AWS показала пример агентного конвейера для обработки медицинских страховых заявок на базе Amazon Bedrock и HealthLake
AWS описала архитектуру автоматизированной обработки медицинских страховых заявок на базе сервисов Amazon Bedrock и AWS HealthLake. Система рассчитана на работу с бумажными формами. Даже после оцифровки такие документы обычно требуют ручной проверки: ошибки возникают и при заполнении, и на этапе извлечения данных из сканов. Как пишет AWS Machine Learning Blog, предложенный подход объединяет интеллектуальное извлечение информации из документов и агентную проверку данных перед созданием структурированной записи.
В демонстрационной схеме медицинская организация загружает форму CMS-1500 в формате PDF в хранилище Amazon S3. Загрузка файла запускает дальнейшую обработку через AWS Lambda. Сервис Amazon Bedrock Data Automation извлекает из документа структурированные данные и формирует результат в JSON. Затем агент на базе Strands Agents, размещенный в Amazon Bedrock AgentCore, сверяет сведения с записями о пациентах и поставщиках услуг в AWS HealthLake.
Если данные проходят проверки на полноту и согласованность, агент создает стандартизированный ресурс заявки в формате FHIR (Fast Healthcare Interoperable Resources) в HealthLake. Параллельно система формирует два сообщения: техническое резюме для обработчиков заявок и понятное пациенту объяснение статуса. Оба уведомления отправляются через Amazon SNS. В описанной архитектуре AWS Lambda служит триггером событий и отслеживает прохождение документа по всем этапам обработки, а возникающие ошибки направляет в отдельную очередь для обработки исключений.
За извлечение данных отвечает Amazon Bedrock Data Automation. Сервис объединяет OCR, ML-модели и generative AI для обработки документов. Параметры извлечения задаются через Blueprints, это шаблоны, которые определяют, какие поля нужно находить и как их интерпретировать. В результате формируется набор структурированных данных с оценками уверенности и координатами bounding box для найденных полей и таблиц. Такой подход позволяет получать предсказуемое JSON-представление формы CMS-1500 даже при различиях в ее форматировании.
Ключевые факты
Форма страховой заявки CMS-1500 загружается в формате PDF в Amazon S3, после чего запускается конвейер обработки через AWS Lambda.
Amazon Bedrock Data Automation извлекает данные из документа и формирует структурированный результат в формате JSON.
Агент Strands Agents, размещённый в Amazon Bedrock AgentCore, проверяет данные по записям пациентов и поставщиков в AWS HealthLake и создаёт ресурс заявки в формате FHIR.
Система отправляет техническое резюме для обработчиков и объяснение статуса заявки для пациента через уведомления Amazon SNS.