Интересно и грустно читать такие заметки о расширении возможностей современной медицины с помощью различных сервисов Амазона:
https://aws.amazon.com/blogs/industries/how-natural-language-processing-can-uncover-value-from-unreachable-data-in-the-modern-medical-ecosystem/
Интересно — какой потенциал и очевидная польза у AI линейки сервисов AWS, в частности Amazon Comprehend.
Когда с помощью него врачи могут логировать сказанное пациентами — также, как обычные девопсы логируют приложение разработчиков, после распознавая и складывая информацию в ElasticSearch. А потом анализируя это с помощью Kibana — ровно также, как для всё тех же логов приложений.
Ну, а грустно — когда приходишь в свою поликлиннику (даже вовсе не по болезни) и в очередной раз в регистратуре заполняют ваши данные на бумажной карточке, не изменившейся за последние несколько поколений, чтобы они были вновь утеряны до следующего посещения.
С помощью уже имеющихся готовых сервисов можно распознать рукописные заполненные медицинские тексты и перевести их в БД, не повторяя операцию вновь и вновь. Но нет же: «Скажите вашу фамилию, адрес прописки и куда дать талончик...»
#Comprehend
https://aws.amazon.com/blogs/industries/how-natural-language-processing-can-uncover-value-from-unreachable-data-in-the-modern-medical-ecosystem/
Интересно — какой потенциал и очевидная польза у AI линейки сервисов AWS, в частности Amazon Comprehend.
Когда с помощью него врачи могут логировать сказанное пациентами — также, как обычные девопсы логируют приложение разработчиков, после распознавая и складывая информацию в ElasticSearch. А потом анализируя это с помощью Kibana — ровно также, как для всё тех же логов приложений.
Ну, а грустно — когда приходишь в свою поликлиннику (даже вовсе не по болезни) и в очередной раз в регистратуре заполняют ваши данные на бумажной карточке, не изменившейся за последние несколько поколений, чтобы они были вновь утеряны до следующего посещения.
С помощью уже имеющихся готовых сервисов можно распознать рукописные заполненные медицинские тексты и перевести их в БД, не повторяя операцию вновь и вновь. Но нет же: «Скажите вашу фамилию, адрес прописки и куда дать талончик...»
#Comprehend
Amazon Web Services
How natural language processing can uncover value from unreachable data in the modern medical ecosystem | Amazon Web Services
The Dark Data Problem Up to 80% of your organization’s medical patient data is untapped, undervalued, or unused Imagine walking into a physician’s office for a checkup. As you describe some pain you’ve been having in your left knee, the doctor barely looks…