O novo serviço da Amazon aproveita o reconhecimento de fala e a IA generativa para criar automaticamente documentação clínica a partir de conversas entre o paciente e o médico. A AWS é a mais recente gigante da tecnologia que busca aproveitar algoritmos para agilizar a anotação de informações médicas.
Com o objetivo de economizar tempo dos médicos na geração de documentação clínica, a AWS introduziu um novo serviço que permite aos fornecedores de software de saúde criar aplicativos clínicos que usam reconhecimento de voz e IA generativa.
Este é o AWS HealthScribe, que permite que os fornecedores de software de saúde usem uma única API para criar automaticamente transcrições robustas, extrair detalhes importantes (por exemplo, termos médicos e medicamentos) e criar resumos de conversas entre médicos e pacientes que podem então ser inseridos em um sistema de prontuário eletrônico (EHR).
Dessa forma, o AWS HealthScribe torna mais rápido e fácil para os provedores integrar recursos generativos de IA em seus aplicativos, sem a necessidade de gerenciar a infraestrutura subjacente de aprendizado de máquina (ML) ou treinar seus próprios grandes modelos de linguagem (LLM) específicos do setor de saúde.
Além disso, o serviço permite a implementação responsável de sistemas de IA, citando a fonte de cada linha de texto gerada a partir da transcrição original da conversa, facilitando aos médicos a revisão das anotações clínicas antes de inseri-las no EHR.
Sobre a IA Generativa
IA generativa é um termo geral para qualquer tipo de processo automatizado que utiliza algoritmos para produzir, manipular ou sintetizar dados, muitas vezes na forma de imagens ou texto legível por humanos. É chamada de generativa porque a IA cria algo que não existia anteriormente. É isso que a diferencia da IA discriminativa, que distingue entre diferentes tipos de dados.
À medida que cresce o interesse na IA generativa, os fornecedores de software de saúde procuram aproveitar esta tecnologia nas suas aplicações clínicas para resolver os problemas mais comuns dos médicos. Uma delas é a coleta de documentação clínica durante uma conversa entre médico e paciente. Esta documentação é importante para cumprir as medidas de qualidade e reembolso, mas também para não ocupar o tempo dos médicos durante o atendimento.
Embora muitos provedores utilizem a conversão de voz para texto e processamento de linguagem natural (PLN) para agilizar esse processo, a IA generativa surge como a peça que faltava para ajudar esses aplicativos a passar de conversas gravadas para documentação clínica concisa que pode ser inserida em um EHR.
No entanto, trabalhar com IA generativa é complexo e integrar vários sistemas de IA numa solução coesa requer alguns recursos de engenharia. Para criar essas capacidades generativas de IA, um provedor deve treinar ou ajustar seu próprio LLM para gerar documentação clínica precisa, o que requer acesso a especialistas em IA sob demanda, grandes quantidades de dados de saúde cuidadosamente anotados e poder computacional significativo.
Mesmo assim, um LLM em saúde deve ser especialmente treinado para compreender a terminologia médica complexa, para ser capaz de compreender, analisar e resumir discussões fluidas e para reconhecer nomes e dosagens de prescrições.
Além disso, para garantir que estas soluções funcionem corretamente, os fornecedores de software também devem considerar a IA responsável, incluindo a conceção da solução para que os médicos possam rastrear a origem de qualquer texto gerado, bem como garantir que estes sistemas cumprem os rigorosos requisitos de segurança e privacidade do setor.
Concluindo, e devido a todas estas barreiras, é um desafio para os fornecedores de software de saúde comercializar rapidamente soluções baseadas em IA, apesar dos potenciais benefícios tanto para médicos como para pacientes.
Fontes:
