Amazon Comprehend Medical 是符合 HIPAA 要求的自然語言處理 (NLP) 服務，使用機器學習從醫學文字擷取健康資料，不需機器學習經驗即可使用。
現今大多數健康資料為不拘形式的醫學文字，如醫師筆記、臨床試驗報告和病患健康記錄。手動擷取資料程序十分費時，但自動化規則式嘗試擷取資料不會擷取完整敘述，因無法考量前後內容。因此，在推動醫療保健和生命科學產業、改善病患結果和創造效率所需的大規模分析中，仍無法使用這類資料。
您可以透過簡單的 Amazon Comprehend Medical API 呼叫快速且精確地擷取疾病、藥物、劑量、檢驗、治療和程序等資訊，同時保留資訊內容。Amazon Comprehend Medical 可識別擷取資訊間的關係，協助您打造針對群體健康分析、臨床試驗管理、藥物安全監視和摘要等使用案例的應用程式。您也可以使用 Amazon Comprehend Medical，將擷取的資訊連結至 ICD10-CM 或 RxNorm 等醫療本體，協助您打造針對管理收入週期 (醫療編碼)、理賠確認和處理，及建立電子醫療記錄等使用案例的應用程式。
Amazon Comprehend Medical 是全受管服務，因此無需佈建伺服器，也無需建立、訓練或部署機器學習模型。您只需按實際用量付費；既沒有最低費用，也不需預付款項。
優勢
快速而準確地擷取醫療資訊
在最新機器學習模型的支援下，Amazon Comprehend Medical 可以快速、準確地理解和識別複雜的醫療資訊。舉例來說，Amazon Comprehend Medical 可擷取「耐甲氧西林金黃色葡萄球菌」(通常輸入為「MRSA」)，將其連結至「J15.212」IDC-10-CM 編碼，並提供背景資訊 (例如患者是否檢測出陽性或陰性)，使擷取的字詞具有意義。
保護患者資訊
Amazon Comprehend Medical 提供了許多功能來幫助醫療保健提供者保持合規性並保護患者資料。該項服務符合 HIPAA 要求，並且可以遵循通用資料保護法規 (GDPR) 的標準識別存儲在病歷系統中的受保護健康資訊 (PHI)。Amazon Comprehend Medical 允許開發人員透過擷取並識別相關的患者識別碼 (如 HIPAA 的「安全港」去識別方法中所述) 來實施資料隱私和安全解決方案。最後，該服務不會存儲或留存任何客戶資料。
降低醫療文件處理成本
Amazon Comprehend Medical 可輕鬆實現自動化，同時降低來自患者記錄、帳單和臨床索引的非結構化醫療文字的處理和編碼成本。該平台提供了 2 個 API，開發人員只需編寫幾行代碼即可將其整合到現有的工作流程和應用程式中，每 100 個字元的分析文字僅花費不到一美分。只按實際用量付費，無最低費用。
運作方式
定價
使用 Amazon Comprehend Medical 只需按實際用量付費。我們會根據每月處理的文字數量向您收費。Amazon Comprehend Medical 提供兩種 API：Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe)，以及 Protected Health Information Data Extraction and Identification (PHId)。
Medical NERe API 可擷取實體、實體關係、實體特徵和受保護醫療資訊 (PHI)。如果您僅希望辨識 PHI，藉此保護資料，即可選購 PHId API。所有 API 請求都以 100 個字元為單位計費，每個請求最低收費單位是 1 個單位 (100 個字元)。
| 功能 | 單價 |
|---|---|
| Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe) API | 0.01 USD |
| Medical Protected Health Information Data Extraction and Identification (PHId) API | 0.0014 USD |
| Medical ICD-10-CM Ontology Linking API | 0.0005 USD |
| Medical RxNORM Ontology Linking API | 0.00025 USD |
免費方案
Amazon Comprehend Medical 針對您開始將服務用於任何 API 的前三個月，提供了一個免費方案，範圍涵蓋 25000 個文字單位 (250 萬個字元)。
使用案例
執行醫療同類群組分析
腫瘤學中，快速找到正確的篩選條件，以招募臨床實驗的患者，可謂至關重要。Amazon Comprehend Medical 能理解並識別非結構文字中找到的複雜醫療資訊，協助簡化索引和搜尋。您可以使用這些洞見識別新招募的患者，將其分配至適當的臨床試驗，只需部分手動挑選的時間和成本，即可完成工作。
支援臨床決策
Amazon Comprehend Medical 從存儲在 Amazon S3 中的患者資料提取醫療資訊，然後返回結構化結果，您可以將這些結果整合到護理支援團隊可以存取的醫療儀表板中。例如，開發人員可以建立預警系統，透過使用 Amazon Comprehend Medical 從 100,000 多條臨床病歷中擷取診斷、體征和症狀，協助識別處於身患多發性硬化症風險的個體患者。透過提供患者病史中特定的醫療資訊，臨床團隊可以做出更明智的決策。
改進營收週期管理中的醫療編碼
對於醫院而言，在患者病歷中尋找正確診斷結果的過程會關聯至國際疾病分類 (ICD) 中的正確代碼，這是一項既耗時又繁瑣的任務。擷取以不同方式表達的診斷結果尤其具有挑戰性。例如，「房颤」有时写为「AF」。 Amazon Comprehend Medical 可以準確識別醫療文字中的縮寫、拼寫錯誤和錯別字。這減少了醫療編碼人員浪費在分析非結構化病歷上的時間，降低了臨床人員的時間負擔，同時提高了效率。
