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亚马逊推出患者数据挖掘服务以协助文档

By | 2019年1月10日

通过其亚马逊网络服务平台,亚马逊提供了一个人工智能引擎,可以从数百万个非结构化电子文件中剔除有用信息,包括患者电子病历。

亚马逊本周宣布了其最新的数据分析产品,该产品旨在搜索电子病历(EMR)中的非结构化数据,以提供医生可用于更好地治疗患者的见解。

亚马逊新推出的理解医疗 AWS云服务是一种自然语言处理引擎,旨在能够阅读医生笔记,患者处方,音频访谈记录,病理学和放射学报告 – 并使用机器学习算法向医疗保健部门提供相关医疗信息供应商。

亚马逊的领悟医疗软件服务是该公司周二宣布的13种新机器学习软件产品之一。

从非结构化记录或非结构化数据库格式的记录,领悟医疗可以提取患者的医疗条件,解剖,药物,受保护的健康信息(PHI),测试,治疗和程序,然后将它们放在易于使用的状态据亚马逊称,这是一种类似电子表格的格式。

就在八年前,只有10%的医院甚至使用基本的EMR,而是依赖纸质记录。然而,2009年健康信息技术促进经济和临床健康(HITECH)法案促使医疗机构采用EMR,如果不这样做,则扣留医疗保险和医疗补助计划。今天,80%的医院和医生实践使用EMR,这已经创造了大量的电子患者数据,以便挖掘有价值的信息。

西雅图的弗雷德哈钦森癌症研究中心在过去一年的一些试点研究中使用了亚马逊的领悟医学,结果表明,结果快速而准确。

Comprehend Medical是一个癌症研究中心,为可能从特定癌症治疗中受益的临床试验确定患者。Fred Hutch,因为它在当地已知,能够评估数百万临床记录,以提取和索引医疗条件,药物和癌症治疗选择的选择,将每个文件的处理时间从几小时缩短到几秒。

Fred Hutchinson癌症研究中心的发言人Tom Kim通过电子邮件说:“它还处于早期状态,尚未用于临床试验,但它确实能够更快地进行队列选择过程。”

Kim表示,开展临床试验并将其与合适的患者联系起来的过程需要研究团队筛选并标记大量非结构化临床记录数据。亚马逊理解医疗将减少时间负担“并允许研究人员和数据团队将他们的注意力转向更有趣的分析,”Kim补充道。

最终,将信息从病人的病历和其他来源有一天可以帮助消费者管理自己的健康,包括医疗管理,护理检查的积极调度,以及对他们的健康和资格作出明智的决策扑杀丰富,亚马逊在说一博客文章。

亚马逊是一大批进入医疗保健领域的大型科技公司的一部分,这些公司拥有自己的服务,包括苹果,谷歌,微软和IBM,其Watson超级计算机的自然语言处理引擎作为服务从非结构化医疗保健数据中提取关键数据点并发表研究。

然而,IBM Watson Health Cognitive Services实际上使用人工智能来产生假设,向医生推荐患者治疗或将患者与临床试验相匹配。最近几个月,IBM Watson – 尤其是Watson for Oncology– 被批评为不符合预期。

“[很难说,鉴于他们独特的优势,谁将取得最大的进步,但我不会说仅仅因为沃森挣扎意味着其他人不会成功,”该中心主任朱莉娅阿德勒 – 米尔斯坦博士说。加利福尼亚大学旧金山分校的临床信息学和改进研究。

IDC Health Insights的研究主管Cynthia Burghard表示,虽然亚马逊的理解医疗服务与Watson Health一样,因为其自然语言处理可以摄取非结构化数据,但它不会使用机器学习来建议患者治疗或进行临床试验匹配。

“我认为他们的价值主张是收集所有非结构化数据,理解它并将其归还,这样你就可以使用自己的机器来学习它,”Burghard说。

然而,虽然许多科技公司已经尝试过,但使用非结构化临床数据获得有价值的护理见解并没有取得多大成功,Burghard说。

Burghard所说的另一个问题是技术公司为自己或第三方使用收集了数百万条患者记录的概念,如果亚马逊的服务在正在进行的“数据战争”中又是另一个参与者 – 其目的是宣称行业对医疗信息的主导地位。

“我不知道AWS是否保留了其他用途的数据,但那里有很多活动,并担心这个世界的亚马逊,谷歌和苹果最终将获得所有这些数据,”Burghard说。

例如,去年谷歌的DeepMind人工智能引擎与英国国家健康服务(NHS)之间的合作伙伴关系的学术研究发现了“不可原谅的”错误,涉及在没有明确患者同意的情况下跨网络转移可识别的患者记录,以便开发肾损伤临床警报应用程序。

亚马逊发言人表示,亚马逊网络服务(传输数据的云)不会收集或存储由理解医疗处理的任何数据。分析完成后,输出将仅交付给客户。数据也被加密,密钥由提供它的医疗机构持有。

发言人通过电子邮件说:“最后,没有客户数据用于培训或改进领悟医疗领域的机器学习模式。”

此外,根据Adler-Milstein的说法,医疗保健行业开发了“非常好的方法”,通过删除个人身份信息(PII)来匿名化患者数据。她说,虽然“不完美”,但是从匿名数据中重新识别患者的可能性远低于EHR系统的黑客入侵风险。

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