Оглавление

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.