La inteligencia artificial generativa (IA) está revolucionando la atención sanitaria al permitir la combinación y análisis de datos estructurados y no estructurados, superando las barreras de silos de información previamente desconectados. Esta tecnología promete elevar la eficiencia y efectividad en toda la cadena de prestación de servicios de salud.
El sector sanitario produce una cantidad considerable de datos textuales no estructurados, como documentación clínica (información de pacientes, historial médico, resultados de pruebas) y no clínica (registros administrativos). La gestión de esta información no estructurada a menudo se ve obstaculizada por su presencia en numerosos formularios en papel, lo que puede afectar la eficiencia y productividad del sector. Optimizar el manejo de estos datos es crucial para mejorar la atención al paciente y las operaciones de los proveedores de salud.
El manejo de grandes volúmenes de datos y la tarea de extraer información no estructurada de múltiples formularios en papel o imágenes, para compararlos con formularios estándar, suele ser un proceso largo y susceptible a errores. Los avances en IA generativa han introducido enfoques automáticos que ofrecen una solución más eficiente y confiable para este desafío.
Amazon Bedrock, un servicio totalmente gestionado, permite acceder a modelos fundacionales (FMs) de reconocidas startups de IA y de Amazon a través de una API. Bedrock facilita la elección del FM más adecuado para cada caso de uso. Este servicio ofrece una experiencia sin servidor que permite iniciar rápidamente, personalizar modelos con datos propios e integrar y desplegar estos modelos en aplicaciones utilizando herramientas de AWS, sin necesidad de gestionar infraestructuras.
Bedrock proporciona acceso a varios modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), como Anthropic Claude 3, que pueden generar datos semiestructurados relevantes para la industria sanitaria. Esto es útil para crear diversos formularios de salud, como formularios de admisión, reclamaciones de seguros o cuestionarios de historial médico.
Para implementar esta solución, se describen pasos arquitectónicos esenciales utilizando servicios AWS. El proceso incluye la carga de imágenes de formularios en papel a Amazon S3, con Amazon SQS actuando como cola de mensajes para invocar eventos al detectar nuevos formularios. Si un objeto S3 no se procesa exitosamente, se mueve a una cola de mensajes de error (DLQ). Una función AWS Lambda, activada por el mensaje SQS, procesa los nuevos datos del formulario, utilizando Amazon Textract para generar una salida estructurada. Posteriormente, se realizan dos llamadas consecutivas a la API de Amazon Bedrock para generar y comparar preguntas entre los formularios.
Esta solución permite a los proveedores de salud invertir en tecnología digital, como los historiales médicos electrónicos (EHRs), para optimizar la recopilación y almacenamiento de datos. Así, los profesionales pueden acceder a registros para la atención al paciente de manera más segura y precisa, reduciendo la pérdida de datos y mejorando la exactitud de la información.
En conclusión, soluciones de IA generativa como Amazon Bedrock con Anthropic Claude 3 pueden agilizar significativamente el proceso de extracción y comparación de datos no estructurados provenientes de formularios en papel o imágenes. La integración con servicios de AWS proporciona una arquitectura escalable y robusta, mejorando la gestión de datos y apoyando la toma de decisiones informadas, todo en beneficio de una mejor atención al paciente.
