Guardoc Health是一家為長期護理機構構建文件軟體的公司，其宣佈透過Amazon Bedrock使用Amazon Nova模型每天處理超過一百萬份臨床文件。將人工智慧引入臨床文件涉及特定的風險評估：如果出錯，可能導致醫療保險拒絕賠付、審計罰款、訴訟風險，甚至遺漏影響患者治療的關鍵病情。而正確實施則能減少糾正次數、降低轉院率和合規成本。
Guardoc的管道必須處理各種格式的文件：帶手寫註釋的多頁PDF、核取方塊決定承保範圍的授權表格、以表格或自由文本形式出現的藥物清單，以及混合打字和手寫的患者登記表。根據《BMJ質量與安全》的研究，美國每年約有1200萬門診患者受到診斷錯誤的影響，其中資訊處理失敗是重要因素。在Guardoc處理的海量文件中，即使1%的錯誤率也會導致每天數千條不正確的記錄，每條都可能帶來患者安全或合規問題。
Guardoc報告稱，其系統使文件錯誤減少46%，審計罰款下降70%，單個設施年ROI超過40萬美元。在一次涉及兩個設施和200名患者的季度部署中，系統糾正了847處文件錯誤，標記了86個與PDPM（以患者為驅動的支付模型）報銷準確性問題，並將每100名入院患者的轉院率降低了74%。另一項涵蓋七個設施和1618名居民的案例研究發現10,612個問題。
Guardoc的架構透過檢索增強生成進行病情分類：首先從患者文件中提取證據，然後進行推理得出結論。Amazon Textract以最低每頁成本提取文本和結構後設資料，然後按臨床邊界分塊（如藥物清單或診斷部分保持完整）。每個塊使用Amazon Titan文本嵌入V2進行嵌入，並儲存在按患者分割槽的Amazon DynamoDB中。自定義預過濾器根據文件型別和時效性縮小候選集，然後透過k近鄰搜尋檢索最相關的塊，此階段僅返回頁面引用以保持資料傳輸輕量。接著，Amazon Nova 2 Lite進行基於文本的過濾以移除明顯不匹配項。最後，倖存頁面由Amazon Nova Pro處理，接收原始PDF位元組並推理佈局、手寫、簽名和印章，生成最終分類。這種設計遵循成本分層邏輯：廉價元件處理高容量工作（如嵌入和粗過濾），而計算密集的多模態推理保留在最終階段。
據Guardoc稱，兩種文件型別佔據了早期管道版本的大部分遺漏：一是授權表格上的醫師認證欄位，手寫備註可能覆蓋列印的核取方塊；二是患者報告症狀部分，手寫常包含記錄中其他位置未出現的資訊。藥物提取面臨類似挑戰：藥物名稱、劑量、途徑和頻率可能出現在結構化表格、醫師筆記的文本、手寫新增或多次傳真掃描件中。Guardoc的混合管道首先使用Textract處理清潔列印表格，然後將原始PDF和Textract輸出傳遞給Amazon Nova Pro，以解析OCR無法正確處理的包裹表格列、手寫新增和非標準格式。Guardoc產品總監Assaf Amiaz表示：“透過Nova系列，我們幫助醫療機構更早發現高風險病例並在問題變得代價高昂之前採取行動。透過自動化曾經需要人工監督的工作流程，Nova系列幫助團隊減少合規差距，防止錯誤，並更專注於改善患者結果。”