Amazonは、AIツールを提供するプラットフォームを通じて、医師と患者の会話を転写し分析するためのAPIであるAWS HealthScribeを発表しました。このAPIによって、医師と患者の会話から抽出された情報や要約を電子健康記録（EHR）システムに入力することができます。Amazonによれば、HealthScribeは機械学習モデルによって患者ノートに変換され、幅広い知見が分析されます。
AWSの機械学習とAIサービス部門のVPであるBratin Saha氏は、「医療従事者にとって文書作成は特に時間がかかる作業ですが、それを軽減するためにAWS HealthScribeの生成AIの力を活用できることに興奮しています。本発表は、AWSが医療・生命科学業界への取り組みと、生成AIのような技術に対する責任あるアプローチを続けていくことを示しています」とTechCrunchに対して電子メールで語りました。
HealthScribeは、スピーカーの役割を識別し、「雑談」「主観的コメント」「客観的コメント」などのカテゴリに転写を分割します。さらに、HealthScribeは会話から医薬品や医療条件のような構造化された医学用語を抽出するための自然言語処理機能も提供します。
AIによって補強されたHealthScribeのノートには、現病歴の履歴や要点、診察の理由などの詳細が含まれます。
Amazonによれば、HealthScribeのAI機能は、起業家からの学習済みモデルを活用するプラットフォームであるBedrockによって提供されています。しかし、生成AIにはバイアスが存在し、確信を持って事実を創出し、一般に誤った情報を提供する傾向があるため、一部の懸念もあります。
音声認識アルゴリズムにもバイアスが含まれていることがあります。最近の研究では、主要なテック企業の音声認識システムが、白人の話者と比べて黒人の話者の音声を誤って転写する確率が2倍であることが示されています。
一つのScience Americanの記事も指摘しているように、日常の会話では、聞き手に応じて「コードスイッチング」を選択することがありますが、自動音声認識プログラムではできません。完全に同化するか、理解されないかの二択です。
HealthScribeは一貫性があるのでしょうか？判断事項に関して、「主観的」、「客観的」などのラベル付けや医薬品の識別を行うことはできるのでしょうか？患者や医療専門家がさまざまななアクセントや表現を使用する場合でも対応できるのでしょうか？
そうした点についてはまだ明確ではありません。
ただ、より大規模なミスを防ぐための取り組みとして、HealthScribeは現在、一般医学と整形外科の2つの医療専門分野のために臨床ノートを作成することができます。また、AIによって生成されたノートに関連する文を元の転写に履歴として参照することも可能です。
一部の企業が機密情報を扱う生成AIアプリに対して慎重な姿勢をとることも考慮して、Amazonはマーケティング資料でHealthScribeのセキュリティとプライバシーにも焦点を当てています。HealthScribeは、リクエストの処理後に顧客データを保持せず、データの転送と保存も暗号化されます。また、AmazonはHealthScribeによって生成された入出力を自社のAIモデルの訓練に使用していないと述べています。
HealthScribeを使用する医療ソフトウェアプロバイダーは、転写と予備的な臨床ノートをどこに保存するかを制御することもできます。ただし、HealthScribeはHIPAA（米国の個人保健情報を保護する法律）に準拠していません。
ただし、Amazonは「HIPAA対応可能」であると述べており、HIPAA要件を満たすためにAmazonと共同で作業する顧客は最終的に準拠することができます。これらの顧客は、具体的な内容に関する契約である「ビジネスアソシエイト追加契約」に署名する必要があります。詳細については、AWSのドキュメントで詳しく説明されています。
Amazonによれば、HealthScribeをすでに使用している企業には、3M Health Information Systems、Babylon Health、ScribeEMRなどが含まれています。
また、HealthScribeと同時に、AmazonはAWS HealthImagingというサービスを発表しました。このサービスは、ペタバイトスケールで医療画像データを保存、変換、分析することを容易にするものです。
HealthImagingを使用すると、顧客はAWSクラウド内の各医療画像の単一のコピーから医療画像アプリを実行することができます。また、AWSインフラストラクチャで実行されることにより、アクティブまたはアーカイブのデータに対して動的な価格設定が可能になり、AWSの「頻繁にアクセスされるデータ」または「アーカイブインスタントアクセス」のストレージレベルでの「サブセカンド」イメージアクセスの遅延も実現されます。
Amazonは、平均的な組織が医療画像ストレージの総所有コストを最大40%削減できると主張しています。
HealthImagingは、米国東部（北バージニア州）、米国西部（オレゴン州）、アジア太平洋（シドニー）、欧州（アイルランド）のAWSリージョンで一般利用可能です。
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