Guardoc Health utilise Amazon Nova pour traiter des documents médicaux
Amazon Web Services
Guardoc Health a déployé les modèles Amazon Nova via Amazon Bedrock pour traiter la documentation clinique dans les établissements de soins de longue durée. La solution a réduit les erreurs de documentation de 46 %, diminué les amendes de 70 % et généré un retour sur investissement annuel de plus de 400 000 dollars par établissement. Le pipeline utilise le RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour la classification des maladies, la ROC (Reconnaissance Optique de Caractères) hybride pour l'extraction de médicaments et des modèles multimodaux pour lire les PDF, y compris le texte manuscrit.
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.
Source: AWS ML blog —
original