Amazon Bedrock 可以通过托管 API 提供对基础模型 (FM) 的可扩展访问，从而支持医疗保健和远程医疗应用。这些模型可以处理自然语言、分析结构化或非结构化数据，并生成针对医疗用例量身定制的响应。开发人员可以利用 Bedrock 构建症状检查聊天机器人等工具、自动化文档任务或总结患者记录，而无需管理底层基础设施。该服务允许与特定于医疗保健的数据源和合规性框架集成，使其适用于安全、现实世界的部署。
一个关键应用是症状检查聊天机器人。 例如，远程医疗平台可以使用 Bedrock 的 FM（如 Claude 或 Amazon Titan）来分析患者报告的症状（例如，“发烧和胸痛”），并将其与医疗指南进行交叉参考。 该模型可以提出后续问题（“疼痛持续多久了？”）以完善其评估，然后提出潜在的疾病（例如，肺炎）并推荐紧急程度（“24 小时内咨询医生”）。 为了确保准确性，开发人员可以使用精选的医疗数据集来微调模型，或将输出限制在经过审查的来源。 与 EHR 系统的集成可以使聊天机器人提取患者历史记录（例如，哮喘诊断）以获得上下文相关的建议，而符合 HIPAA 标准的数据处理将保护隐私。
另一个用例是总结患者信息。 临床医生经常审查冗长的记录，包括实验室结果、影像报告和医生笔记。 一个由 Bedrock 驱动的工具可以摄取这些文档（通过 API 或 HL7/FHIR 等格式），并生成简洁的摘要，突出显示关键细节：例如，“患者的 CRP 水平升高，有糖尿病史，并且新的 MRI 显示肾功能减退。” 开发人员可以将输出结构化为标准化部分（例如，“药物”、“过敏”）以保持一致性。 这减少了手动审查的时间，尤其是在紧急情况下。 此外，Bedrock 的批量处理可以自动汇总临床试验中的整个患者队列，识别数千条记录中不良事件模式等趋势。
除了这些示例之外，Bedrock 还可以支持面向非英语患者的多语言虚拟助手，或生成个性化的就诊后说明（例如，“每 6 小时服用 500 毫克布洛芬，避免驾驶”）。 开发人员可以使用检索增强生成 (RAG) 自定义响应，以从医院特定的协议中提取数据。 为了确保合规性，数据隔离和审计跟踪可确保模型在法规范围内运行。 通过大规模处理这些任务，Bedrock 使医疗团队能够专注于复杂的决策，同时保持与 Epic 或 Cerner 等现有系统的互操作性。