Guardoc Health تستخدم Amazon Nova لمعالجة المستندات الطبية
Amazon Web Services
قامت Guardoc Health بنشر نماذج Amazon Nova عبر Amazon Bedrock لمعالجة الوثائق السريرية في مرافق الرعاية طويلة الأمد. أدى الحل إلى تقليل أخطاء التوثيق بنسبة 46%، وخفض الغرامات بنسبة 70%، وحقق عائدًا سنويًا على الاستثمار يتجاوز 400,000 دولار لكل مرفق. تستخدم خط الأنابيب تقنية RAG لتصنيف الأمراض، والتعرف البصري الهجين لاستخراج الأدوية، والنماذج متعددة الوسائط لقراءة ملفات PDF بما في ذلك النص المكتوب بخط اليد.
Компания Guardoc Health, специализирующаяся на обработке медицинских данных, развернула пайплайн на основе семейства моделей Amazon Nova, доступных через Amazon Bedrock, для преобразования клинической документации в учреждениях длительного ухода. Система решает три основные проблемы: обнаружение особых медицинских состояний с высокой полнотой, надежную интерпретацию флажков PDF и точное извлечение информации из документов смешанного формата. Для классификации заболеваний используется Retrieval Augmented Generation (RAG): сначала Amazon Textract извлекает текст, затем данные разбиваются на клинически осмысленные сегменты, векторизуются с помощью Amazon Titan Text Embeddings V2 и сохраняются в Amazon DynamoDB. После предварительной фильтрации по типу документа, давности и контексту пациента выполняется k-NN поиск, затем Amazon Nova 2 Lite отсеивает очевидные несоответствия, и на финальном этапе Amazon Nova Pro производит мультимодальное распознавание по сырым байтам PDF, возвращая окончательную классификацию с привязкой к конкретной странице. Для обработки PDF-документов Guardoc Health использует Amazon Nova Pro, который показал улучшенную интерпретацию макетов, состояние флажков и рукописные аннотации. Распознавание рукописного текста критически важно для полей врачебных заверений и разделов симптомов, сообщаемых пациентами. Для извлечения данных о лекарствах применяется гибридный пайплайн: Amazon Textract выполняет OCR для чистых таблиц, а Amazon Nova Pro обрабатывает сложные случаи, такие как рукописные дополнения и нестандартные форматы. Это сократило ошибки документации на 46%, уменьшило количество штрафов при аудите на 70% и обеспечило годовой возврат инвестиций более $400 000 на одно учреждение.
المصدر: AWS ML blog —
الأصلي
