Ручная обработка бумажных форм остаётся дорогостоящей частью работы страховых компаний в здравоохранении. AWS предлагает автоматизировать этот процесс с помощью связки Amazon Bedrock Data Automation для извлечения данных из сканированных форм CMS-1500 и ИИ-агента на Bedrock AgentCore для валидации и преобразования извлечённых данных в стандартизированные ресурсы FHIR в AWS HealthLake.
Архитектура решения включает несколько шагов. После загрузки PDF-формы CMS-1500 в S3-бакет Lambda-функция запускает Bedrock Data Automation, которая с помощью OCR, ML-моделей и генеративного ИИ извлекает структурированные данные, возвращая JSON с полями формы, коэффициентами уверенности и координатами текста. Затем Lambda передаёт JSON агенту AgentCore, который использует два инструмента — search_fhir_resources и create_fhir_claim — для поиска соответствующих сущностей (пациента, практикующего врача, страхового покрытия) в HealthLake. Если данные совпадают, агент создаёт FHIR-ресурс заявки в HealthLake и возвращает сводку для процессора и пациента. При ошибках SNS отправляет уведомление.
| Шаг | Действие | Сервис AWS |
|---|---|---|
| 1 | Загрузка PDF-формы CMS-1500 | Amazon S3 |
| 2 | Инициация обработки после загрузки | AWS Lambda |
| 3 | Извлечение данных из формы и вывод JSON | Amazon Bedrock Data Automation |
| 4 | Передача JSON агенту для валидации | AWS Lambda |
| 5 | Поиск записей в HealthLake и создание FHIR-ресурса | Bedrock AgentCore + HealthLake |
| 6 | Отправка уведомления об ошибке или успехе | Amazon SNS |
Для реализации требуется доступ к модели Anthropic Claude Sonnet 4.6 в Bedrock, а также NodeJS 24 и npm 11.5. Решение демонстрирует, как современные ИИ-сервисы могут снизить ручную работу при сохранении точности. AWS подчёркивает, что агент может самостоятельно повторять поиск, меняя параметры, если первоначальная попытка не дала результата.
Bedrock Data Automation извлекает структурированные данные из PDF с помощью OCR и генеративного ИИ.
По словам AWS, подобные конвейеры позволяют страховщикам быстрее обрабатывать заявки и сокращать количество ошибок ввода. Использование FHIR как стандарта обмена данными облегчает интеграцию с существующими медицинскими информационными системами.
