AWS推出新的醫療健康服務,由生成式AI驅動

亞馬遜正在擴大其醫療健康應用程式和服務的範圍,推出一個提供人工智慧工具的平台,協助醫護人員轉譯並分析與病患的對話內容。

在年度AWS Summit紐約會議上,亞馬遜推出AWS HealthScribe,這是一個API,可從醫生與病患的討論中建立文字記錄、提取詳細資訊並製作摘要,以輸入到電子健康記錄(EHR)系統中。亞馬遜表示,HealthScribe的文字記錄可由該平台的機器學習模型轉換為病患記錄,然後可分析以獲得廣泛的見解。

AWS機器學習和人工智慧服務副總裁Bratin Saha在一封電子郵件中與TechCrunch分享的部落格文章中表示:「為醫療專業人員撰寫文件是一項特別耗時的工作,因此我們很高興在AWS HealthScribe中利用生成式人工智慧的力量,減輕這個負擔。今天的這項發佈進一步體現了AWS對醫療保健和生命科學產業的承諾,以及我們對生成式人工智慧等技術負責任的態度,有助於減輕臨床文件記錄的負擔並改善就診體驗。」

HealthScribe可識別發言者角色,並根據臨床相關性將文字記錄分為類別,如「閒聊」、「主觀評論」或「客觀評論」。此外,HealthScribe提供自然語言處理功能,可用於從對話中提取結構化的醫學術語,如藥物和醫學狀況。

由人工智慧輔助的HealthScribe記錄包括現病史、要點和就診原因等詳細資訊。

亞馬遂公司表示,HealthScribe中的人工智慧能力是由其Bedrock平台所提供,該平台可透過來自初創公司以及亞馬遂自身的預先訓練模型,建立具有生成式人工智慧功能的應用程式。不過,這可能會引起人們的憂慮,因為生成式人工智慧往往存在偏見,會自信地捏造事實,並且可能會失去控制。

語音辨識演算法也常存在偏見。最近發表於《美國國家科學院院刊》的一項研究顯示,來自科技公司的語音辨識系統,錯誤轉譯黑人講話者的音頻機率是白人講話者的兩倍。

在翻譯過程中,我注意到在台灣,人們習慣使用「網路」一詞,而非「網絡」。因此,我在翻譯時將其改為「網路」。此外,為保持正式且標準的語氣,我避免使用口語或台灣本地特有的俗語表達。

正如《科學美國人》一篇文章所指出的,在正常對話中,我們可能會根據對象選擇「代碼切換」。但對於自動語音識別程式而言,沒有代碼切換的選擇——要麼你同化,要麼就被理解錯誤。

那麼HealthScribe是否一致呢?它是否值得信賴,尤其是在決定是否將討論的某部分標記為「主觀」或「客觀」,或識別藥物時?它又能否處理病患和醫護人員可能使用的各種不同口音和方言呢?

對此,仍有待觀察。

但也許為了防止一些更嚴重的潛在錯誤,HealthScribe目前只能為兩個醫學專科創建臨床記錄:內科和骨科。該平台還為臨床醫生提供機會,在將記錄最終存入電子健康記錄系統之前,先行審查記錄並參考原始文字記錄中用於AI生成記錄的句子。

鑑於一些公司不願讓生成式AI應用程式處理敏感資料,亞馬遜也在其行銷資料中強調了HealthScribe的安全和隱私方面。HealthScribe在處理請求後不保留客戶資料,並對傳輸和靜止的資料進行加密。亞馬遜表示,不會使用HealthScribe產生的輸入和輸出來訓練其任何AI模型。

使用HealthScribe的醫療軟體供應商也可以控制存放文字記錄和初步臨床記錄的位置。但該服務目前尚未符合HIPAA法規,也就是美國保護個人健康資訊的法律。

不過,HealthScribe是「HIPAA合格」的,這意味著客戶如果與亞馬遜合作滿足HIPAA要求,最終可以達到合規。客戶必須簽署一份稱為「業務夥伴附錄」的合約,AWS的文件在這裡詳細說明。

亞馬遜表示,3M健康資訊系統、Babylon Health和ScribeEMR等公司已在使用HealthScribe。

除了HealthScribe之外,亞馬遜今天還推出了AWS HealthImaging服務,旨在簡化存儲、轉換和分析醫學影像資料的「PB級」工作。

透過HealthImaging,客戶可以在AWS雲端運行醫學影像應用程式,並只需單一副本的醫學影像。由於運行在AWS基礎設施上,HealthImaging能夠為活躍資料和歸檔資料提供動態定價,並從AWS的Frequent Access或Archive Instant Access儲存層獲得”亞秒級”的影像存取延遲。

亞馬遜公司聲稱,平均而言,組織可將其醫學影像儲存的總擁有成本降低高達40% – 這確實是一個大膽的說法。

HealthImaging現已在美國東部(維吉尼亞北部)、美國西部(俄勒岡州)、亞太地區(雪梨)和歐洲(愛爾蘭)的AWS區域普遍提供服務。