ヘルスケアおよびライフサイエンス(HCLS)組織は、Amazon BedrockとAuth0 for AI Agentsのアイデンティティ機能を備えたAIエージェントの導入を増やしています。すべてのヘルスケアおよびライフサイエンス組織のうち約79%が何らかのレベルでAIを導入していると報告しています(Resources Global Professionalsによる)。またすべての業界において、約69%の組織がセキュリティ上の懸念(データ漏洩、過剰な権限を持つアクセス、管理されていないエージェントのアクション)をAIエージェントを拡張する際の主な障壁として挙げています。統合により日々の業務の合理化から高度なアプリケーションのサポートまで、ヘルスケア特有のさまざまなユースケースを可能にしながら課題に対処できます。本記事では、統合がどのように機能するかを説明し、一般的なHCLSアプリケーションに焦点を当てます。
HCLSのコンテキスト: 実用的なアプリケーション
ヘルスケア組織の重要なインフラストラクチャにおいて、AIエージェントは患者や医療提供者と対話する手段を提供し、コンプライアンスを維持しながらケア体験を大幅に向上させます。以下のユースケースはAuth0 for AI AgentsとAmazon Bedrockの統合が、影響の大きい2つのワークフロー全体で測定可能で安全な結果をどのように提供するかを示しています。
ユースケース1: 薬局サービス向けのAIによる処方箋管理
シナリオ
今日、処方箋の補充を希望する患者は保留状態で待たされたり、IVRシステムを操作したり、ポータルにログインしたりしても、処方箋に医師の承認が必要な場合に壁にぶつかる可能性があります。体験は断片化されて遅く、ステップ間でコンテキストが失われるとリスクが生じます。
Amazon Bedrockを使用してAIエージェントをデプロイし、Auth0 for AI Agentsで保護することで、薬局は単一の認証された継続的なセッション内で処方箋のライフサイクルをエンドツーエンドで管理できます。
仕組み
ステップ1: 患者の認証(インバウンド) 患者はリクエスト(ウェブ、モバイル、または音声)を開始します。Auth0 for AI Agentsは患者のアイデンティティを認証し、エージェントが患者に代わって行動することを許可される前に資格情報を検証します。
ステップ2: セッションコンテキストの保持 患者ID、処方箋履歴、保険情報を含む認証されたセッションコンテキストは、対話全体を通じて安全に保持されます。ステップ間でデータを再要求する必要はありません。
ステップ3: スコープされた権限でのエージェントのアクション(アウトバウンド) AIエージェントは薬局管理システムとEHRにクエリを実行し、関連する処方箋を取得します。Auth0 for AI Agentsのきめ細かな認可(FGA)により、エージェントは患者のセッションのスコープ内のレコードにのみアクセスでき、他の患者のレコードにはアクセスできません。
ステップ4: ヒューマンインザループによる医師の承認 医師の署名が必要な処方箋の場合、エージェントは承認のためにリクエストを割り当てられた医師に自動的にルーティングします。エージェントは人間の確認を待つ間一時停止され、認可されたスコープ外の自律的なアクションを防ぎます。
ステップ5: 履行 承認されるとエージェントは注文を完了し、履行のために薬局に送信して単一の認証されたセッション内でループを閉じます。
ユースケース2: インテリジェントな訪問前トリアージと事前認可
シナリオ
患者の訪問前に臨床スタッフと管理スタッフは2つの並行するワークフローの負担を抱えています。患者から意味のある臨床的摂取データを収集することと、支払者の複雑な事前認可(PA)要件をナビゲートすることです。どちらも時間がかかり、エラーが発生しやすく、手作業が多くなります。PAだけでも医療提供者のスタッフの時間はトランザクションあたり13.30ドルと見積もられています。
Auth0 for AI AgentsとAmazon Bedrockの統合により、単一のエージェントまたは調整されたマルチエージェントワークフローで、HIPAAコントロールをサポートしながら両方を同時に安全に処理できます。
仕組み
ステップ1: 患者の受け入れとインテリジェントなトリアージ 予約の前にAIエージェントは患者と関わり、構造化された症状データ、病歴、および関連する健康の社会的決定要因(SDOH)を収集します。静的な問診票とは異なり、エージェントは患者の回答に基づいて動的なフォローアップの質問を行い、臨床的に関連するニュアンスを表面化させます。
ステップ2: PHIスコーピングとケアチームのアクセス制御 Auth0 for AI Agentsのきめ細かな認可により、エージェントが作成した臨床ノートと要約は患者に割り当てられたケアチームのみがアクセスできます。ロールベースおよびドキュメントレベルのアクセス制御により、同じ組織内の他の臨床医であっても不正アクセスを防ぎます。
ステップ3: EHRへの入力 エージェントは訪問前の要約と臨床ノートを直接EHRに自動的に入力し、臨床スタッフの文書化の負担を軽減するため、担当の医療提供者は構造化された完全な全体像を把握して訪問に臨むことができます。
ステップ4: 同時の事前認可の提出 並行してエージェントは事前認可が必要になりそうな手順や薬を特定します。必要な臨床文書を収集し、関連する支払者の基準にマッピングして、スタッフの手作業による介入なしにPAリクエストを送信するか拒否の申し立てを起草します。
ステップ5: 監査証跡の生成 すべてのエージェントのアクション、クエリ、ドキュメントへのアクセス、および送信は監査可能な記録証跡に記録されます。内部のコンプライアンスレビューと外部の規制要件の両方をサポートします。
統合: Auth0 for AI AgentsとAmazon Bedrock
以前に発表されたように、Auth0 for AI AgentsとAmazon Bedrockの統合により安全なAIエージェントのデプロイが簡素化され、管理に関連するセキュリティと技術的負債を排除できます。
Amazon Bedrockを使用すると組織はAnthropic、AWS、OpenAIなどのプロバイダーの基盤モデルを使用してAIエージェントをデプロイおよび拡張できます。Auth0 for AI Agentsは特に2つの重要なポイントでエージェントのアイデンティティライフサイクルを保護するために不可欠です。
- インバウンド認証: AIエージェントにアクセスするユーザーが適切に資格情報を持ち、認証されていることを検証します。
- アウトバウンド認可: 特定のデータおよびバックエンドシステムへのエージェントのアクセスを確認します。
さらにAuth0 for AI Agentsはきめ細かな認可(FGA)を提供し、エージェント、ロール、およびドキュメントレベルで非常に具体的な権限を可能にします。
Amazon Bedrock AgentCoreとAuth0 for AI Agentsの統合フローは以下の通りです。
- AIエージェントがアクションを実行する前にAuth0はユーザーのアイデンティティを検証します。
- AIアプリケーションはタスクを実行するためにAmazon Bedrock AgentCoreで実行されているエージェントを呼び出します。
- エージェントはAuth 2.0を使用してユーザーに代わって行動することでアイデンティティを確立し、機密性の高いアクションに対する非同期の認可とステップアップ検証をサポートします。
- FGAはポリシーを適用し、エージェントがユーザーに表示が許可されているデータにのみアクセスするようにします。
- エージェントはアイデンティティベースのアクセス制御を使用して、ダウンストリームのAPIとサービスに安全にアクセスします。
次のステップ
最終的にヘルスケアにおけるAIの成功は、アイデンティティとクラウドインフラストラクチャの強さにかかっています。組織は以下のモジュラーアーキテクチャに目を向ける必要があります。
- クラウドインフラストラクチャはAIワークロードに必要な規模と信頼性を提供します。
- 基盤モデルは臨床的推論と自動化を提供します。
- 顧客アイデンティティプラットフォームは機密性の高いヘルスケアデータへの安全でポリシー主導のアクセスを適用します。
統合の使用を開始するには、Auth0を使用したAmazon Bedrockエージェントの保護に関するステップバイステップガイドを確認してください。ヘルスケア向けAuth0の詳細も確認できます。