新增功能 — AWS HealthImaging
云端医学成像的力量和前景
随着医学影像质量的提高，医护企业需要获得经济高效、可扩展的按需容量来存储和归档 PB 级的医学成像数据。AWS 可帮助放射科医生、卫生系统和研究团队加快创新步伐，充分发挥成像数据的作用，研究出更具个性化的护理方法，并提高成本和运营效率。AWS 和 AWS 合作伙伴提供的服务和解决方案可以将成像迁移到云端，以在存储需求存在变化的情况下降低成本，加强数据可访问性，并确保合规性 — 促进实现更快的洞察以及更高的价值。
优势
AWS 和 AWS 合作伙伴的解决方案和服务可以帮助放射科医生和医疗系统管理成像数据的波动存储需求，应用智能技术来提取见解并提供个性化患者护理。
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通过与医学影像和健康信息交换系统的高效、安全、无缝集成，优化护理协作和治疗决策，从而消除系统复杂性和延迟。
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利用云的按需计算资源，根据需求纵向扩缩，无需为资源密集型本地硬件付费。借助云中内置的持续更新的最佳实践，降低停机风险并满足监管要求。
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运用人工智能/机器学习支持异常检测，以加快诊断速度并改善患者预后。智能自动化可优化显示交互体验，提升工作效率、增加收入并改善护理质量。
精选使用案例
以下使用案例详细介绍了适用于各个工作流程的 AWS、AWS 合作伙伴和 AWS Marketplace 解决方案。
这些解决方案有什么作用？
AWS 和 AWS 合作伙伴的云存储解决方案可将 PACS 管理员从存储基础设施管理任务中解放出来。通过停用与企业成像服务相关的硬件和数据中心，将时间和资金重新分配至改善患者预后的项目中，可以实现成本节省。
放射科医生可以受益于影像加载时间缩短、复杂影像处理加速以及支持精准筛选诊断报告的集成系统，从而改善患者护理。
AWS 合作伙伴解决方案还提供供应商中立归档（VNA）和通用查看器，可在安全、高性能且经济高效的环境中查看 VNA 中存储的医学影像。这些解决方案支持在 VNA 的上游或下游修改数据。通用查看器还可以与电子病历（EMR）集成，使医生能够快速访问患者影像。
合作伙伴
Visage in the Cloud 是一项超快速、完全托管的 PACS 即服务，让您能够以惊人的规模和性能安全上线。Visage 的无摩擦服务器端架构经过精心设计，可以智能利用基于对象的云存储的核心功能，采用成本极低的加密云存储层级之一来提供超越传统本地闪存存储阵列的性能。
要了解更多信息，请访问 Visage in the Cloud 网站。
面向未来的 Visage® 7 平台 — 速度驱动
下载白皮书，深入了解 Visage 企业成像平台的功能，包括 3D 高级可视化、查看器内工作流程、薄层读取、历史影像调取及其他工作流程。
2021 年华盛顿特区 AWS Summit：借助 AWS 处理放射科工作负载
加州大学健康系统选择 Visage 作为其 PACS 查看器，并在 AWS 上运行其关键任务放射科系统。在本次会议中，您将了解如何充分利用 AWS 的核心功能，让医生能够通过实时流式传输快速访问影像。
Emergent Connect 提供供应商中立归档（VNA）解决方案，与电子病历（EMR）系统拥有超过 65 个双向连接，可实现全面互操作性。该解决方案配备了经美国食品药品监督管理局（FDA）批准的医学数字成像和通信（DICOM）查看器，该查看器侧重于提供无延迟的高速体验。Emergent Connect 还具有优先级模态工作清单功能，可连接不同的 PACS 和地点，这些 PACS 和地点又可以与经 FDA 批准的人工智能解决方案集成。
要了解更多信息，请访问 Emergent Connect 市场产品/服务。
ExceedPACs — 100% 基于云的放射医疗 PACS / VNA 系统
探索 100% 云原生的 ExceedPACS，该系统配备经 FDA 批准的 DICOM 查看器、放射科信息系统（RIS）、VNA/灾难恢复功能、企业模态工作清单，并集成了多个经 FDA 批准的临床用人工智能解决方案。
ExceedVNA
了解有关 ExceedVNA 的更多信息，这是一款用于存储 DICOM 医学影像和非 DICOM 数据的云供应商中立归档（VNA）系统。
这些解决方案有什么作用？
对于放射科医生和依赖医学影像诊断的医疗保健专业人员来说，在诊断程序开始前了解患者背景信息至关重要。 AWS 和 AWS 合作伙伴解决方案利用人工智能/机器学习来优化诊断解读流程，整合来自不同系统的信息，并根据相关性筛选和呈现数据。这些解决方案有助于提升生成的诊断报告的准确性和完整性，进而提高医护人员的工作效率并改善患者护理质量。
在研究领域，现有 PACS 和 VNA 系统的搜索功能有限，导致搜索结果不匹配。完成搜索和发现流程后，研究人员必须创建去标识化影像的副本进行分析，以编译相关样本，这一过程可能十分耗时。最后，使用现有人工智能工具创建合适队列的训练过程可能较为繁琐。 AWS 和 AWS 合作伙伴解决方案提供对 PACS 和 VNA 中存储的影像进行精细化搜索的功能，并且能够在训练过程中直接访问临床档案中的去标识化数据，从而省去与创建和管理单独副本相关的时间和成本。
合作伙伴
飞利浦利用 Amazon Web Services（AWS）开发数据分析、机器学习和计算机视觉技术，使医疗保健服务提供商能够为他们的病人做出更好的决定。该公司使用 AWS 创建了其 HealthSuite 数字平台，该平台安全地整合来自患者记录、可穿戴设备、家庭远程监控设备、保险公司和医护组织的信息。
要了解更多信息，请访问 Philips HealthSuite 网站。
AWS 提供了途径：飞利浦让更多人获得医疗诊断服务
基于 AWS 构建的 Philips HealthSuite Platform（HSP）打造了一个单一架构，可整合患者记录、可穿戴设备和家居远程医疗监测设备的数据，以及来自保险公司和医疗保健组织的信息。
在监管环境中加速云医疗和生命科学创新
Philip 的 HealthSuite 数字平台倡导开放协作的创新，专注于开发突破性的健康、保健和生命科学解决方案，以改变医疗服务的提供方式。
AWS re:Invent – 来自 Philips 的 Elad Benjamin 关于使用 AWS 帮助改进医疗保健服务的观点
在本视频中，放射学信息学总经理 Elad Benjamin 介绍了 AWS 如何帮助飞利浦更多地运用人工智能和数据科学，从健康数据中提取新知识。
其他提供商
Cleerly 借助 AWS，通过人工智能驱动的心脏成像技术拯救生命
Cleerly 利用人工智能和 AWS 技术，实现对动脉粥样硬化（斑块）的非侵入性全面量化和特征分析。 Cleerly 将其人工智能算法应用于非侵入性冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA），该方法已被证明可将症状稳定的疑似冠状动脉疾病（CAD）患者的心脏病发作风险降低 41%。
Rad AI 借助由 NVIDIA 提供支持的 Amazon EC2，实现收入增长 10 倍
Rad AI 通过训练机器学习模型读取详细文档，并根据放射科医生的专业语言自动生成定制化结果摘要，帮助减轻放射科医生的工作负载，方便主治医师识别病症并制定治疗方案。为提升机器学习推理速度并生成实时结论，该公司选择了 AWS。
Aidoc 基于 AWS 平台，将挽救生命的先进人工智能技术，应用到医学成像领域
Aidoc 为放射科医生提供先进的解决方案，这些解决方案通过人工智能和图像识别工具来加强放射科医生的专业知识。决策支持软件可以分析 CT 扫描结果，标记急性异常情况，优先处理危及生命的病例，并加速患者救治。
AWS 上支持人工智能放射组学彻底改变了癌症研究和治疗
通过 HealthMyne 的人工智能解决方案，组织可以访问并轻松转化突破性的放射组学见解，这些见解与致力于从医学影像中提取新型数据和预测性生物标志物的前沿领域相关，可应用于癌症研究、治疗方案制定和临床管理。
这些解决方案有什么作用？
由于需要通过数字成像和通信（DICOM）及健康信息交换第七层（HL7）标准协议集成 50 多种不同的医学成像系统，因此放射科需要为医疗保健服务提供商之间的磁共振成像（MRI）、CT 扫描、X 光片、乳房 X 光检查和超声影像交换提供支持。这可以加快多个来源的医学影像和健康信息的高效、无缝交换，进而优化护理协作和治疗决策。
根据 HIPAA 隐私规则，个人有权依法索取并获取自己的医疗记录副本，因此医疗服务提供商必须遵守受保护健康信息（PHI）请求的要求，同时确保患者信息的保密性和安全性。 医疗保健服务提供商可能缺乏相关能力，无法在通过安全网关获得 ITSEC 批准的同时，将影像从影像归档和通信系统（PACS）或供应商中立归档（VNA）安全迁移至第三方影像共享存储库。
借助 AWS 和 AWS 合作伙伴解决方案，医疗保健服务提供商可将医学影像存储在云中，并安全可靠地与患者及其他相关方共享。
合作伙伴
Ambra Health 借助 AWS 推动医学成像平台全球扩张
Ambra Health 使用 AWS 将其 SaaS 医学成像数据平台扩展到五个新的国家/地区，满足严格的数据安全要求，并发展其国内业务。
APN 初创企业合作伙伴 Ambra Health
听听 APN 初创企业合作伙伴之一，数字医疗公司 Ambra Health 首席执行官 Morris Panner 的分享。关于成为 APN 合作伙伴的价值所在，以及与他合作的 AWS 团队的行业经验为什么如此有用，Morris 分享了他的想法。
Butterfly Network 使用 AWS 在更多地方为更多的人提供医疗成像服务
Butterfly iQ 是首批手持式全身超声系统之一。Butterfly iQ 的起售价低于 2000 美元且配备云原生智能数据和分析平台，旨在使医学成像服务全民可及，且人人都能负担得起。
Butterfly iQ：如果医学成像像听诊器一样普及会怎样
观看Butterfly Network 首席医学官 John Martin 博士演示 Butterfly iQ 医学成像设备，该设备融合了人工智能科学以及在 AWS 上训练的深度学习模型，让受过较少培训的用户也能操作超声设备、解读捕获的影像并进行更一致的测量。
Axial3D：借助 Amazon SageMaker 推动医疗 3D 打印革命
Axial3D 以高质量、特定于患者的 3D 解剖模型形式，为临床医生提供制定手术方案所需的见解和信心。 这可以改善患者的临床效果，显著缩短手术规划和操作时间、降低手术成本，并让能够患者更好地了解自身病情和拟定手术方案。
Axial3D 利用由 AWS 提供支持的 3D 医疗模型帮助外科医生挽救生命
阅读了解 Axial3D 如何使用详细的术前 3D 医学模型帮助外科医生挽救生命。Axial3D 使用 Amazon SageMaker、Amazon EC2 和 Amazon S3，帮助贝尔法斯特城市医院的外科医生成功完成了肾脏移植手术。
Anatoscope 根据患者医学影像创建并流式传输 3D 人体模型
健康科技初创企业 Anatoscope 开发软件解决方案，根据患者医学影像创建 3D 人体模型。Anatoscope 基于 Amazon S3、EC2 GPU 实例和 Docker 构建专属的流式传输架构，在确保服务质量和实时流式传输的同时，保障数据安全并控制托管成本。
客户案例
资源
请参阅相关的技术指南、网络研讨会、白皮书等等。