应用模型 🇺🇸 27.07.2026 20:03

Guardoc Health 使用 Amazon Nova 处理医疗文档

Amazon Web ServicesAmazon Web Services
Guardoc Health 通过 Amazon Bedrock 部署了 Amazon Nova 模型,用于处理长期护理机构的临床文档。该解决方案将文档错误减少了 46%,罚款降低了 70%,且每个设施的年投资回报率超过 40 万美元。其处理流程采用检索增强生成(RAG)进行疾病分类、混合光学字符识别(OCR)提取药物信息,并利用多模态模型读取 PDF(包括手写文本)。
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.
来源: AWS ML blog — 原文
我们之前关于此话题的帖子 ↓
最新新闻