Guardoc 称用 Amazon Nova 将医疗文档错误降 46%
AWS ML Blog · rss · 2026-07-28
Guardoc Health 正在用 Amazon Nova 系列模型和 Bedrock 处理长期护理场景里的医疗文档，目标是把碎片化、格式混乱、易出错的临床资料变成可用的结构化流程。
已披露效果
- 文档错误率下降 46%
- 审计罚款减少 70%
- 单个机构年化 ROI 超过 40 万美元
- 峰值时每天处理 100 万+ 份文档
流水线怎么做
- 先用 Amazon Textract 提取 PDF 里的文本、手写、表格和版面结构。
- 再按临床语义切块，而不是按固定字节大小硬切。
- 用 Amazon Titan Text Embeddings V2 做向量化，并按患者隔离存到 DynamoDB。
- 预过滤阶段先按文档类型、时间和患者上下文缩小候选集。
- 内存里的 k-NN 再检出最相关的片段。
- Nova 2 Lite 先剔除明显无关页面。
- 最终由 Nova Pro 结合原始 PDF 字节，识别版面、手写、签名和印章等视觉信息。
AWS 强调，这套设计遵循“每一步都用最便宜且够用的模型”的成本分层原则，同时保留页级可追溯性。
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