Amazon і 3M використовуватимуть Generative AI, щоб спростити документацію для постачальників медичних послуг
Наприкінці минулого тижня дві найвідоміші компанії світу, Amazon і 3M, оголосили про сміливе партнерство, спрямоване на вирішення однієї з найбільш критичних проблем для постачальників медичних послуг: клінічної документації.
Завдяки цьому партнерству 3M Health Information Systems (HIS) співпрацюватиме з Amazon Web Services (AWS) для просування послуги M*Modal Ambient Intelligence. Компанія описує це як інструмент, який використовує «розмовний штучний інтелект (ШІ) і навколишній інтелект для автоматизації клінічної документації», таким чином роблячи документацію «побічним продуктом відвідування пацієнта, а не окремим, обтяжливим завданням для лікаря».
AWS вкладе значну кількість свого досвіду та ресурсів у це партнерство, зокрема через свої платформи Amazon Bedrock, Amazon Comprehend Medical і Amazon Transcribe Medical. Bedrock — це новий підхід Amazon до «створення та масштабування генеративних програм штучного інтелекту за допомогою базових моделей (FM)», який надає користувачам можливість налаштовувати FM за допомогою власних даних і розгортати їх як спеціальні програми. Приклади категорій цих програм включають чат-боти, інструменти пошуку, служби генерації зображень, інструменти підсумовування тексту тощо. Справді, Bedrock — це гра Amazon у зростаючому середовищі технологічних компаній, які анонсують власні генеративні інструменти штучного інтелекту, нещодавно від Microsoft і Google.
Крім того, Amazon має значний досвід у сфері медичної транскрипції та клінічної документації через свої платформи Transcribe Medical і Comprehend Medical. Перший — це «служба автоматичного розпізнавання мовлення (ASR), яка полегшує… додавання можливостей медичного перетворення мовлення в текст до [програм із підтримкою голосу]», тоді як остання — це служба обробки природної мови, яка використовує машинне навчання для «вилучення». медична інформація з неструктурованого медичного тексту, як-от записки лікаря, звіти про клінічні випробування чи звіти про радіологію».
Поєднання найкращих із цих різноманітних сервісів і платформ може потенційно революціонізувати процес клінічної документації, який існує сьогодні.
Насправді AWS і 3M не перші, хто намагається вирішити цю проблему. Лише минулого місяця Microsoft оголосила, що використовуватиме свій досвід із Chat-GPT для створення більш динамічного процесу клінічної документації за допомогою Dragon, одного з провідних інструментів клінічного диктування.
Проблема клінічної документації є дуже серйозним аспектом сучасної системи охорони здоров’я. У дослідженні 2016 року, опублікованому в Annals of Internal Medicine, було виявлено, що «на кожну годину, коли лікарі надають пацієнтам безпосередній очний час, майже 2 додаткові години витрачаються на EHR і роботу за столом протягом дня клініки». Це означає, що лікарі витрачають майже вдвічі більше часу на документування відвідування пацієнта, а не на взаємодію з самим пацієнтом, що сприяє неймовірно неефективній системі доставки. Враховуючи значну нестачу лікарів у національному та глобальному масштабах, мільйони людей, які щодня борються за те, щоб вчасно потрапити на прийом до лікаря, а також зростаюче старіння населення, цю неефективність необхідно вирішити.
Саме тому технологічні компанії звертають увагу на цю руйнівну проблему, сподіваючись створити життєздатне рішення.
Згідно з прес-релізом, «працюючи з AWS, 3M HIS буде вдосконалювати свою розмовну платформу штучного інтелекту…[щоб] допомогти надати відповідальну, допоміжну клінічну документацію на основі машинного навчання та рішення віртуального помічника, які безпосередньо інтегруються в робочі процеси та допомагають гарантувати контроль лікаря інформації, яка вноситься до медичної картки пацієнта."
Техсін Саєд, генеральний менеджер відділу штучного інтелекту охорони здоров’я в AWS, пояснює: «Використовуючи сервіси AWS ML, 3M дозволить інтегрувати схвалену інформацію з розмов лікаря та пацієнта безпосередньо в цей робочий процес, зосереджуючись на пацієнті. AWS сподівається на подальше підтримуючи 3M, оскільки вони масштабують доступ до доступного, узгодженого, безпечного та точного конспектування та документації для клінічного персоналу за допомогою ML та генеративного штучного інтелекту».
Безсумнівно, цим компаніям належить багато роботи, щоб справді зрозуміти силу генеративного штучного інтелекту та те, як він може відкрити абсолютно нову сферу ефективності в охороні здоров’я. Як і з усіма іншими технологіями, розробка потрібна обережно, особливо тому, що вона передбачає конфіденційну та приватну інформацію про здоров’я пацієнтів. Однак, якщо розробляти його етично, правильно та безпечно, це може революціонізувати галузь охорони здоров’я.
