Guardoc Health, Amazon Nova modellerini kullanarak klinik dokümantasyon süreçlerini yürütüyor.
Özet
Guardoc Health, Bedrock üzerindeki Amazon Nova modellerini kullanarak günde bir milyondan fazla karmaşık klinik belgeyi başarıyla işlemektedir. Klinik dokümantasyonda yapay zeka kullanımının hata durumunda ciddi yasal ve tıbbi riskler doğurabileceği, ancak doğru yapıldığında maliyetleri ve cezaları önemli ölçüde azalttığı vurgulanmaktadır. Şirket, bu sistem sayesinde tek bir tesiste dokümantasyon hatalarında yüzde 46, denetim cezalarında yüzde 70 düşüş sağlandığını ve yıllık 400.000 dolardan fazla yatırım getirişi elde edildiğini belirtmektedir.
Guardoc Health, Bedrock üzerindeki Amazon Nova modellerini kullanarak günlük bir milyondan fazla klinik belgeyi işlediğini belirtiyor.
Yapay zekayı klinik dokümantasyona dahil etmek, belirli bir risk hesaplamasına dayanır. Hata yaparsanız, bu hatalar Hasta Odaklı Ödeme Modeli (Patient-Driven Payment Model) kapsamında reddedilen Medicare talepleri, denetim cezaları, dava riskleri ve en kötü senaryoda bir hastanın nasıl tedavi edileceğini değiştiren gözden kaçmış bir durum olarak katlanarak artar.
Ancak bunu doğru yaparsanız, karşılığı daha az düzeltme, daha az hastane nakli ve daha düşük uyumluluk maliyetleri olarak geri döner. Uzun süreli bakım sağlayıcıları için dokümantasyon yazılımı geliştiren Guardoc Health, bu sonucu desteklediğini belirttiği dağıtım rakamlarını yayınladı.
Temel sorunun ölçeği
Guardoc Health’in veri hattı, klinik bir ortamın üretebileceği neredeyse her formatta gelen belgeleri işlemek zorundadır: basılı metin üzerine katmanlanmış el yazısı hekim notları içeren çok sayfalı PDF'ler, tek bir onay kutusu durumunun teminat kararını belirlediği ön onay formları, bir çizelgede temiz tablolar ve sonrakinde serbest metin olarak görünen ilaç listeleri ve aynı sayfada daktilo ile yazılmış alanları kaşe ve el yazısıyla karıştıran hasta kayıt formları.
BMJ Quality and Safety'de yayınlanan araştırma, tanı hatasından etkilenen ABD'li ayakta tedavi hastalarının sayısının yılda yaklaşık 12 milyon olduğunu ve bilgi işleme hatalarının buna katkıda bulunan bir faktör olarak gösterildiğini ortaya koyuyor. Guardoc'un işlediği hacimde, yalnızca durum tespitindeki yüzde birlik bir hata oranı günlük binlerce yanlış kaydın üretilmesine neden olur. Bunların her biri kendi hasta güvenliği veya uyumluluk sonucunu taşır.
Guardoc, bu hesaplamaların arkasındaki baz dönemi veya metodolojiyi yayınlamadan, tek bir tesis için dokümantasyon hatalarında yüzde 46'lık bir azalma, denetim cezalarında yüzde 70'lik bir düşüş ve yıllık 400.000 dolardan fazla yatırım getirişi (ROI) bildirmektedir.
Şirket, iki tesisi ve 200 hastayı kapsayan üç aylık bir dağıtımda, sisteminin 847 dokümantasyon düzeltmesine öncülük ettiğini, PDPM geri ödeme doğruluğuyla bağlantılı 86 sorunu işaretlediğini ve her 100 kabulde hastane nakillerinde yüzde 74'lük bir azalma ile ilişkilendirildiğini belirtiyor. Guardoc'a göre, yedi tesisi ve 1.618 sakini kapsayan ayrı bir vak'a çalışması 10.612 sorunu tespit etti.
Doğruluk kadar maliyet etrafında da oluşturulmuş bir erişim hattı
Guardoc'un mimarisi, durum sınıflandırmasını, nihai bir yanıt üretmek için üzerinde akıl yürüstürmeden önce hastanın kendi belgelerinden kanıt çeken erişim artırılmış oluşturma (RAG) aracılığıyla çalıştırır.
Amazon Textract, şirketin boru hattındaki sayfa başına en düşük maliyet noktası olarak değerlendirdiği aşamada, ilk olarak gelen her sayfadan metin ve yapısal üst veri ayıklar. Bu çıktı, klinik sınırlar boyunca parçalara ayrılır; böylece bir ilaç listesi veya teşhis bölümü, rastgele karakter sayısına göre bölünmek yerine bütünüyle kalır.
Her parça, Amazon Titan Text Embeddings V2 kullanılarak gömülür ve Amazon DynamoDB'de saklanır; erişimin asla hasta sınırlarını aşmaması için hastaya göre bölümlere ayrılır.