Amazon Comprehend Medical は HIPAA 対応の自然言語処理 (NLP) サービスで、機械学習を使用して医療テキストから健康データを抽出します。機械学習に関するスキルは必要ありません。
今日の健康データは、医師のメモ、臨床試験結果、患者の健康記録などのフリーフォームの医療テキストです。手動でのデータ抽出は時間のかかるプロセスですが、自動化されたルールベースのデータ抽出では、コンテキストが考慮されないので完全なストーリーをキャプチャすることができません。そのため、データはヘルスケアおよびライフサイエンス業界で必要とされる大規模な分析では使用できず、患者の治療は効率性の改善につなげることはできません。
Amazon Comprehend Medical へのシンプルな API 呼び出しだけで、情報のコンテキストを保持したまま健康状態、投薬、服用量、試験、治療とプロシージャ、保護された健康情報などの情報をすばやく正確に抽出できます。Amazon Comprehend Medical は抽出された情報の関係を識別できるので、公衆衛生アナリティクス、臨床試験管理、医薬品安全性監視、要約などのユースケース向けのアプリケーションの構築に役立ちます。Amazon Comprehend Medical は抽出した情報を ICD10-CM や RxNorm などの医療オントロジーにリンクできるので、収益循環管理(医療事務)、登録の検証と処理、電子カルテ作成などのユースケース向けのアプリケーションを構築に役立てることもできます。
Amazon Comprehend Medical は完全に管理されているため、プロビジョニングするサーバーはなく、構築、トレーニング、またはデプロイする機械学習モデルもありません。実際に使用した分に対してのみ料金が発生します。最低料金や前払いの義務はありません。
利点
医療情報を迅速かつ正確に抽出する
最先端の機械学習モデルを使用した Amazon Comprehend Medical は、複雑な医療情報を迅速かつ正確に理解し、識別することができます。例えば、Amazon Comprehend Medical では、「MRSA」と記録されることが多い「メチシリン耐性黄色ブドウ球菌」を抽出し、"J15.212" IDC-10-CM コードにリンクすることができます。抽出された用語を意味のあるものにするために、患者が陽性または陰性の検査を受けたかどうかといった情報も提供します。
患者情報を保護する
Amazon Comprehend Medical では、医療提供者がコンプライアンスを遵守し、患者データを保護するために役立つさまざまな機能を提供します。HIPAA に対応しているこのサービスでは、一般データ保護規則 (GDPR) の基準を遵守しながら、医療記録システムに保存されている、保護された医療情報 (PHI) を確認できます。Amazon Comprehend Medical を使用すると、開発者は、HIPAA が定める匿名化のためのセーフハーバー方式で説明されているように、関連する患者識別子を抽出して識別することで、データプライバシーとセキュリティのソリューションを実装できます。さらに、このサービスは顧客データを一切保管または保存しません。
医療ドキュメントの処理コストを削減
Amazon Comprehend Medical を使用することで、患者記録、請求書、臨床インデックスの構造化されていない医療テキストに対する処理やコーディングを簡単に自動化し、コストを削減することができます。開発者がわずか数行のコードで既存のワークフローやアプリケーションに統合できる 2 つの API が用意されており、コストは、分析されたテキスト 100 文字あたり 1 セントもかかりません。実際に使用した分にのみ料金が発生します。最低料金はありません。
仕組み
料金
Amazon Comprehend Medical では、実際に使用した分にのみお支払いいただきます。処理したテキストの量に基づいて月額で課金されます。Amazon Comprehend Medical には、Medical Named Entity と Relationship Extraction (NERe) と Protected Health Information Data Extraction and Identification (PHId) の 2 つの API があります。
Medical NERe API では、エンティティ、エンティティの関係性、エンティティの特徴、保護された医療情報 (PHI) を抽出します。データ保護のために PHI のみを確認したい場合、PHId API をリクエストできます。すべての API リクエストは 100 文字を 1 単位として計算され、リクエストごとに 1 単位 (100 文字) が最低料金となります。
| 特徴 | ユニットあたり料金 |
|---|---|
| Medical Named Entity および Relationship Extraction (NERe) API | 0.01 USD |
| 医療保護医療情報データの抽出と識別 (PHId) API | 0.0014 USD |
| ICD-10-CM 医療オントロジーリンク API | 0.0005 USD |
| RxNORM 医療オントロジーリンク API | 0.00025 USD |
無料利用枠
Amazon Comprehend Medical では、任意の API のサービスを使用開始するときに、最初の 3 か月間に 25,000 単位 (250 万文字) のテキストを処理できる無料利用枠が提供されます。
導入事例
医療コホート分析を実行する
腫瘍学では、臨床試験のために患者を募集するには、適切な選択基準を迅速に見つけることが重要です。Amazon Comprehend Medical は、構造化されていないテキストにある複雑な医療情報を理解、識別するため、インデックス作成や検索が簡単に実行できます。これらのインサイトを使用して、手動での選択プロセスにかかる時間とコストに比べほんのわずかで、臨床試験のための適切な患者を特定し、採用することができます。
臨床判断をサポートする
Amazon Comprehend Medical では、Amazon S3 に保存されている患者データから医療情報を抽出し、ヘルスケアダッシュボードに統合できる構造化された結果を返します。サポートチームはこの結果にアクセスできます。例えば、開発者は、Amazon Comprehend Medical を使用して、100,000 を超える臨床記録から診断、兆候、症状を抽出することにより、多発性硬化症のリスクがある個人を特定するのに役立つ早期警告システムを構築できます。患者の病歴を "単レンズ" を使用して見ることにより、臨床チームはより情報に基づいた決定を下すことができます。
収益サイクル管理での医療コーディングの改善
病院にとって、患者記録に基づいて国際疾病分類 (ICD) の正確なコードに適合する正しい診断を探すというプロセスは時間がかかり、面倒なものになり得ます。さまざまな方法で表記されることがある診断を抽出することは特に困難です。例えば、「心房細動」は「AF」と表記されることがあります。 Amazon Comprehend Medical では、医療テキスト内の略語、スペルミス、タイプミスを正確に識別できます。これにより、医療コーダーが構造化されていない記録の分析に費やす時間を短縮し、臨床スタッフの時間的な負担を軽減し、効率を向上することができます。
