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利用 Amazon Bedrock 和 AWS HealthLake 构建智能医疗理赔处理流水线
从纸质表单到 FHIR 资源：AI 驱动的医疗理赔自动化
在医疗行业，手动处理纸质表单仍是一笔巨大的成本。尽管扫描文档和图像的数据提取技术已经进步，但通常仍需要人工审核。表单填写者的录入错误或数字化过程中的低置信度提取，都需要修正。本文介绍如何利用 Amazon Bedrock 的两项关键能力——Amazon Bedrock Data Automation 和 Amazon Bedrock AgentCore——构建一个自动化的理赔处理流水线，将提取的数据验证并转换为 AWS HealthLake 中的 FHIR（快速医疗互操作性资源）标准格式，从而减少人工处理并保持准确性。
解决方案概述
该方案展示了一个由 AI 驱动的自动化工作流，用于处理医疗理赔表单。当医疗提供者将 CMS-1500 理赔表单（PDF 格式）上传到 Amazon S3 存储桶时，触发处理流水线，由 AWS Lambda 协调三个主要功能：
- 智能文档提取：Amazon Bedrock Data Automation 通过智能文档处理从表单中提取结构化数据。
- AI 代理验证：基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 Strands Agents 代理将提取的数据与 AWS HealthLake 中的现有患者和提供者记录进行比对，检查完整性和一致性。
- 标准化输出：如果所有验证通过，代理在 HealthLake 中创建标准化的 FHIR 理赔资源，并生成面向理赔处理人员的技术摘要和面向患者的理赔状态说明，通过 Amazon SNS 通知发送。
架构流程
- 提交者将理赔文档上传至 Amazon S3。
- 文件到达后触发 AWS Lambda。
- Amazon Bedrock Data Automation 从文档中提取信息，输出 JSON 格式结果。
- AWS Lambda 调用 AgentCore 并将文档传递处理。
- AgentCore 查询 AWS HealthLake，创建相应的 FHIR 资源。
该自动化工作流通过 AI 辅助验证，在保持准确性的同时显著减少手动处理时间。对于医疗保险公司和医疗机构而言，这意味着更快的理赔周转、更低的运营成本以及更少的错误。
技术亮点
- Bedrock Data Automation：专为文档理解设计的 AI 服务，能高精度提取表单中的关键字段（如患者信息、诊断代码、服务日期等）。
- Bedrock AgentCore：提供托管环境，使 AI 代理能够执行多步骤推理，并安全地调用 AWS HealthLake API 进行数据验证和写入。
- FHIR 标准：通过将数据转换为 FHIR 资源，确保与现有医疗信息系统的互操作性，符合行业规范。
总结
此方案为医疗行业提供了一个可落地的 AI 应用案例。结合 Bedrock 的文档智能和代理能力，以及 HealthLake 的 FHIR 数据管理，企业可以构建端到端的智能理赔处理系统，显著提升效率并降低人力成本。