La inteligencia artificial generativa (IA) está transformando el sector sanitario, ofreciendo un potencial sin precedentes para la fusión y análisis de datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes previamente desconectadas. Esta tecnología puede incrementar la eficiencia y efectividad en toda la gama de servicios de salud.
El sector sanitario produce gran cantidad de datos textuales no estructurados, que abarcan desde la documentación clínica de pacientes, historiales médicos y resultados de pruebas, hasta registros administrativos. Esta abundancia de información no estructurada puede dificultar la eficiencia y productividad de los servicios clínicos, particularmente cuando se presenta en formularios en papel que resultan complicados de manejar y procesar. La mejora en el manejo de esta información es esencial para que los proveedores de salud optimicen la atención al paciente y sus operaciones.
El procesamiento de grandes volúmenes de datos, la extracción de datos no estructurados de múltiples formularios en papel o imágenes, y su comparación con formularios estándar o de referencia es un desafío que tradicionalmente ha sido tedioso y propenso a errores. No obstante, la IA generativa ha introducido métodos automáticos que hacen este proceso más eficiente y fiable.
Amazon Bedrock surge como una solución integral, siendo un servicio gestionado que permite acceder a modelos fundacionales (FMs) de IA desarrollados tanto por startups líderes como por Amazon, disponibles a través de una API. Esto permite elegir entre una amplia variedad de FMs el más adecuado para cada caso de uso. Amazon Bedrock facilita una experiencia sin servidor, permitiendo una rápida iniciación, personalización de FMs con datos propios, y la integración y despliegue ágil de estos modelos en aplicaciones mediante herramientas de AWS, eliminando la necesidad de gestionar la infraestructura.
Uno de los modelos disponibles en Amazon Bedrock es Anthropic Claude 3, un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) capaz de generar datos semiestructurados relevantes para la industria sanitaria. Esto es especialmente útil para la creación de diversos formularios de salud, tales como formularios de admisión de pacientes, reclamaciones de seguros o cuestionarios de historial médico.
El proceso para implementar esta solución en AWS incluye varios pasos arquitectónicos. El usuario carga imágenes de formularios en papel en Amazon S3; Amazon SQS actúa como cola de mensajes y, al cargarse un nuevo formulario, se activa un evento en Amazon SQS. Si un objeto en S3 no se procesa después de dos intentos, se mueve a una cola de mensajes con error (DLQ). El mensaje de SQS invoca una función AWS Lambda que procesa los nuevos datos del formulario, pasando la información al API de Amazon Textract para generar una salida estructurada jerárquica. Luego, se realizan dos llamadas consecutivas al API de Amazon Bedrock para generar una lista de preguntas y compararlas entre formularios.
Esta solución digitaliza y optimiza el manejo de datos en el sector salud, permitiendo a los proveedores invertir en historiales médicos electrónicos (EHRs) y mejorar la precisión y accesibilidad de los datos, reduciendo la pérdida de información y asegurando un sistema de salud más seguro y eficiente.
En resumen, las soluciones de IA generativa como Amazon Bedrock con Anthropic Claude 3 pueden simplificar notablemente el proceso de extracción y comparación de datos no estructurados de formularios en papel o imágenes. Integrando servicios de AWS, se provee una arquitectura robusta y escalable, mejorando significativamente la gestión de datos y la toma de decisiones, y, en consecuencia, la atención al paciente.
