大規模な言語モデル（LLM）は自然言語処理分野に革命をもたらし、機械が人間らしいテキストを理解し、生成する能力が格段に向上しました。
しかし、これらのモデルは元の学習データに基づく静的な知識を有しており、医療分野のような絶えず変化する領域ではすぐに古くなってしまいます。
そのため、患者の個別のデータや最新の医療知識と組み合わせることが、的確で個人に合った医療推薦を実現する鍵となります。
この問題に対処するため、Amazon BedrockのMistralのようなLLMが外部機能やAPIを呼び出す機能を用いて、情報を取得し、計算を行うことが可能です。
本技術は、患者や医療提供者、研究者に向けたインテリジェントアシスタントとして利活用されています。
たとえば、患者の病状や医療履歴を基にした健康アドバイスを提供したり、医療者が最新の研究を把握する支援、研究者が科学文献を解析する手助けをすることができます。
さらに、Amazon Bedrockのセキュリティ機能により、患者情報の安全とプライバシー保護を守りつつ、AIパワーによる医療サービスの提供が実現可能になります。
この技術の進化は医療のインテリジェント化、自己適応型サービス、そしてプライバシーを確保したコラボレーションを推進し、より効率的でパーソナライズされ、データ駆動型の未来へ医療業界を導きます。
出典 : Intelligent healthcare assistants: Empowering stakeholders with personalized support and data-driven insights https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/intelligent-healthcare-assistants-empowering-stakeholders-with-personalized-support-and-data-driven-insights/
