Amazon Transcribe Medical および Amazon Comprehend Medical を使用した、医療現場でのトランスクリプションおよび分析の実行

ヘルスケア業界は、規制の厳しい複雑な業界です。業界内では口頭によるコミュニケーションで大量の情報交換が行われています。こうした音声データには、貴重な情報と実用的な洞察が含まれていることもあります。本稿では、HIPAA に準拠した AWS AI サービスである Amazon Transcribe Medical と Amazon Comprehend Medical を統合し、こうしたデータから洞察を引き出す方法について説明します。医療データの抽出と理解を自動化できれば、医療従事者は患者のケアに集中できます。

Amazon Transcribe Medical

Amazon Transcribe Medical は機械学習 (ML、machine learning) サービスであり、患者と医師の間で行われる医療相談の内容を、迅速、簡単、高精度にテキストに変換 (トランスクリプション) できます。Amazon Transcribe Medical は、医師が書き取ったメモ、診察における医師と患者のやりとり、遠隔医療で使用される医学用語および薬理学用語を、音声からテキストに自動的に変換し、臨床文書アプリケーションで使用できるようにします。詳細については、「Amazon Transcribe Medical とは」をご参照ください。

Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical は、ML を使用して非構造化テキストから関連する医療情報を簡単に抽出できる、自然言語処理サービスです。医師のメモ、臨床試験報告書、患者の健康記録などのさまざまなソースから、病状、薬剤、投与量、成分含有量、頻度などの情報を短時間で高精度に収集できます。Amazon Comprehend Medical では、検出された情報を ICD-10-CM や RxNorm などの医療オントロジーにリンクして、医療関係のダウンストリームアプリケーションで簡単に使用できるようにすることもできます。詳細については、「What is Amazon Comprehend Medical?」をご参照ください。

Medical Transcription Analysis

Medical Transcription Analysis (MTA) は、Amazon Transcribe Medical と Amazon Comprehend Medical を使用して、臨床メモのトランスクリプションと理解を行うシンプルなソリューションです。このソリューションでは、クライアント (ブラウザ) と Amazon Transcribe Medical の間で WebSocket を開きます。この WebSocket を使用し、クライアントから Amazon Transcribe Medical に音声を送信してリアルタイムにトランスクリプションを行い、UI にレンダリングします。トランスクリプションされた結果が Amazon Comprehend Medical に送信されると、トランスクリプションの分析が返されます。次の図は、このアーキテクチャを示しています。

MTA のデプロイ

MTA の設定手順については、GitHub の Medical Transcription Analysis のページを参照してください。

MTA をデプロイすると、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) および Amazon CloudFront で動作するウェブサイト (Amazon Cognito が提供する認証を使用) が作成されます。また、Amazon Comprehend Medical と Amazon Transcribe Medical に対するアクセス許可を持つ AWS Identity and Access Management (IAM) ロール、およびそのロールから一時認証情報を取得するための API も作成されます。

MTA の使用

MTA をデプロイすると、ログイン認証情報が記載されたメールが届きます。ログインすると、ホームページに移動します。ホームページ上には、マイクを使用して音声をディクテーションするオプション、サンプル音声ファイルをアップロードするオプション、サンプル音声ファイルを再生するオプションが表示されます。以下の画像は、MTA のホームページのスクリーンショットです。

いずれかのサンプル音声ファイルを選択すると、MTA は Amazon Transcribe Medical から WebSocket を開き、トランスクリプションの結果を UI にリアルタイムにレンダリングします。さまざまな医療カテゴリの語をハイライトできます。以下のスクリーンショットは、サンプル音声のトランスクリプションを示しています。

トランスクリプション完了後、[分析] を選択すると、保護対象保健情報 (PHI、Protected Health Information)、病状、身体の構造、薬剤、検査、治療、および処置方法などの医療カテゴリに関連する医学用語を特定して取得できます。

カテゴリによっては、ハイライトされた語に関連する一般的な用語やコードも検索できます。たとえば、[病状] セクションでは ICD-10-CM コンセプトを確認でき、[薬剤] セクションでは関連する RX-Norm コンセプトを確認できます。以下のスクリーンショットは、[病状] カテゴリの分析ビューです。

この情報をエクスポートするには、[要約] を選択します。[要約] ページには、音声トラックから抽出および識別されたすべての結果が表示されます。この情報を PDF 形式でエクスポートして、依存関係にあるダウンストリームアプリケーションで使用することができます。以下のスクリーンショットは、以前行ったトランスクリプションから抽出された情報です。

まとめ

本稿では、Amazon Transcribe Medical と Amazon Comprehend Medical を統合して、音声データのトランスクリプション、主要な医療コンポーネントの抽出、対応するエンティティへのデータのタグ付けを行う方法を概説しました。医療情報をトランスクリプションして理解するプロセスを自動化することで、医療従事者は容易に患者の治療に専念できるようになります。また、この統合により、結果が理解しやすい形式に処理され、情報の記録とデジタル化に必要な手作業が削減されます。

MTA のソースコードにアクセスするには、GitHub の Medical Transcription Analysis のページを参照してください。このソリューションはオープンソースになっているため、AWS をご利用中のお客様はこのソリューションを拡張してワークフローに組み込むことができます。考えられる拡張性としては、EHR システムへの統合、永続的ストレージレイヤーの追加、収集したデータに対する分析の構築、バッチ処理の有効化、マルチスピーカー/会話のユースケースに対するユーザーエクスペリエンスの強化などがあります。

筆者について

Simran Baxendale は Amazon Machine Learning Solutions Lab のプログラムマネージャーです。デモチームのプログラム戦略の策定および調整に取り組んでいます。

Alex Chirayath は Amazon Machine Learning Solutions Lab の SDE です。一般的なビジネス問題を解決するソリューションを構築し、お客様の AWS AI サービス導入をサポートしています。

Shivani Mehendarge は Amazon Machine Learning Solutions Lab の SDE です。お客様が AWS AI プラットフォームへの統合を実施しやすくなるデモの作成に取り組んでいます。