Amazon Transcribe Medical および Amazon Comprehend Medical を使用した医療転写分析の実行

ヘルスケア業界は、高度に規制された複雑な業界であり、口頭によるコミュニケーションを介して大量の情報交換が行われます。この音声データには、貴重な情報と実用的な洞察を含めることができます。この投稿では、HIPAA対応のAWS AIサービスを統合する方法について説明しますアマゾン転写医療 & アマゾンコンプリヘンドメディカルこのデータの洞察を特定します。医療データの抽出と理解を自動化することで、医療従事者は患者のケアに集中できます。

アマゾン転写医療

Amazon Transcribe Medicalは機械学習（ML）サービスで、患者と医師の間の医療相談から正確な文字起こしをすばやく簡単に作成できます。 Amazon Transcribe Medicalは、医師の指示によるメモ、開業医と患者の診察、および遠隔医療で使用される医学的および薬理学的用語を音声からテキストに自動的に変換し、臨床文書アプリケーションで使用できるようにします。詳細については、 Amazon Transcribe Medicalとは何ですか？

アマゾンコンプリヘンドメディカル

Amazon Comprehend Medicalは自然言語処理サービスであり、MLを使用して、構造化されていないテキストから関連する医療情報を簡単に抽出できます。さまざまなソース（医師のメモ、臨床試験レポート、患者の健康記録など）から情報（病状、投薬、投与量、強度、頻度など）を迅速かつ正確に収集できます。 Amazon Comprehend Medicalは、検出された情報をICD-10-CMやRxNormなどの医療オントロジーにリンクすることもできるため、下流のヘルスケアアプリケーションで簡単に使用できます。詳細については、 Amazon Comprehend Medicalとは何ですか？

医療転写分析

Medical Transcription Analysis（MTA）は、Amazon Transcribe MedicalとAmazon Comprehend Medicalを使用して、医療メモの転記と理解を提供するシンプルなソリューションです。このソリューションは、クライアント（ブラウザー）とAmazon Transcribe Medicalの間でWebSocketを開きます。このWebSocketを使用して、クライアントからAmazon Transcribe Medicalに音声を送信し、リアルタイムの文字起こしを取得して、UIにレンダリングします。転記された結果は、Amazon Comprehend Medicalに送信され、転記の分析が返されます。次の図は、このアーキテクチャを示しています。

MTAの展開

MTAの設定手順については、GitHubのMedical Transcription Analysisを参照してください。

展開により、 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3） & アマゾンCloudFrontのによって提供される認証付きの裏付けられたWebサイトアマゾンコグニート。また、 AWS Identity and Access Management（IAM） Amazon Comprehend MedicalおよびAmazon Transcribe Medicalへのアクセス許可を持つロール、およびロールから一時的な認証情報を取得するためのAPI。

MTAの使用

アプリケーションをデプロイすると、ログイン資格情報が記載されたメールが届きます。ログインすると、ホームページに移動します。ホームページには、マイクを使用して音声をディクテーションするオプション、サンプルオーディオファイルをアップロードするオプション、またはサンプルオーディオファイルを再生するオプションがあります。次のスクリーンショットは、MTAホームページを示しています。

サンプルオーディオファイルを選択すると、MTAはAmazon Transcribe MedicalでWebSocketを開き、UIにリアルタイムの文字起こし結果をレンダリングします。さまざまな医療カテゴリに分類される単語を強調表示できます。次のスクリーンショットは、サンプルオーディオの文字起こしを示しています。

文字起こしが完了すると、次を選択できます解析次のような医療カテゴリに関連付けられた特定の医療用語を取得する 保護された健康情報（PHI）, 病状, 解剖学, 投薬, テスト、治療、および手順.

特定のカテゴリでは、強調表示された単語に関連付けられている一般的な用語やコードも見つけることができます。たとえば、病状セクションでは、ICD-10 CMの概念と、投薬セクションには、関連するRX-Normの概念が含まれています。次のスクリーンショットは、病状カテゴリ。

この情報をエクスポートするには、 まとめる。上の まとめる ページでは、オーディオトラックから抽出および識別されたすべての結果を見つけることができます。この情報をPDFとしてエクスポートできます。これにより、ダウンストリームの依存関係がこのデータを使用できるようになります。次のスクリーンショットは、以前の文字起こしから抽出された情報を示しています。

まとめ

この投稿では、Amazon Transcribe MedicalとAmazon Comprehend Medicalを統合して、音声データを転記し、主要な医療コンポーネントを抽出し、対応するエンティティにデータにタグを付ける方法をレビューしました。医療の書き起こしと理解のプロセスを自動化することで、医療専門家は患者のケアに集中することが容易になります。この統合はまた、結果を簡単に消化できる形式に処理するため、情報の記録とデジタル化に必要な手動の労力が軽減されます。

MTAソースコードにアクセスするには、 GitHubの医療転写分析を参照してください AWSのお客様がソリューションを拡張してワークフローに組み込むことができるように、このソリューションはオープンソースになっています。可能な拡張には、EHRシステムへの統合、永続的なストレージレイヤーの追加、収集されたデータに対する分析の構築、バッチ処理の有効化、マルチスピーカー/会話型ユースケースのユーザーエクスペリエンスの強化などがあります。