最も包括的なデータ機能と豊富な人工知能 (AI) および機械学習 (ML) サービスにより、ファーストパーティ、サードパーティ、マルチモーダルデータへのアクセスとインサイトを加速します。
AWS HealthScribe の紹介
HealthScribe は HIPAA の対象となるサービスであり、医療ソフトウェアベンダーが患者と臨床医の会話を分析して臨床ノートを自動的に生成するアプリケーションを構築できるようにします。Health Scribe は、音声認識とジェネレーティブ人工知能 (AI) を組み合わせたものです。
AWS でヘルスケアとライフサイエンスのデータの可能性を最大限に引き出しましょう
バイオ医薬品からヘルステック、医療提供者、支払者まで、規制の厳しいヘルスケアおよびライフサイエンス業界の組織は、エンドツーエンドのデータ戦略により、診断と洞察を得るまでの時間を短縮し、イノベーションのペースを速め、差別化された治療法をより早く市場に投入する必要があります。AWS は、グローバルレベルでのイノベーションとコラボレーションのための一元化されたハブを提供し、健康とライフサイエンスのデータを安全かつプライベートに保ちながら、必要なデータや機械学習ツール、信頼できるパートナーとお客様をつなぎます。
AWS Health Data Portfolio は、安全なデータ転送、集約、ストレージからデータ分析、コラボレーション、共有、ガバナンスに至るまで、目的別の AWS サービスと AWS パートナーソリューションをビジネスニーズに合わせて調整します。生成系 AI と専用の機械学習サービスにより、最先端のテクノロジーを既存のワークフローに簡単に統合して、イノベーションを加速し、新しい発見を促すことができます。
データによるビジネスと患者のアウトカムの向上
AWS は、医療機関やライフサイエンス組織がさまざまな種類や形式のデータを保存、変換、アクセス、分析して、創薬、疾病予防、診断、治療を最適化できるよう支援します。
より深い洞察
生産性と効率を向上させる
市場投入までの時間の短縮
セキュリティ & コンプライアンス
生成系 AI を活用
機械学習の責任ある使用
AWS のサービス
AWS Health Data Portfolio は、イノベーションの迅速化と患者の治療成績の向上に役立つように設計された、専用の AWS サービスを特徴としています。
アプリケーション内の患者と臨床医の会話を分析することにより、臨床ノートを自動的に生成します。
基盤モデル (FM) を使用して生成系 AI アプリケーションを構築およびスケールする最も簡単な方法。
ML モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする。
AWS リファレンスアーキテクチャ
組織の境界を越えて大規模にデータを簡単に検索、共有、発見、分析できるスケーラブルなデータ基盤により、安全なコラボレーションを促進します。
組織の境界を越えて大規模な臨床データセットを取り込み、分類し、安全に共有することで、さまざまなデータセットから洞察を引き出し、臨床業務と臨床開発を改善します。
運用データ全体に安全かつ大規模に分析を適用することで、商業上の予測的知見を引き出します。
このガイダンスは、ユーザーが大規模な分析のためにゲノム、臨床、変異、発現、および画像データを準備し、データレイクに対してインタラクティブなクエリを実行するために役立ちます。
ファイザーは、効率的でスケーラブルかつ自動化された方法を導入して、大規模なグローバル臨床試験で得られた試験参加者のウェアラブルデバイスデータに基づいてカスタムビルドのデジタルバイオマーカーを実行します。
AWS を使用して、拡張性、柔軟性、安全性、再現性のあるソリューションを構築します。パイプラインの完全な自動化を可能にし、並列処理を容易にする GxP 準拠のサーバーレスイベントベースのアーキテクチャです。
Evolvere Biosciences が AWS でどのように高分子設計を行っているか
Evolvere Biosciences が、AlphaFold や OpenFold などのアルゴリズムを実行している AWS CloudFormation と AWS CodeBuild を使用して、タンパク質設計プラットフォームを AWS 上に構築してデプロイする方法をご覧ください。
Boehringer Ingelheim は、AWS を使用してデータ主導の基盤を確立し、新薬の上市を加速しています
Boehringer Ingelheim が AWS 上に構築された Dataand ソリューションによって画期的な治療法の開発能力をどのように変革しているかをご覧ください。
Moderna と武田薬品がリアルワールドデータを使用して医薬品研究を加速する方法
Moderna と武田薬品は、データプロバイダーから RWD を調達、評価、購読、使用するためのリアルワールドデータ (RWD) 戦略の不可欠な要素として AWS Data Exchange と Amazon Redshift を採用した理由を説明しています。
GE Healthcare は AWS に 1 つのデータプラットフォームを構築し、20,000 人以上のビジネスユーザーをサポートできるようにスケールしました
GE Healthcare は AWS を利用して One Data Platform を構築しました。One Data Platform は、Amazon S3 のデータレイクやその他の AWS サービスを基盤とする内部インフラストラクチャで、ペタバイト単位のデータを取り込み、保存、処理し、世界中の 400 万台を超える医療機器からマシンデータを収集し、40 を超えるダウンストリームシステムにほぼリアルタイムのデータを提供します。
リソース
マルチモーダルおよびマルチオミクスデータ統合と分析により、より深い洞察を引き出す
ゲノミクス、臨床、画像などのマルチモーダルデータドメインを活用すると、ゲノミクスなどの単一データドメインと比較して、予測能力の精度が 34% 向上することをご存知でしたか?
新しいマルチモーダルおよびマルチオミクスに関する電子書籍では、MMMO データメッシュを活用した実際の顧客事例をいくつか紹介し、すぐに使えるソリューションの構築や導入を簡素化してデータを資産に変え、よりデータ主導の意思決定を促進するためのアプローチを詳述しています。
AWS re:Invent 2022 - AWS でのデータメッシュアーキテクチャの構築
AWS でデータメッシュアーキテクチャを設計、構築、運用する方法を学びましょう。これにより、データの課題への対応、分析プロセスの最適化、ビジネスへの洞察の迅速な提供が可能になります。
ガイダンス: AWS でのタンパク質フォールディング
このガイダンスは、研究者が AWS Batch でタンパク質フォールディングと設計アルゴリズムの多様なカタログを実行できるように支援するものです。これにより、コストを最適化してパフォーマンスを維持しながら、新しいタンパク質分析アルゴリズムもサポートできるようになります。
Gilead が AWS で機械学習を利用してエンタープライズ検索ツールの開発を加速
Gilead が、AI と ML を使用して予測分析を行い、最大 9 つのエンタープライズシステムから構造化データと非構造化データの両方から重要な文書、知識、データを検索し、検索時間を約50％短縮したスケーラブルなエンタープライズ検索ツールを 1 年足らずで構築した方法をご覧ください。
ラッシュ大学保健システムが AWS 上に公衆衛生分析プラットフォームを開設
ラッシュ大学医療システム (RUSH) が AWS HealthLake を使用して患者のリスクを包括的に把握し、データの相互運用性と高度な分析を通じて医療の公平性を高めた方法をご覧ください。
大規模言語モデルを知る
Dr.CTO である Werner Vogels 博士が、AWS の Distinguished Scientists である Sudipta Sengupta および Dan Roth とともに、大規模言語モデル (LLM) の謎を解き明かします
アレン脳科学研究所との脳知識プラットフォームの構築
アレン研究所がクラウドを使用して米国向けの脳知識プラットフォーム (BKP) を構築している様子をご覧ください。国立衛生研究所 (NIH) のブレイン・イニシアティブ・セル・アトラス・ネットワーク (BICAN)。
