AWS 推出面向醫療保健的新服務，由生成式人工智慧提供支援
資訊來源：Kyle Wiggers（8 小時前）
概觀
Amazon 透過一個平臺擴充套件了其醫療保健服務的範疇。該平臺提供 AI 工具，能幫助臨床醫生將他們與患者的對話轉錄和分析。Amazon 在其年度 AWS Summit 會議上宣布了 AWS HealthScribe，該 API 可以建立對話的文字謄錄，提取細節，並建立摘要，這些都可以儲存到電子健康記錄（EHR）系統中。Amazon 表示 HealthScribe 的謄錄可以由平臺的機器學習模型轉換為患者的診療紀錄，並可就這些紀錄進行深入的分析。
據 Amazon 的機器學習和 AI 服務副總裁 Bratin Saha 在一封寄給 TechCrunch 的電子郵件中表示"對於醫療保健專業人員來說檔案記錄是一項耗時的工作，這就是為什麼我們很高興能夠利用 AWS HealthScribe 中生成式 AI 的能力，減輕這個負擔。"他在部落格文章中說道："今天的訊息是建立在 AWS 致力於醫療保健和生命科學行業以及我們對生成式人工智慧技術的負責任態度的基礎上，旨在幫助減輕臨床檔案記錄的負擔，改善診療體驗。"
生成式 AI 在醫療保健中的應用
HealthScribe 可以識別說話者的角色並根據臨床相關性將對話的謄錄分為不同的類別，如"閒談"、"主觀評論"或"客觀評論"。此外 HealthScribe 還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，例如藥物和疾病。
HealthScribe 中的 AI 增強的診療紀錄包括患者當前疾病的病史、摘要和就診原因等細節。Amazon 表示 HealthScribe 中的 AI 功能由其名為 Bedrock 的平臺提供支援，該平臺透過預訓練模型來自新創企業和 Amazon 自身的方式來構建生成式 AI 應用程式。然而這可能引發一些擔憂，因為生成式 AI 往往會出現偏見、自信地編造事實並偏離正確軌道。同樣，語音識別算法也常常包含偏見。最近發表在《國家科學院院刊》上的一項研究顯示領先科技公司的語音識別系統在錄音來自黑人演講者的情況下，出錯的可能性是錄音來自白人演講者的兩倍。
科學美國人的一篇文章指出，在常規的對話中，我們可能會根據聽眾的不同選擇不同的語言風格，但自動語音識別程式不具有這種區分能力，要麼你適應它，要麼它無法理解你。因此是否可以相信 HealthScribe 在將對話的一部分標記為"主觀"或"客觀"以及識別藥物等問題上的一致性？它是否能處理患者和醫生可能使用的各種不同口音和術語？這些問題仍然未定論。
安全性和隱私方面
在市場宣傳材料中，Amazon 還強調了 HealthScribe 的安全性和隱私方面。HealthScribe 在處理請求後不保留客戶資料，並對傳輸和儲存的資料進行加密。Amazon 表示它不使用 HealthScribe 產生的輸入和輸出來訓練任何自己的 AI 模型。使用 HealthScribe 的醫療軟體供應商還可以控制複製謄錄和初步診療紀錄的儲存位置。然而該服務並無法直接符合 HIPAA（美國的個人健康訊息保護法案）的要求。然而 HealthScribe“符合 HIPAA 的資格”，這意味著與 Amazon 合作滿足 HIPAA 要求的客戶最終可以達到合規性。這些客戶需要簽署一份被稱為商業聯營增補協議的合同，AWS 的檔案對此進行了詳細介紹。
未來展望
據 Amazon 表示已經有包括 3M Health Information Systems、Babylon Health 和 ScribeEMR 在內的一些公司正在使用 HealthScribe。除了 HealthScribe 之外，Amazon 還宣布了 AWS HealthImaging，這是一個設計用於更輕鬆儲存、轉換和分析醫學影像資料的服務。HealthImaging 使客戶能夠在 AWS 雲端上執行醫學影像應用程式，其中每個醫學影像只需一份複製即可。此外由於在 AWS 基礎設施上執行，HealthImaging 還能夠根據資料的活躍度和存檔需求提供動態價格，並實現毫秒級的影象存取延遲。Amazon 聲稱，平均組織可以將醫學影像儲存的總擁有成本降低多達 40%。
HealthImaging 現在已經在美國東部（維吉尼亞北部）、美國西部（俄勒岡州）、亞洲太平洋地區（悉尼）和歐洲（愛爾蘭）的 AWS 區域中正式提供服務。
評論和建議
匯聚醫療保健和人工智慧的潛力
醫療保健領域對於人工智慧的應用具有巨大的潛力。AWS HealthScribe 作為一個利用生成式 AI 技術的平臺，為臨床醫生減輕了檔案記錄方面的負擔，並提供了更多的時間用於診療和治療。此外 AWS HealthImaging 的推出使醫學影像資料的儲存、轉換和分析更加高效，並為組織節省了成本。這些服務的引入顯示出 Amazon 對於改善醫療保健行業的承諾和責任。
生成式 AI 的挑戰與潛在風險
儘管生成式 AI 在自然語言處理方面取得了巨大的突破，但它也面臨著一些挑戰和風險。生成式 AI 在檔案記錄和語音識別方面的應用需要更加謹慎。如文中所提到的，生成式 AI 傾向於出現偏見，並可能編造事實。同樣，語音識別算法也可能存在偏見。這些問題需要嚴格的監管和測試，以確保生成式 AI 在醫療保健領域的應用是可靠、準確和安全的。
隱私和安全保證的重要性
隨著醫療資料的數量不斷增加，保護個人隱私和資料安全變得尤為重要。Amazon 在 HealthScribe 的安全和隱私方面做出了一些承諾，如不保留客戶資料、加密資料以及不使用資料來訓練其 AI 模型。這些措施是必要的，以保護患者和醫療提供者的隱私，並確保其資料不被濫用。
持續改進和監管
隨著技術的發展，醫療保健中人工智慧的應用將越來越普遍。然而我們必須密切關注這些技術的發展，並確保其應用是合理、可靠和符合倫理標準的。相關監管機構應該制定相應的規定和準則，以確保人工智慧在醫療保健領域的應用能夠符合合規標準，並為患者和醫療提供者帶來最大的利益。
結論
Amazon 推出的 AWS HealthScribe 和 AWS HealthImaging 為醫療保健領域的人工智慧應用帶來了更多的便利和潛力。然而這些應用仍然需要進一步的監管和測試，以確保其在精確性、安全性和隱私保護方面的可靠性。醫療保健行業應該與技術公司和監管機構密切合作，確保人工智慧在醫療保健中的應用能夠達到最佳效果並符合倫理標準。
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