AWS HealthLake annonce la création d’un agent de transformation des données pour la conversion automatique des données CCDA en FHIR (version préliminaire)
À compter d’aujourd’hui, les établissements de santé peuvent désormais transformer leurs anciens documents cliniques en ressources FHIR interrogeables dans AWS HealthLake en quelques jours au lieu de plusieurs mois, ouvrant ainsi la voie à des cas d’utilisation tels que la génération longitudinale de dossiers patients, l’analytique de la santé de la population et l’échange de données cliniques. L’agent de transformation des données AWS HealthLake (version préliminaire) est une fonctionnalité basée sur l’IA, qui convertit les fichiers de l’architecture CCDA (Consolidated Clinical Document Architecture) en ressources conformes à la version 4 de Fast Health Interoperability Resources (FHIR R4) sans nécessiter d’expertise FHIR spécialisée, grâce à une expérience intégrée, qui combine des tests de conversion en temps réel, une personnalisation des modèles assistée par l’IA et une importation en masse évolutive.
L’agent de transformation de données inclut des modèles prêts à l’emploi pour la conversion de données CCDA 2.1 en FHIR R4. Les développeurs peuvent soumettre des fichiers CCDA individuels via une API de conversion synchrone ou un flux de travail sur console et recevoir des ensembles FHIR transformés en quelques secondes. Ils peuvent prévisualiser les résultats, valider de manière interactive la qualité de la conversion et approuver les modèles avant leur utilisation en production. Un flux de travail d’importation amélioré détecte automatiquement les fichiers CCDA chargés, applique le modèle actif, associe et réconcilie les patients en fonction des identifiants, et ingère les ressources FHIR résultantes dans l’entrepôt de données AWS HealthLake cible avec des journaux détaillés. Toutes les fonctionnalités sont disponibles à la fois sur la console AWS et par programmation via une API pour une intégration fluide dans les flux de travail existants.
Lorsque les modèles par défaut doivent être ajustés, l’agent de transformation des données propose une expérience alimentée par l’IA pour les personnaliser directement dans la console. Les utilisateurs peuvent décrire des modifications telles que « ignorer les médicaments dont l’état est saisi par erreur » ou « mapper les dates des procédures sur PerformedDateTime au lieu de PerformedPeriod » en langage naturel, et l’agent d’IA modifie automatiquement le modèle sous-jacent. La curation manuelle est également disponible pour les utilisateurs expérimentés, qui souhaitent apporter des modifications ciblées aux modèles. Les utilisateurs peuvent ensuite effectuer immédiatement des tests par rapport à des exemples de fichiers, effectuer des itérations de manière conversationnelle et publier une fois satisfaits.
AWS HealthLake est disponible dans les régions USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon), Asie-Pacifique (Mumbai), Europe Ouest (Londres), Europe (Irlande) et Asie-Pacifique Sud-Est (Sydney). Consultez le tableau des Régions AWS pour voir toutes les régions.
Pour en savoir plus, consultez la page produit d’AWS HealthLake.