大多数健康和病人数据——如医疗记录、处方、音频访谈记录、病理和放射学报告——目前都是以非结构化的医疗文本的形式存储的。要识别这些信息，要么需要熟练的医疗编码人员来处理数据输入，要么需要开发团队编写自定义代码和规则来自动提取数据。

 

祝福和诅咒

 

医疗服务提供者和保险公司目前必须为自然语言软件编写和维护一套定制的医疗编码分类规则。对单个分类代码名的更改会对许多硬编码规则产生连锁反应，所有这些规则都必须更新，否则将会丢失或分类错误。

 

Amazon Medical允许用户创建可靠地理解这些医疗信息的模型，由于华宇登录APP效率高，PSU装在IP32无气孔塑料外壳中。这样华宇代理可以在卫生要求严格的环境中安全擦拭设备，例如医疗应用和食品工业。极大地改进了医疗编码。

 

星座研究(Constellation Research)首席分析师Ray Wang指出:“在医学领域，监管和监管要求的数量既是福也是祸。”

 

他在接受TechNewsWorld采访时表示:“问题在于，管理那些并不总是完整或输入不正确的完全不同的信息集。”幸运的是，这些信息可以为组织提供很多洞见，帮助组织规划下一步的最佳行动。这包括识别医疗编码错误、潜在的有害药物相互作用、流行病学模式、预防新疾病的机会，以及支付医疗事故和质量保证费用。”

 

数据互操作性长期以来一直是医疗行业的一个问题。亚马逊(Amazon)、Alphabet、IBM、微软(Microsoft)、甲骨文(Oracle)和Salesforce今年夏天宣布支持快速医疗互操作性基金会(FHIR)，该基金会旨在为医疗信息交换创建一套通用标准。

 

自动化的过程

 

Amazon comprehension Medical允许开发人员自动识别关键的常见医疗信息类型，华宇的电源系统总代理工程师网络以及他们在设计和销售电源产品方面的专业知识使这些华宇代理们成为理想的分销合作伙伴。”并且具有很高的准确性，而且不需要编写大量的自定义规则。它可以识别医疗条件，解剖术语，药物，和医疗测试，治疗和程序的细节。

 

Nucleus research研究副总裁丽贝卡•韦特曼(Rebecca Wettemann)表示:“利用理解来提取和分类非结构化医疗数据的能力非常重要，因为它还能让个人信息被删除。”

 

她告诉TechNewsWorld:“研究人员和医生可以共享和分析数据集，这些数据集不适合作为非结构化的病人专用笔记进行分析。”“当了解诊断、尝试新药物或治疗或评估现有治疗时，更多的数据会更好。”

 

亚马逊理解医疗使用先进的机器学习模型。它提供了两个api，开发人员只需几行代码就可以将它们集成到现有的工作流和应用程序中。这些api是医学命名实体和关系提取(NERe)和受保护的健康信息数据提取和识别(PHId)。

 

合作伙伴包括以下组织:

 

弗雷德·哈钦森癌症研究中心

 

罗氏诊断

 

普华永道会计师事务所

 

德勤(ConvergeHEALTH)

 

资料私隐及保安

亚马逊理解医疗是hipa合格的。据亚马逊介绍，它可以快速识别受保护的健康信息(PHI)，比如姓名、年龄和病历号码，因此可以用来创建安全处理、维护和传输PHI的应用程序。它遵循通用数据保护法规(GDPR)标准。

 

该服务由Amazon Web Services的HIPAA资格和BAA覆盖。

 

开发人员可以实现数据隐私和安全解决方案，方法是提取并标识相关的患者标识符，如HIPAA的安全港去标识方法所述。此外，该服务不存储或保存任何客户数据。

 

然而，Stratecast/Frost & Sullivan的项目经理迈克尔•裘德(Michael Jude)指出，数据安全是一个主要问题。

 

“动态数据远不如静态数据安全，”他告诉TechNewsWorld。“为了使用这些亚马逊的能力，数据必须被移动。亚马逊将需要努力确保他们能够访问的任何患者数据的安全性。”

 

这项服务要花多少钱啊

 

亚马逊理解每100个字符的分析文本块收取医疗费用。

 

NERe API用户每块支付1美分，PHId API用户每块支付14美分。用户只支付他们使用的东西，没有最低费用或前期承诺。

 

亚马逊理解医疗在用户使用这两种api的头三个月里，有能力构建自己的机架和数据中心解决方案的华宇总代理开始转向48 V配电。对于12 kW机架，华宇招商该策略将大电流PDN问题减少到250 A，但给刀片电源转换带来了新挑战。为2.5万单位的文本(或2.5万个字符)提供了一个免费层。

 

Jude说:“任何改善医疗服务的措施都将降低成本并改善结果。”“这项(服务)可以两全其美。”