hizmetlere bağlamanın anahtarıdır.

"AWS, Sherlock'un gelişiminin hızlandırılmasında önemli rol oynadı. Ölçeklendirme, sistem bakımı ve kararlılık konusunda çok fazla endişelenmemize gerek yok çünkü AWS bunları bizim yerimize hallediyor. Amazon Kendra ve Amazon Lex ile Sherlock'un en iyi sürümünü oluşturabiliyoruz ve geliştirme süremizi aylarca kısaltabiliyoruz. Üstelik her literatür taramasının süresini de %16 oranında azaltabiliyoruz.başlıklı bir kılavuz yayınladı

– Tulasee Chintha, Teknolojiden Sorumlu Başkan ve InpharmD'nin kurucu ortağı.

darbe

10,000'den fazla sağlayıcı ve sekiz sağlık sisteminden oluşan bir ağ tarafından güvenilen InpharmD, karar vermeyi hızlandıran ve klinisyenlere zaman kazandıran kanıta dayalı bilgilere rehberlik etmeye yardımcı olur. InpharmD hizmetleri sayesinde her literatür taraması için gereken süre %16 oranında azaltılarak arama başına yaklaşık 3 saat tasarruf sağlanır. InpharmD ayrıca her literatür taraması için yaklaşık 12 dergi makalesi özetiyle kapsamlı bir sonuç sağlar. InpharmD, Sherlock'un uygulanmasıyla literatür arama sürecini daha da verimli hale getirerek daha kısa sürede daha fazla çalışmayı özetlemeyi umuyor.

Sherlock prototipi şu anda beta testinden geçiyor ve kullanıcı geri bildirimi almak için sağlayıcılarla paylaşılıyor.

"InpharmD platformuna erişim oldukça özelleştirilebilir. InpharmD ekibinin benim özel ihtiyaçlarımı ve kurumumun ihtiyaçlarını karşılamak için benimle birlikte çalışmasından mutlu oldum. Sherlock'a bir ilacın güvenliği hakkında sorular sordum ve ürün bana karmaşık klinik soruları hızlı bir şekilde yanıtlamam için bir özet ve literatür verdi. Bu ürün, daha önce çok fazla tıklamayı, aramayı ve tonlarca farklı arama sağlayıcısını denemeyi içeren işlerin çoğunu yapıyor. Meşgul bir doktor için harika çalışıyor. Bana zaman kazandırdı ve karar verme sürecimde en güncel araştırmayı kullanmamı sağladı. Akademik bir hastanede klinik araştırma yaparken bu durum ezber bozabilirdi, ancak özel bir doktor olarak bile mevcut kanıtlarla her zaman güncel kalmanızı sağlamak harika.başlıklı bir kılavuz yayınladı

– Ghaith Ibrahim, Wellstar Sağlık Sistemi MD.

Sonuç

InpharmD'deki ekibimiz, Sherlock'u Amazon Kendra ve Amazon Lex'in yardımıyla dağıtarak elde ettiğimiz ilk başarıyı daha da ileriye taşımaktan heyecan duyuyor. Sherlock için planımız onu her zaman, her yerde kullanılabilen akıllı bir asistana dönüştürmektir. Gelecekte Sherlock'u Amazon Alexa ile entegre etmeyi umuyoruz, böylece sağlayıcılar kanıtlara anında, temassız erişime sahip olabilir ve böylece en iyi hasta bakımını sağlayan hızlı, veriye dayalı klinik kararlar alabilirler.

---

Yazar Hakkında

Dr.Janhavi Punyarthi InpharmD'de marka gelişimine ve katılımına liderlik eden yenilikçi bir eczacıdır. Yaratıcılığa olan tutkusuyla Dr. Punyarthi, yazmaya olan sevgisini ve kanıta dayalı tıbbı klinik literatürü ilgi çekici şekillerde sunmak için birleştirmekten hoşlanıyor.

Feragatname: AWS, bu gönderinin içeriğinden veya doğruluğundan sorumlu değildir. Bu gönderideki içerik ve görüşler yalnızca üçüncü taraf yazara aittir. HIPAA'ya tabi olup olmadıklarını ve eğer öyleyse HIPAA ve uygulama yönetmeliklerine en iyi nasıl uyulacağını belirlemek her müşterinin sorumluluğundadır. AWS'yi korumalı sağlık bilgileriyle bağlantılı olarak kullanmadan önce, müşterilerin bir AWS Business Associate Addendum (BAA) girmesi ve yapılandırma gereksinimlerini karşılaması gerekir.

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
• KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-inpharmd-uses-amazon-kendra-and-amazon-lex-to-drive-evidence- Based- Patient-care/