Infocare Healthcare verbessert den Einblick in klinische Daten mit KI-gestützter Analyse in der öffentlichen Cloud

Ergebnis

Der Proof of Concept (PoC) von Infocare Healthcare mit Amazon Q und Amazon QuickSight zeigte, wie KI-gesteuerte Analysen den Datenabruf beschleunigen und die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen verbessern können. Durch die Integration dieser Technologien untersuchte Infocare, ob KI die Abhängigkeit von manuellen SQL-Abfragen verringern und es Klinikern und Analysten ermöglichen könnte, wichtige Erkenntnisse effizienter zu gewinnen.

Dank der sofort einsatzbereiten KI-Chatbot-Funktionalität von Amazon Q konnte Infocare viel früher mit dem Testen beginnen, als wenn es einen eigenen LLM von Grund auf hätte entwickeln müssen.

"Wir waren bereits auf AWS gehostet, und als Rackspace Amazon Q für unser KI-Projekt vorschlug, waren wir bereit, es auszuprobieren", so McCullough. "Wenn wir einen eigenen LLM hätten schaffen müssen, hätten wir das auch getan, aber das hätte die Priorisierung dieses Projekts verzögert. Amazon Q gab uns die Möglichkeit, früher mit dem Experimentieren zu beginnen, als wir es sonst hätten tun können."

Der PoC demonstrierte auch das Potenzial von Amazon QuickSight für die Visualisierung von Trends in Registerdaten. Durch den Einsatz von KI-gesteuerten Erkenntnissen werden Kliniker und Analysten in der Lage sein, Muster im Krankheitsverlauf intuitiver zu erkennen, um bessere Diagnosen, Behandlungspläne und langfristige Strategien für die Patientenversorgung zu erstellen.

Die wichtigsten Vorteile des PoC:

• Schnellere Einblicke:  KI-gestützte Analysen verkürzten die Zeit, die für die Generierung datengestützter Erkenntnisse benötigt wurde, erheblich und verbesserten die Effizienz für Kliniker und Analysten.
• Verbesserte Benutzerfreundlichkeit: Die natürlichsprachlichen Funktionen von Amazon Q ermöglichten den Benutzern eine intuitivere Interaktion mit den Registerdaten und verringerten die Abhängigkeit von komplexen Abfragen.
• Datenvisualisierung: QuickSight ermöglicht dynamische Berichte und Trendanalysen, die Fachleuten im Gesundheitswesen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Während sich die KI-Implementierung noch in der Testphase befindet, arbeitet Infocare aktiv an der Verfeinerung der Lösung auf der Grundlage des ersten Nutzerfeedbacks, der Verbesserung der Datenvisualisierung und der Verbesserung der Berichtsfunktionen. "KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber wir müssen vorsichtig sein", sagte McCullough. Wir nehmen uns die Zeit, die wir brauchen, um Anwendungsfälle zu testen und sicherzustellen, dass die Daten korrekt dargestellt werden und die Kliniker den Erkenntnissen vertrauen können."

Neben den technischen Vorteilen war die Zusammenarbeit mit Rackspace Technology entscheidend für die Einführung von KI bei Infocare. Das FAIR™-Team gab Hilfestellung bei der KI-Integration, unterstützte die KI-gesteuerten Funktionen von QuickSight und half bei der Verfeinerung der Metadatenkonfigurationen für präzisere Abfragen.

"Rackspace hat uns bei der Strukturierung unserer KI-Integration wertvolle Hinweise gegeben", so McCullough. "Ihr Team fühlte sich wie eine Erweiterung unseres Teams an und half uns, die Möglichkeiten von QuickSight zu nutzen und unsere Datenmodelle zu verfeinern."

Durch die erfolgreiche Demonstration der Machbarkeit von KI-gestützter Analytik ist Infocare nun in der Lage, datengesteuerte Verbesserungen an seinem Gesundheitsregistrierungssystem vorzunehmen, die den Ärzten letztlich effizientere, intelligente Einblicke in den Zustand der Patienten und in Krankheitsmuster ermöglichen. "Die nächste Phase des Projekts besteht darin, die KI-generierten Abfragen weiter zu verfeinern, die Genauigkeit zu verbessern und herauszufinden, wie Kliniker dieses System in einer realen Gesundheitsumgebung effektiv nutzen können", sagte McCullough.