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智能医疗保健助理：通过个性化支持和数据驱动的见解，授权利益相关者

2025年3月17日 17:49 33 Comments
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医疗保健决策通常需要从多个来源（例如医学文献，临床数据库和患者记录）进行整合。 LLMS缺乏从这些多样化和分布式来源中无缝访问和合成数据的能力。这限制了他们为医疗保健应用提供全面且信息良好的见解的潜力。在这篇博客文章中，我们将探讨亚马逊基地上的Mistral LLM如何应对这些挑战，并能够通过LLM功能呼叫功能的智能医疗保健代理，同时通过亚马逊BedRock Guardrails保持强大的数据安全和隐私。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
大型语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理的领域，使机器能够以显着的准确性理解和生成类似人类的文本。但是，尽管具有令人印象深刻的语言功能，但LLM固有地受到培训的数据的限制。他们的知识是静态的，并且仅限于他们接受过的信息，在处理诸如医疗保健之类的动态和不断发展的领域时，这些信息变得有问题。医疗保健行业是一个复杂，不断变化的景观，具有广阔而快速增长的知识。医学研究，临床实践和治疗指南正在不断更新，即使最先进的LLM也迅速过时。此外，患者数据，包括电子健康记录（EHR），诊断报告和医学历史，对每个人都高度个性化且独特。仅依靠LLM的预培训知识不足以提供准确和个性化的医疗保健建议。FURTHERMORE，医疗保健决策通常需要从多个来源的信息进行整合，例如医学文献，临床数据库和患者记录。 LLMS缺乏从这些多样化和分布式来源中无缝访问和合成数据的能力。这限制了他们为医疗保健应用提供全面且信息良好的见解的潜力。在这些挑战中，这些挑战对于在医疗保健领域中利用LLM的全部潜力至关重要。患者，医疗保健提供者和研究人员需要明智的药物，这些智能药物可以从最新的医学知识和个体患者数据中提供最新，个性化和上下文感知的支持。EnterLLM功能调用，这是一种强大的能力，可以通过允许LLMS与外部功能进行互动来解决这些挑战。
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