Amazon Comprehend Medical

Extrair informações de textos médicos não estruturados com precisão e rapidez

8,5 milhões de caracteres de texto gratuitos no primeiro mês

Extraia informações médicas de textos médicos não estruturados, como anotações médicas, relatórios de ensaios clínicos ou relatórios de radiologia

Identifique relacionamentos entre informações de saúde extraídas e vincule a ontologias médicas como ICD-10-CM, RxNorm e SNOMED CT

Automatize e reduza o custo de processamento e codificação de texto médico não estruturado com APIs fáceis de usar

Implemente soluções de privacidade de dados do paciente e identifique informações de saúde protegidas (PHI) com um serviço qualificado para HIPAA  

Como funciona

O Amazon Comprehend Medical é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) qualificado para HIPAA que usa machine learning pré-treinado para entender e extrair dados de saúde de textos médicos, como prescrições, procedimentos ou diagnósticos.
Como o Amazon Comprehend Medical funciona
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Casos de uso

Acelerar o processamento de sinistros de seguros

Automatize os fluxos de trabalho de captura, validação e aprovação de sinistros para empresas de seguro de saúde para acelerar e simplificar o processamento de sinistros.

Melhorar a saúde populacional

Analise dados não estruturados de saúde da população para melhorar os resultados de saúde, como identificar lacunas no atendimento e melhorar a eficiência do hospital.

Escalar e acelerar a farmacovigilância

Identifique rapidamente os efeitos adversos de produtos farmacêuticos para melhorar a segurança dos medicamentos e atender aos requisitos regulatórios.  

Realizar análises de coorte médicas

Selecione o grupo certo de pacientes para testes clínicos para permitir uma seleção de pacientes mais rápida e precisa e custos mais baixos.

Como começar a usar

Explorar o guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend Medical

Uma visão geral conceitual incluindo instruções detalhadas para o uso de recursos e uma referência de API completa para desenvolvedores.

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