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医疗保健和生命科学领域代理工作流程的人机交互结构
在医疗保健和生命科学领域，人工智能代理帮助组织处理临床数据、提交监管文件、自动化医疗编码并加速药物开发和商业化。然而，医疗保健数据的敏感性和良好实践 (GxP) 合规性等监管要求需要在关键决策点进行人工监督。这就是人机交互 (HITL) 结构变得至关重要的地方。在本文中，您将学习使用 AWS 服务实施人机交互构造的四种实用方法。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在医疗保健和生命科学领域，人工智能代理帮助组织处理临床数据、提交监管文件、自动化医疗编码并加速药物开发和商业化。然而，医疗保健数据的敏感性和良好实践 (GxP) 合规性等监管要求需要在关键决策点进行人工监督。这就是人机交互 (HITL) 结构变得至关重要的地方。在本文中，您将学习使用 AWS 服务实施人机交互构造的四种实用方法。
为什么人机交互在医疗保健领域很重要
医疗保健和生命科学组织在部署人工智能代理时面临独特的挑战：
监管合规性 – GxP 法规要求对敏感操作进行人工监督。例如，未经书面授权，不得删除患者记录或修改临床试验方案。
患者安全——影响患者护理的医疗决策在执行前必须经过临床验证。
审计要求 – 医疗保健系统需要完全可追溯谁批准了哪些行动以及何时批准。
数据敏感性 - 受保护的健康信息 (PHI) 在访问或修改之前需要明确授权。
HITL 构造提供必要的控制点，同时保持代理自动化的效率增益以满足这些要求。
解决方案概述
我们提出了四种在代理工作流程中实施 HITL 的补充方法。每个工作流程都适合不同的场景和风险状况，如我们在 GxP 环境中构建 AI 代理的指南中所述。我们使用 Strands Agents 框架、Amazon Bedrock AgentCore 运行时和模型上下文协议 (MCP) 构建这些模式，并提供代码示例，您可以根据自己的用例进行调整。