| Fiche technique | |
|---|---|
| Fournisseur : | AWS |
| Type de produit : | Service infonuagique |
| Catégorie : | Traitement du langage naturel médical (NLP médical) |
| Site Web : | https://aws.amazon.com/comprehend/medical/ |
Amazon Comprehend Medical
L'Amazon Comprehend Medical est un service de traitement du langage naturel (NLP) facilitant l'utilisation de l'apprentissage automatique pour extraire des informations médicales pertinentes à partir d'un texte non structuré. En utilisant Amazon Comprehend Medical, vous pouvez collecter rapidement et avec précision des informations, telles que l'état de santé, les médicaments, le dosage, la force et la fréquence à partir de diverses sources telles que les notes des médecins, les rapports d'essais cliniques et les dossiers de santé des patients. L'Amazon Comprehend Medical peut également lier les informations détectées à des ontologies médicales telles que ICD-10-CM ou RxNorm afin de pouvoir les utiliser facilement par les applications de soins de santé en aval. L'un des moyens importants d'améliorer les soins aux patients et d'accélérer la recherche clinique consiste à comprendre et à analyser les idées et les relations «piégées» dans un texte médical de forme libre, y compris les notes d'admission à l'hôpital et les antécédents médicaux du patient.
Voici les caractéristiques principales d'Amazon Comprehend Medical :
- Traitement du langage naturel médical (NLP médical) : Amazon Comprehend Medical est un service spécialisé dans le traitement automatique du texte médical non structuré. Il permet d'extraire des informations cliniques importantes à partir de documents médicaux tels que les notes des médecins, les rapports d'essais cliniques ou les dossiers de santé électroniques des patients.
- Extraction d'informations médicales clefs : Le service identifie et structure des éléments essentiels comme :
- Les conditions médicales et états de santé des patients
- Les médicaments prescrits, leurs dosages, la force et la fréquence d'administration
- Les procédures médicales et autres éléments cliniques pertinents
- Lien avec des ontologies médicales : Les informations extraites peuvent être reliées à des ontologies et bases médicales standardisées, telles que :
- ICD-10-CM (codes de classification des maladies)
- RxNorm (standard pour les médicaments et substances actives)
- Cette fonctionnalité facilite l'utilisation des données dans des applications cliniques et de recherche, améliorant l'interopérabilité et la précision.
- Applications et bénéfices :
- Amélioration des soins aux patients : en analysant rapidement les notes médicales et en détectant les informations critiques, les professionnels de santé peuvent prendre des décisions mieux informées.
- Recherche clinique accélérée : permet d'extraire et d'analyser automatiquement les données textuelles pour identifier des tendances et relations importantes dans des essais cliniques ou des études médicales.
Comparaison avec les autres solutions
| Caractéristique | Amazon Comprehend | Amazon Comprehend Medical | LUIS (Language Understanding Intelligent Service) |
|---|---|---|---|
| Fournisseur | AWS | AWS | Azure |
| Type de produit | Service infonuagique | Service infonuagique | Service infonuagique |
| Catégorie | Traitement du langage naturel (NLP) | Traitement du langage naturel médical (NLP médical) | Compréhension du langage naturel (NLU) |
| Objectif principal | Analyser et comprendre le texte humain | Extraire des informations médicales à partir de texte non structuré | Comprendre les intentions et entités dans le langage humain |
| Langues supportées | Multi-langues (anglais, français, espagnol,...) | Anglais principalement (texte médical) | Multi-langues (en fonction du modèle) |
| Extraction d'entités | Noms, organisations, lieux, dates, chiffres | Médicaments, dosages, conditions médicales, procédures | Intentions, entités spécifiques au domaine |
| Analyse des sentiments | Oui (positif, négatif, neutre, mixte) | Non spécifique | Non |
| Domaines d'application | Analyse de documents, courriels, commentaires, réseaux sociaux | Dossiers patients, notes médicales, rapports cliniques | Agents conversationnel, assistants vocaux, applications interactives |
| Personnalisation | Limité à certains modèles pré-entraînés | Modèles spécifiques pour le médical | Oui, modèles personnalisés pour reconnaître des intentions spécifiques |
| Interopérabilité / API | Oui, via API AWS | Oui, via API AWS | Oui, via API Azure |
| Avantages principaux | Multi-domaines, extraction rapide d'information | Spécialisation médicale, lien avec ontologies standard (ICD-10, RxNorm) | Personnalisation avancée, compréhension des intentions et entités |