Featured image for aws sozdala dashbord dlya analiza meditsinskih otchetov na osnove yazykovyh modelej

AWS создала дашборд для анализа медицинских отчетов на основе языковых моделей

Отalexei

Amazon Web Services представила концепцию дашборда для анализа медицинских отчетов, который объединяет возможности языковых моделей через Amazon Bedrock, фреймворк LangChain для обработки документов и платформу Streamlit для создания пользовательского интерфейса.

Технологический стек решения

В основе системы лежат различные большие языковые модели, доступные через Amazon Bedrock, включая серию Anthropic Claude и Amazon Nova Foundation Models. Пользователи могут выбирать между моделями Claude Opus 4.1, Claude 3.7 Sonnet, Amazon Nova Pro и другими в зависимости от требований к производительности и точности.

Система обрабатывает медицинские отчеты, хранящиеся в Amazon S3, через цепочку обработки LangChain, которая управляет системой извлечения и поддерживает контекст разговора. Визуализации создаются с помощью Plotly и включают:

  • Диаграммы сравнения нормальных и фактических значений
  • Столбчатые диаграммы для сравнения параметров
  • Графики трендов для отслеживания изменений во времени

Пользовательский интерфейс на Streamlit обеспечивает взаимодействие в реальном времени с ИИ-системой, управляя состоянием сессии и историей разговоров.

Архитектура решения

Архитектура системы состоит из четырех уровней:

  • Уровень пользовательского интерфейса: Streamlit веб-приложение, чат-интерфейс, визуализации Plotly
  • Уровень обработки: Обработка документов LangChain, цепочка извлечения разговоров, парсинг данных
  • Уровень ИИ/ML: Amazon Bedrock, эмбеддинги Amazon Bedrock, векторное хранилище в памяти
  • Уровень хранения: Amazon S3 для медицинских отчетов, буферная память разговоров
Архитектурная схема дашборда анализа медицинских отчетов с четырьмя основными слоями
Источник: aws.amazon.com

Предварительные требования

Для развертывания дашборда анализа медицинских отчетов необходимо:

  • Аккаунт AWS с доступом к Amazon Bedrock
  • Права IAM для Amazon Bedrock и Amazon S3
  • Установленный и настроенный AWS CLI
  • Бакет Amazon S3 для хранения медицинских отчетов в формате CSV
  • Python 3.9 или новее с pip
  • Доступ к моделям Amazon Bedrock

Интересно наблюдать, как облачные гиганты начинают осваивать нишу медицинской аналитики — область, где точность интерпретации данных буквально становится вопросом жизни и смерти. Технически решение выглядит грамотно собранным, но настоящий тест пройдет не в демо-режиме, а когда система столкнется с реальными медицинскими случаями, где каждая ошибка может иметь серьезные последствия. Особенно любопытно, как языковые модели справятся с медицинской терминологией на разных языках — ведь даже опытные врачи иногда ошибаются в интерпретации лабораторных данных.

По материалам AWS.

Похожие записи