AWS HealthLake introduce un agente di trasformazione dei dati per la conversione automatizzata dal formato CCDA al formato FHIR (anteprima)
Da oggi, le aziende sanitarie possono trasformare i documenti clinici preesistenti in risorse FHIR interrogabili in AWS HealthLake in pochi giorni anziché mesi, aprendo la strada a casi d'uso quali la generazione di una storia clinica completa del paziente (fascicolo sanitario), l'analisi della salute della popolazione e lo scambio di dati clinici. L'agente di trasformazione dei dati di AWS HealthLake (anteprima) è una funzionalità basata sull'IA che converte i file CCDA (Consolidated Clinical Document Architecture) in risorse conformi a FHIR R4 (Fast Health Interoperability Resources Release 4) anche senza competenze specifiche in FHIR, mediante un'esperienza integrata che combina test di conversione in tempo reale, personalizzazione dei modelli assistita dall'IA e importazione in blocco su larga scala.
L'agente di trasformazione dei dati include modelli pronti all'uso per la conversione dei dati da CCDA 2.1 a FHIR R4. Gli sviluppatori possono inviare singoli file CCDA tramite un'API di conversione sincrona o un flusso di lavoro nella console e ricevere i bundle FHIR risultanti in pochi secondi. Possono visualizzare in anteprima i risultati, convalidare in modo interattivo la qualità della conversione e approvare i modelli prima dell'uso in produzione. Un flusso di lavoro di importazione ottimizzato rileva automaticamente i file CCDA caricati, applica il modello attivo, abbina e riconcilia i pazienti in base agli identificatori e acquisisce le risorse FHIR risultanti nel datastore AWS HealthLake di destinazione con log dettagliati. Tutte le funzionalità sono disponibili sia sulla console AWS che a livello di programmazione tramite API per una perfetta integrazione nei flussi di lavoro esistenti.
Quando i modelli predefiniti devono essere modificati, l'agente di trasformazione dei dati offre un'esperienza basata sull'IA per personalizzarli direttamente nella console. Gli utenti possono descrivere modifiche come "salta i farmaci con stato entered-in-error" o "mappa le date delle procedure su performedDateTime anziché su performedPeriod" in linguaggio naturale e l'agente IA provvede automaticamente a modificare il modello sottostante. La gestione manuale è disponibile anche per gli utenti esperti che desiderano apportare modifiche mirate ai modelli. Gli utenti possono quindi eseguire test immediati su file di esempio, perfezionare il modello in modo iterativo e procedere alla pubblicazione una volta ottenuto il risultato desiderato.
AWS HealthLake è disponibile nelle regioni Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio), Stati Uniti occidentali (Oregon), Asia Pacifico (Mumbai), Europa occidentale (Londra), Europa (Irlanda) e Asia Pacifico sud-orientale (Sydney). Per visualizzare tutte le regioni, consulta la tabella delle regioni AWS.
Per saperne di più, consulta la pagina del prodotto di AWS HealthLake.