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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 :

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


Dernière mise à jour : Mardi, le 30 décembre 2025