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立即咨询作者：Wrick Talukdar 和 Prasad Prabhu 发表于2024年8月21日，来源于高级技术文章
在当今的医疗环境中，医生们每天约有49的工时用于记录临床访问，这不仅影响了他们的工作效率，也影响了患者的护理质量。研究显示，对于每8个小时的看诊时间，办公室医生需花费超过5个小时在电子健康记录EHR上。这种高负担使得医疗从业人员愈发向对话智能解决方案倾斜，采用人工智能技术在咨询时自动转录医生与患者的对话，并将其合成到临床文档中，以促进高效的工作流程。
实时会议助手Live Meeting Assistant LMA医疗解决方案，结合了生成性AI和Amazon Transcribe的强大功能，可为虚拟患者交流提供即时支持，并自动生成临床记录。LMA最初是作为用于虚拟会议的实时转录和记录解决方案开发的详细信息见启动博客。该医疗版LMA是针对虚拟的医生患者咨询经过改进而形成的扩展版本。该解决方案能够直接从浏览器会议应用目前支持Zoom和Chime，未来会有更多捕获参与者的音频和元数据，通过Amazon Transcribe准确转录并生成实时的临床记录。
LMA医疗版帮助医疗专业人员提供个性化建议，提升护理质量。该解决方案使临床医生不必再花费额外时间记录患者交流。结合顶尖的大型语言模型LLMs，自动转录的对话能够生成EHR或其他下游系统的草拟临床记录，减轻了医生的文档负担，让他们能够从初稿出发，提前减轻了从零开始书写的压力，借此更多地关注患者，从而降低过劳风险。
我们邀请您查看以下演示，展示LMA在医疗环境中的实际应用。
AWS HealthScribe是一种完全托管的基于API的服务，旨在患者访问后生成初步的临床记录，主要面向应用开发者。它经过大量的数据集严格测试，以减少幻觉发生，并确保总结中的每一个句子都有证据映射，便于有效审查和准确性验证。
而LMA医疗版则是一个开源的端对端应用层解决方案，作为临床医生的虚拟助手，提升生产力并减轻行政负担，包括但不局限于临床文档。LMA使用众多AWS服务，提供实时转录和生成AI的体验，可以根据需求调整、定制并创建自定义功能与集成。虽然LMA允许使用底层的AWS服务如Amazon Bedrock，但与AWS HealthScribe所提供的预构建鲁棒性相比，确保准确性、减少幻觉和提供证据映射则需要额外的努力。
魔戒vnp加速器一切所需资源已在我们的GitHub仓库中开源，并且在您的AWS账户上简单部署。如需使用此示例应用，您需要一个AWS账户和具有管理资源权限的AWS身份和访问管理IAM角色。如果您还没有AWS账户，可以按照如何创建和激活新的AWS账户的说明进行创建。
请按照此LMA博客文章中的使用AWS CloudFormation部署解决方案部分的说明，开始部署该解决方案。要部署LMA医疗版，请在下拉菜单中选择医疗作为您的领域。
本博文的重点是针对医疗领域的Amazon Transcribe LMA解决方案。LMA医疗版帮助在患者访问后高效地生成文档。它会自动生成全面的通话总结，突出医生或临床医生与患者之间讨论的重点主题，并以SOAP主观、客观、评估、计划和BIRP行为、干预、反应、计划等结构化格式展示临床记录。它还可以总结正在讨论的内容，识别提到的关键主题，并在对话中识别患者的症状。
选择询问助手后，医疗专业人员可以提示会议助手，若启用助手将利用Amazon Bedrock知识库提供适当的响应，基于在转录中捕获的最近会议互动。提示是自然语言处理NLP和语言模型中用于为模型提供上下文或指导的技术，使模型能够生成相关且连贯的输出。
可以通过Amazon Bedrock知识库整合多种数据源到一个集中信息库。这一特性使您能够创建使用检索增强生成RAG技术的应用，即从数据源检索信息以增强模型的响应生成。通过LMA，您可以选择集成Amazon Bedrock知识库并提供您组织的数据。此外，Bedrock知识库还可以爬取外部网站，在患者访问过程中查找相关信息，例如CDC网站。
在下面的示例中，涉及社会焦虑的研究文档被添加到Amazon Bedrock知识库中。这意味着在与患者进行实时互动时，您可以参考这些信息。要激活助手，请说“好的，助手”，点击询问助手！按钮，或者在用户界面输入您自己的问题。在下图中，我们要求助手分享我们在设置过程中提供的文件集中包含的社会焦虑相关研究论文。
如上图所示，会议助手在实时通话中成功回答了问题：“好的助手，关于社会焦虑，是否有任何案例研究参考？”助手引用了存储在Amazon Simple Storage Service (S3)桶中的来源文档以提供相关回应。
注意：我们建议仅将Amazon Bedrock知识库用于信息检索和搜索，而不用于直接生成有关患者护理的建议。
使用Amazon Bedrock知识库是可选的。在没有其支持的患者互动期间，您可以向大型语言模型LLM提出一般询问。在这种情况下，LLM将利用其固有的知识和能力提供相关的回应，而无需依赖于您的特定数据。
LMA解决方案具有灵活性和可定制性。医疗专业人员可以添加额外提示或自定义现有提示，使LMA生成符合特定要求的输出。这一特性使您能够根据全球不同医疗环境的独特文档工作流程和偏好来调整LMA解决方案。按照说明查看如何更新现有的提示模板或根据您的特定要求添加额外提示。
如果您希望创建针对其他领域的LMA个性化版本，请参见开发者README。
让我们开始研究医疗专业人员如医生和临床医生使用的常见临床文档格式。这些格式用于帮助记录患者的访问，捕捉患者的关注、检查结果、诊断评估和治疗计划。一些广泛使用的临床记录格式包括SOAP、BIRP、DAP数据、评估、计划和GIRP目标、干预、反应、计划。
SOAP记录通常在患者咨询或治疗会后编写，可能如下所示：
S主观患者为65岁男性，主诉过去2周感到疲乏和呼吸急促。排除胸痛、咳嗽和发热。
O客观生命体征：血压142/88，心率92，呼吸频率18，体温986F体检：两侧肺底啰音，四肢轻度水肿，颈静脉隆起实验室：BNP 550 pg/mL
A评估：1 充血性心力衰竭，失代偿
P计划：1 开始强心剂呋塞米40毫克每日一次2 加入赖诺普利10毫克每日一次3 生活方式调整限制盐摄入，每日监测体重4 一周后复查5 门诊安排心脏超声检查
此记录由使用Amazon Bedrock的Anthropic Claude 3 Sonnet v1模型生成。
在主观部分，您记录患者的关切和病史，而客观部分则专注于可测量的数据，如生命体征和检测结果。评估部分会 ，而计划部分则概述了治疗方案、药物、随访指示、推荐和其他测试或程序。
虽然SOAP记录广泛使用，BIRP格式在心理社会和行为健康领域愈显流行。BIRP格式强调以患者为中心的方式，考虑到个体的个人、社会和文化背景及其对健康和治疗计划的影响。下面是BIRP记录的示例：
B行为患者为32岁女性，表现出焦虑和抑郁的症状。她诉说感到不知所措，难以入睡，并缺乏动力。患者表明她的焦虑和低落情绪影响了她的工作表现和人际关系。
I干预参与者接受了认知行为疗法CBT技术的指导，包括识别消极思维模式和制定应对策略。我们探索了可能导致她症状的触发因素和压力源。提供有关焦虑和抑郁的心理教育。
R反应患者对CBT干预反应良好，能够识别出一些不理性的想法。她表现出愿意练习讨论的应对技术。在处理自己的想法和情感后，患者表示感到略微缓解。
P计划：1 每周继续进行CBT会议2 如果症状持续，可考虑加入药物治疗3 建议锻炼、正念练习和压力管理技巧4 鼓励参与社交活动和支持网络5 两周后复查
此记录由使用Amazon Bedrock的Anthropic Claude 3 Sonnet v1模型生成。
BIRP记录侧重于患者的行为和症状、在会议期间采取的具体干预措施、患者对这些干预措施的反应，以及进一步的协作治疗计划。
LMA医疗版具有强大的功能，可自动生成SOAP和BIRP格式的结构化临床记录。此外，LMA还提供灵活性，以适应您的特定要求，支持生成如DAP或GIRP等其他临床记录格式，甚至自定义您偏好的记录结构。这种多样性确保了LMA可以无缝地与不同医疗环境中现有的文档实践集成。
提示扮演着生成高质量输出的关键角色，为大型语言模型提供初始文本或上下文。LMA解决方案自带预构建提示，如生成摘要、捕捉会议细节以及生成SOAP和BIRP记录。此外，对于会议助手，还包括了如关键主题检测、列出患者的症状等提示。这些特定于医疗的提示在您部署或更新LMA堆栈时，通过选择医疗作为域的值自动启用。
让我们研究一下SOAP提示，以了解其建构过程中的最佳实践，并探索如何根据类似的方法创建自定义提示。您可以在LLMPromptHealthcareSummaryTemplatejson文件中查看这些提示。尝试不同的提示，看看能否获得更好的结果！
生成SOAP摘要的关键要素包括：
清晰的结构和格式： 提示概述了SOAP记录的特定结构和格式。通过为LLM提供这一定义明确的结构，确保生成的输出符合预期格式，便于医疗专业人员理解和解释信息。 详细的指示： 提示为SOAP记录的每个部分提供了详尽的说明，指导LLM包含各部分的信息。例如，主观部分应描述患者的主要症状、症状和相关历史，而客观部分应记录观察到的情况、生命体征、身体检查结果和检测结果。 示例SOAP记录： 提示中还包含了示例SOAP记录，作为LLM理解所需输出格式和细节级别的参考。通过提供写得很好的示例，LLM可以更好地理解生成高质量SOAP记录所需的结构、语言和明确程度。 相关信息： 提示指导LLM基于提供的转录生成SOAP记录，转录中的信息包含患者的状况、症状、病史和诊断测试结果的相关细节。通过访问信息，LLM能够将适当数据填充到SOAP记录的不同部分。 保密性提醒： 临床记录通常包含患者的个人身份信息PII或受保护的健康信息PHI。如需隐匿或隐藏这些信息，可以相应指导LLM。例如，我们共享的模板提示提醒LLM在生成输出时保持患者保密，避免使用PII或PHI。这是医疗文档的重要方面，有助于遵循隐私法规。有关最佳实践的提示，您可以参考模型提供者提供的文档。有关Anthropic的详细提示指南，请参考其文档。
LMA医疗版为医疗专业人员、组织，最终也是患者护理带来了众多好处。以下是一些关键优势：
减少临床文档时间： 通过自动生成全面的记录，LMA解决方案可以显著减少临床文档所需的时间和精力。这不仅节省了医疗专业人员的宝贵时间，还确保了一致的文档，减少错误或遗漏的风险。LMA生成的结构化临床记录有助于促进医疗团队及其他相关方之间的沟通与合作。清晰一致的文档可以确保无缝护理过渡，支持各方做出更明智的决策。通过知识回答问题： LMA能够与现有的知识库如Amazon Bedrock集成，使其在实时咨询或生成临床记录时提供上下文和基于证据的建议。这有助于更准确的诊断、治疗建议和决策过程。提高患者交流的效率： 在实时患者咨询中，询问助手功能可以在实时情况下提供相关信息，帮助医疗提供者准确解答患者的询问。例如，“给我展示最新的社交焦虑症药物或展示有关抑郁症的最新研究。”这使得医疗专业人员可以在与患者互动时专注，LMA则高效地记录过程，减轻了认知负担和行政负担。可定制性和可
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