”In dem Artikel wird beschrieben, wie Myriad Genetics seine Dokumentenverarbeitung im Gesundheitswesen mithilfe von generativer KI und AWS-Technologien optimiert hat. Angesichts des stetig wachsenden Volumens und der Komplexität medizinischer Dokumente sah sich Myriad Herausforderungen gegenüber, insbesondere hohe Kosten und langsame Verarbeitungszeiten. Der Revenue Engineering Department des Unternehmens bearbeitet täglich Tausende von Dokumenten in den Bereichen Frauenheilkunde, Onkologie und psychische Gesundheit. \n\nUm diese Herausforderungen zu bewältigen, hat Myriad eine Partnerschaft mit dem AWS Generative AI Innovation Center aufgebaut, um den Dokumentenverarbeitungsprozess zu transformieren. Sie implementierten eine Lösung, die Amazon Bedrock und Amazon Nova verwendet, um Dokumente zu klassifizieren und Schlüsselinformationen automatisch zu extrahieren. Die ursprüngliche Lösung kombinierte Amazon Textract für die Texterkennung mit Amazon Comprehend zur Dokumentklassifizierung, erzielte jedoch nur 94% Klassifikationsgenauigkeit bei hohen Betriebskosten und Verzögerungen.\n\nDurch die Nutzung des AWS GenAI IDP Accelerator konnte Myriad die Klassifikationsgenauigkeit auf 98% steigern, die Bearbeitungskosten pro Seite um 77% senken und die Bearbeitungszeit von 8,5 auf 1,5 Minuten reduzieren. Zudem erreichten sie eine Extraktionsgenauigkeit von 90%, vergleichbar mit der manuellen Bearbeitung. Die neuen Verfahren führten zu jährlichen Einsparungen von bis zu 132.000 USD und einer erheblichen Zeitersparnis in den Arbeitsabläufen.\n\nDer Artikel hebt die Bedeutung von strategischem Prompt Engineering und der Auswahl geeigneter Modelle hervor, um hohe Genauigkeit und Effizienz in der spezialisierten Dokumentenverarbeitung zu erreichen. Abschließend wird die Flexibilität des GenAI IDP Accelerators betont, der es Organisationen ermöglicht, maßgeschneiderte Lösungen für ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln.