Guardoc Health ứng dụng mô hình Amazon Nova xử lý hơn 1 triệu tài liệu y tế mỗi ngày

Guardoc Health cho biết họ xử lý hơn một triệu tài liệu lâm sàng mỗi ngày bằng cách sử dụng các mô hình Amazon Nova thông qua Bedrock.

Việc đưa AI vào tài liệu lâm sàng đòi hỏi một kiểu tính toán rủi ro cụ thể. Nếu làm sai, các lỗi sẽ tích tụ dẫn đến việc bị từ chối yêu cầu thanh toán Medicare theo Mô hình thanh toán dựa trên bệnh nhân (Patient-Driven Payment Model - PDPM), bị phạt kiểm toán, đối mặt với kiện tụng và trong trường hợp xấu nhất là bỏ sót tình trạng bệnh, làm thay đổi phác đồ điều trị của bệnh nhân.

Tuy nhiên, nếu làm đúng, kết quả mang lại là giảm thiểu số lần chỉnh sửa, giảm số ca chuyển viện và giảm chi phí tuân thủ. Guardoc Health, công ty xây dựng phần mềm tài liệu cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc dài hạn, đã công bố các số liệu triển khai mà họ cho rằng minh chứng cho kết quả đó.

Quy mô của vấn đề cốt lõi

Hệ thống của Guardoc Health phải xử lý các tài liệu đến dưới hầu hết mọi định dạng mà một cơ sở lâm sàng có thể tạo ra: các tệp PDF nhiều trang với ghi chú viết tay của bác sĩ đè lên văn bản in, các biểu mẫu ủy quyền trước (prior authorisation) nơi chỉ cần một dấu tích cũng quyết định việc chi trả, danh sách thuốc xuất hiện dưới dạng bảng rõ ràng trong biểu đồ này nhưng lại là văn bản tự do trong biểu đồ khác, và các biểu mẫu tiếp nhận bệnh nhân trộn lẫn giữa các trường văn bản đánh máy với dấu mộc và chữ viết tay trên cùng một trang.

Nghiên cứu được công bố trên BMJ Quality and Safety cho thấy số lượng bệnh nhân ngoại trú tại Mỹ bị ảnh hưởng bởi sai sót chẩn đoán là khoảng 12 triệu người mỗi năm, trong đó các lỗi xử lý thông tin được coi là một yếu tố góp phần. Với khối lượng dữ liệu mà Guardoc xử lý, chỉ cần tỷ lệ sai sót 1% trong việc phát hiện tình trạng bệnh cũng sẽ tạo ra hàng ngàn hồ sơ không chính xác mỗi ngày. Mỗi hồ sơ đều kéo theo những hệ lụy về an toàn bệnh nhân hoặc tuân thủ quy định.

Guardoc báo cáo mức giảm 46% lỗi tài liệu, giảm 70% tiền phạt kiểm toán và mang lại hơn 400.000 USD lợi tức đầu tư (ROI) hàng năm cho một cơ sở, dù không công bố giai đoạn cơ sở hoặc phương pháp luận đằng sau các tính toán đó.

Trong một đợt triển khai hàng quý kéo dài trên hai cơ sở với 200 bệnh nhân, công ty cho biết hệ thống của họ đã thực hiện 847 lần chỉnh sửa tài liệu, gắn cờ 86 vấn đề liên quan đến độ chính xác thanh toán PDPM và giúp giảm 74% số ca chuyển viện trên mỗi 100 ca nhập viện. Một nghiên cứu điển hình riêng biệt bao gồm bảy cơ sở và 1.618 bệnh nhân nội trú đã xác định được 10.612 vấn đề, theo Guardoc.

Một quy trình truy xuất được xây dựng dựa trên chi phí cũng như độ chính xác

Kiến trúc của Guardoc thực hiện phân loại tình trạng bệnh thông qua truy xuất tăng cường tạo (retrieval augmented generation - RAG), trích xuất bằng chứng từ chính tài liệu của bệnh nhân trước khi suy luận trên đó để đưa ra câu trả lời cuối cùng.

Amazon Textract trước tiên trích xuất văn bản và siêu dữ liệu cấu trúc từ mỗi trang tài liệu đầu vào, ở mức chi phí trên mỗi trang thấp nhất trong quy trình. Kết quả đầu ra đó được chia nhỏ theo các ranh giới lâm sàng, để danh sách thuốc hoặc phần chẩn đoán vẫn còn nguyên vẹn thay vì bị chia cắt theo số lượng ký tự tùy ý.

Mỗi đoạn (chunk) được nhúng (embed) bằng Amazon Titan Text Embeddings V2 và lưu trữ trong Amazon DynamoDB, được phân vùng theo bệnh nhân để việc truy xuất không bao giờ vượt quá ranh giới giữa các bệnh nhân. Một bộ lọc trước tùy chỉnh sẽ thu hẹp tập hợp ứng viên theo loại tài liệu và tính thời gian trước khi tìm kiếm k-nearest neighbour (k-láng giềng gần nhất) truy xuất các đoạn liên quan nhất đến truy vấn phân loại, chỉ trả về tham chiếu trang ở giai đoạn này để giữ cho việc truyền dữ liệu nhẹ nhàng.

Sau đó, Amazon Nova 2 Lite thực hiện một lượt quét dựa trên văn bản để loại bỏ các kết quả không khớp rõ ràng. Chỉ những trang vượt qua mọi bộ lọc trước đó mới đến được Amazon Nova Pro, nơi nhận các byte PDF thô và suy luận về bố cục, chữ viết tay, chữ ký và dấu mộc để đưa ra kết quả phân loại mà các hệ thống hạ nguồn sẽ thực thi.

Thiết kế này tuân theo logic phân tầng chi phí xuyên suốt: các thành phần giá rẻ xử lý công việc khối lượng lớn như nhúng và lọc thô, còn các tác vụ suy luận đa phương thức đòi hỏi tính toán chuyên sâu hơn được dành cho giai đoạn cuối cùng khi thực sự cần thiết.

Những trường hợp tài liệu lâm sàng khó

Theo Guardoc, hai loại tài liệu chiếm phần lớn những gì các phiên bản quy trình trước đó bỏ sót. Thứ nhất là các trường xác nhận của bác sĩ trên các biểu mẫu ủy quyền trước, nơi một ghi chú viết tay có thể ghi đè lên một dấu tích in sẵn. Thứ hai là các phần triệu chứng do bệnh nhân tự báo cáo, nơi chữ viết tay thường chứa thông tin không xuất hiện ở bất kỳ nơi nào khác trong hồ sơ.

Việc trích xuất thông tin thuốc cũng đặt ra một vấn đề tương tự. Tên thuốc, liều lượng, đường dùng và tần suất xuất hiện trong các bảng có cấu trúc, trong văn xuôi nằm sâu trong ghi chú của bác sĩ, trong các bổ sung viết tay vào danh sách in sẵn và trong các bản quét đã được fax qua nhiều tay. Quy trình lai của Guardoc chạy Amazon Textract trước cho các bảng in sạch, sau đó chuyển cả tệp PDF gốc và kết quả đầu ra của Textract cho Amazon Nova Pro để giải quyết các cột bảng bị ngắt dòng, các bổ sung viết tay và các định dạng không chuẩn mà OCR đơn thuần không thể phân tích chính xác.

"Với dòng sản phẩm Nova, chúng tôi giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe phát hiện các ca rủi ro cao sớm hơn và hành động trước khi các vấn đề trở nên tốn kém," Assaf Amiaz, Giám đốc Sản phẩm tại Guardoc Health cho biết. "Bằng cách tự động hóa các quy trình từng đòi hỏi sự giám sát thủ công, dòng Nova giúp các nhóm giảm bớt các lỗ hổng tuân thủ, ngăn ngừa sai sót và dành nhiều thời gian hơn để cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân."

Xem thêm: Cách AI đang rút ngắn thời gian khám phá thuốc tại Trung Quốc

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Hãy tham khảo AI & Big Data Expo diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này là một phần của TechEx và được tổ chức cùng với các sự kiện công nghệ hàng đầu khác bao gồm Cyber Security & Cloud Expo. Nhấp vào đây để biết thêm thông tin.

AI News được vận hành bởi TechForge Media. Khám phá các sự kiện và hội thảo trực tuyến về công nghệ doanh nghiệp sắp tới tại đây.