Amazon Comprehend Medical

從非結構化醫學文字中準確而快速地擷取資訊

優勢

從醫生筆記、臨床試驗報告或放射學報告等非結構化醫學文字中擷取醫學資訊
識別擷取的健康資訊之間的關係,並連結到 ICD-10-CM、RxNorm 和 SNOMED CT 等醫學本體
借助易於使用的 API 自動化並降低處理和編碼非結構化醫學文字的成本
實作病患資料隱私權解決方案,並透過符合 HIPAA 服務識別受保護的健康資訊 (PHI)

運作方式

Amazon Comprehend Medical 是符合 HIPAA 要求的自然語言處理 (NLP) 服務,其使用經過預先訓練的機器學習來理解和擷取醫學文字中的健康資料,如處方、手術或診斷。

使用案例

為醫療保健保險公司自動化索賠擷取、驗證和批准工作流程,以加速和簡化索賠處理。

分析非結構化的人口健康資料,以改善健康結果,如識別照護差距和改善醫院效率。

快速識別藥品的不良反應,以改善藥物安全性並滿足監管要求。

選取合適的病患群組進行臨床試驗,以更快速、更準確地選擇病患試驗並降低成本。


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