机器学习在医疗保健与生命科学领域中的运用场景

大规模理解科学和健康数据

AWS 机器学习使医疗保健和生命科学组织能够通过专门构建的健康 AI 服务和最全面的机器学习平台来理解其健康数据。面对一系列强大的挑战,从医疗成本的上升,到医生职业的倦怠,再到健康数据的不一致和复杂性,医疗保健和生命科学组织正在采用机器学习来加快创新的步伐,提高效率。 AWS 提供无与伦比的可靠性、安全性和数据隐私。通过 AWS 机器学习,医疗保健提供商、付款人、制药公司、初创公司、ISV 和 IT 供应商正在改进和加速诊断,管理人口健康,促进药物发现,并在全球范围内实现医疗基础设施的现代化。

通过 AWS 机器学习理解健康数据 (3:19)
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AWS 合作伙伴

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优势

理解健康数据

理解健康数据

利用先进的分析和机器学习功能(如自然语言处理),从原始的、完全不同的健康数据中理解和提取有意义的医学信息,以确定趋势并做出预测。

提高创新速度

提高创新速度

通过专门构建的健康 AI 服务和全面的机器学习服务,加快机器学习的应用,以降低成本、提高效率,并迅速适应新的挑战。

在可信平台上构建

在可信平台上构建

AWS 提供成熟、安全、可靠的云平台,该平台对医疗保健行业法规(如 HIPAA、GDPR)有着深刻理解,并具有一致的数据透明度和控制,从而保护患者隐私。与其他云提供商相比,更多的医疗保健客户信任 AWS 提供数据。

使用案例

机器学习在帮助医疗保健和生命科学组织跨越关键使用案例应对新的复杂挑战方面发挥着越来越重要的作用。

  • 提高诊断
  • 管理人口健康
  • 加快药品研发
  • 实现医疗基础设施的现代化
  • 提高诊断
  • 提高诊断

    随着健康数据量和可访问性的增加,机器学习在诊断中发挥着重要作用。机器学习有助于构建、规范化和分析健康数据,因此医疗保健和生命科学组织可以使用它来做出更好、更快的决策——无论是使用基因组测序进行精准诊断、早期癌症检测,还是使用定制的机器学习模型进行高级心脏可视化。 专门构架您的健康 AI 服务可以在几分钟内自动转换健康数据,而不是几周或几个月,因此临床医生可以加快诊断并提供早期干预。

    Hand grabbing petri dish

    客户案例研究

    机器学习服务

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    Amazon SageMaker

    使用 Amazon SageMaker 构建预测疾病模型。

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    Amazon Rekognition

    使用 Amazon Rekognition 自动执行医学影像和视频分析。

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    Amazon HealthLake

    借助 Amazon HealthLake,存储、转换、查询和分析健康数据。

  • 管理人口健康
  • 管理人口健康

    更好地了解人口的健康状况可以帮助决策者和医疗保健系统做出数据驱动型决策,以照顾数百万患者。 机器学习工具提供了医疗事件的时序视图,以帮助医疗保健组织分析人口健康趋势和结果。生物制药组织可以分析大规模的群体基因组研究。客户可以轻松创建一个患者队列和他们的治疗、人口统计和试验,并使用先进的机器学习模型来了解群体如何随着时间变化,以确定最适合患者群体的治疗。

    使用触摸屏的人

    客户案例研究

    机器学习服务

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    Amazon SageMaker

    使用 Amazon SageMaker 构建预测疾病模型。

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    Amazon HealthLake

    借助 Amazon HealthLake,存储、转换、查询和分析健康数据。

  • 加快药品研发
  • 加快药品研发

    制药与生物科技公司需要寻找创新方法,以更快、更有效地进行各种疗法的发现、开发、试验、制造并实现商业化。从药物发现的快速实验到支持智能制造,再到上市后监测以检测不良事件,机器学习在整个制药价值链中发挥了作用。

    在实验室工作的人

    客户案例研究

    机器学习服务

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    Amazon SageMaker

    使用 Amazon SageMaker 构建预测疾病模型。

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    Amazon Transcribe Medical

    使用 Amazon Transcribe Medical 自动转录报告不良药物事件的呼叫。

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    Amazon Translate

    使用 Amazon Translate 将报告翻译为通用语言。

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    Amazon Kendra

    使用 Amazon Kendra,推出高度准确、智能的企业搜索服务,加快药品研发。

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    Amazon Neptune

    使用 Amazon Neptune 建立药物开发、靶标识别和分子设计的知识图谱。

  • 实现医疗基础设施的现代化
  • 实现医疗基础设施的现代化

    健康行业非常复杂,因为具有很多手工的、纸质化流程和健康记录。通过使用文档分类、自然语言理解和语音转文本技术,机器学习可以简化和自动化流程,以帮助提高效率,减少医院浪费,并减少医生的职业倦怠。 专门构建的健康 AI 服务和先进的机器学习模型可以帮助实现医疗基础设施的现代化并减少运营开销,同时支持互操作性,如快速医疗保健互操作资源 (FHIR) 行业标准。

    穿着实验服手持脏物的人

    客户案例研究

    机器学习服务

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    Amazon HealthLake

    借助 Amazon HealthLake,存储、转换、查询和分析健康数据。

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    Amazon Textract

    使用 Amazon Textract 从健康文档中轻松提取打印的文本、手写字和数据。

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    Amazon Lex

    通过 Amazon Lex,使用语音和文本为任何健康应用程序构建对话接口,比如语音助手和数字前门应用程序。

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    Amazon Transcribe Medical

    使用自动语音识别准确地转录医患对话。

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    Amazon Comprehend Medical

    从自由格式的医学文本,例如医生笔记、临床试验报告以及患者健康记录中提取健康数据。

客户案例研究

Cerner 徽标
我们如何创建模型来及早发现慢性病发病?
 
使用 Amazon SageMaker,Cerner 可在临床表现前 15 个月预测充血性心力衰竭。将这一预测工具实时集成到个人健康记录中,可以支持提供商进行实时决策。
Moderna 徽标
我们如何革新药品开发过程,并使药品更快地进入市场?
 
Moderna 利用在 AWS 上构建的机器学习,以前所未有的速度开发了一种新的 mRNA 新型冠状病毒 (COVID-19) 疫苗。 算法可加快实验周期,并帮助设计 mRNA 和 DNA 序列;它们自动执行质量控制数据分析,从而节省了无数小时的人工审查;它们还实现了物流决策的自动化。
Cambia 徽标
我们如何让个人获得关键的医疗保健信息?
 
通过 Amazon Comprehend Medical 和 Amazon Textract,Cambia 健康解决方案可以自动从药物、医疗状况和程序中提取信息,并将它们记录在一个方便用户使用的单一平台中。这消除了工作中的许多人为干预,并能够更好地评估患者健康风险。
Anthem 徽标
如何更高效地从保险索赔表单中提取重要信息?
 
使用 Amazon Textract,Anthem 能够数字化并自动执行索赔流程。Textract 具有图像处理功能、检测表格和表单的功能,并且符合安全性和合规性标准——这些使 Anthem 能够每天快速处理数千件索赔。

AWS 为医疗保健和生命科学专门构建的符合 HIPAA 的服务

入门

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