Machine Learning für Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Sinnvolle Nutzung wissenschaftlicher und gesundheitlicher Daten in großem Maßstab

AWS Machine Learning ermöglicht es Unternehmen im Gesundheitswesen und in der Biowissenschaft, ihre Gesundheitsdaten mit speziell entwickelten KI-Services für das Gesundheitswesen und der umfassendsten Plattform für Machine Learning sinnvoll zu nutzen. Angesichts einer Fülle von Herausforderungen wie den steigenden Kosten des Gesundheitswesens, dem Burnout von Ärzten und der uneinheitlichen, komplexen Natur von Gesundheitsdaten setzen Unternehmen des Gesundheitswesens und der Biowissenschaften Machine Learning ein, um das Innovationstempo zu beschleunigen und die Effizienz zu verbessern. AWS liefert unübertroffene Zuverlässigkeit, Sicherheit und Datenschutz. Mit AWS Machine Learning verbessern und beschleunigen Gesundheitsdienstleister, Kostenträger, Pharmaunternehmen, Startups, ISVs und IT-Anbieter die Diagnose, die Gesundheitsverwaltung der Bevölkerung, die Arzneimittelenentwicklung und die Modernisierung der Pflegeinfrastruktur in globalem Maßstab.

Sinnvolle Nutzung von Gesundheitsdaten mit AWS Machine Learning (3:19)

AWS-Partner

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Vorteile

Gesundheitsdaten sinnvoll nutzen

Gesundheitsdaten sinnvoll nutzen

Verstehen und extrahieren Sie aussagekräftige medizinische Informationen aus rohen, uneinheitlichen Gesundheitsdaten mit fortschrittlichen Analyse- und Machine-Learning-Funktionen, wie die natürliche Sprachverarbeitung, um Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Erhöhen Sie das Innovationstempo

Erhöhen Sie das Innovationstempo

Beschleunigen Sie die Einführung von Machine Learning mit speziell entwickelten KI-Services für das Gesundheitswesen und einem umfangreichen Service für Machine Learning, um Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und sich schnell an neue Herausforderungen anzupassen.

Entwickeln Sie auf einer vertrauenswürdigen Plattform

Entwickeln Sie auf einer vertrauenswürdigen Plattform

AWS ist eine ausgereifte, sichere und zuverlässige Cloud-Plattform mit einem umfassenden Verständnis der Vorschriften der Gesundheitsbranche (z. B. HIPAA, GDPR) und einer konsequenten Datentransparenz und -kontrolle zum Schutz der Patientendaten. AWS vertrauen mehr Kunden aus dem Gesundheitswesen ihre Daten an als jedem anderen Cloud-Anbieter.

Anwendungsfälle

Machine Learning spielt eine immer wichtigere Rolle, wenn es darum geht, Unternehmen im Gesundheitswesen und in der Biowissenschaft bei der Bewältigung neuer und komplexer Herausforderungen in den wichtigsten Anwendungsbereichen zu unterstützen.

  • Verbessern Sie die Diagnostik
  • Verbessern Sie die Diagnostik

    Da der Umfang und die Zugänglichkeit von Gesundheitsdaten zunehmen, spielt Machine Learning eine wichtige Rolle bei der Diagnose. Machine Learning hilft bei der Strukturierung, Normalisierung und Analyse von Gesundheitsdaten, so dass Unternehmen im Gesundheitswesen und in der Biowissenschaft bessere und schnellere Entscheidungen treffen können – sei es bei der Präzisionsdiagnose mit Hilfe der Genomsequenzierung, der Krebsfrüherkennung oder der fortschrittlichen Herzvisualisierung mit benutzerdefinierten Machine-Learning-Modellen. Maßgeschneiderte KI-Services für den Gesundheitsbereich wandeln Gesundheitsdaten automatisch innerhalb von Minuten statt Wochen oder Monaten um, so dass Mediziner die Diagnose beschleunigen und frühzeitig eingreifen können.

    Hand greift nach Petrischale

    Fallbeispiele von Kunden

    Machine Learning Services

    Amazon SageMaker

    Erstellen Sie prädiktive Erkrankungsmodelle mit Amazon SageMaker.

    Amazon Rekognition

    Automatisieren Sie Ihre medizinische Image- und Videoanalyse mit Amazon Rekognition.

    Amazon HealthLake

    Speichern, transformieren, verknüpfen und analysieren Sie Gesundheitsdaten in wenigen Minuten mit Amazon HealthLake.

  • Verwaltung der Gesundheit der Bevölkerung
  • Verwaltung der Gesundheit der Bevölkerung

    Die Entwicklung eines besseren Verständnisses der Gesundheit einer Bevölkerung kann politischen Entscheidungsträgern und Gesundheitssystemen dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungen für die Versorgung von Millionen von Patienten zu treffen. Werkzeuge für Machine Learning bieten einen chronologischen Überblick über medizinische Ereignisse, um Gesundheitsorganisationen bei der Analyse von Gesundheitstrends und -ergebnissen zu unterstützen. Biopharmaunternehmen können große genomische Bevölkerungsstudien analysieren. Kunden können auf einfache Weise eine Patientengruppe mit ihren Behandlungen, demografischen Daten und Tests erstellen und fortschrittliche Machine-Learning-Modelle verwenden, um zu verstehen, wie sich eine Population im Laufe der Zeit verändert und so die am besten geeignete Behandlung für eine Patientengruppe ermitteln.

    Person benutzt einen Touchscreen

    Fallbeispiele von Kunden

    Machine Learning Services

    Amazon SageMaker

    Erstellen Sie prädiktive Erkrankungsmodelle mit Amazon SageMaker.

    Amazon HealthLake

    Speichern, transformieren, verknüpfen und analysieren Sie Gesundheitsdaten in wenigen Minuten mit Amazon HealthLake.

  • Beschleunigen Sie die Arzneimittelentwicklung
  • Beschleunigen Sie die Arzneimittelentwicklung

    Pharma- und Biotechnologieunternehmen sind auf innovative Wege angewiesen, um Therapeutika schneller und effizienter zu entdecken, zu entwickeln, zu testen, herzustellen und zu vermarkten. Machine Learning wird in der gesamten pharmazeutischen Wertschöpfungskette eingesetzt, von schnellen Experimenten für die Arzneimittelentdeckung, über die intelligente Herstellung, bis hin zur Überwachung nach der Markteinführung, um unerwünschte Ereignisse zu erkennen.

    Person arbeitet in einem Labor

    Fallbeispiele von Kunden

    Machine Learning Services

    Amazon SageMaker

    Erstellen Sie prädiktive Erkrankungsmodelle mit Amazon SageMaker.

    Amazon Transcribe Medical

    Mit Amazon Transcribe Medical automatisieren Sie die Transkription von Anrufen, die unerwünschte Arzneimittelwirkungen melden.

    Amazon Translate

    Mit Amazon Translate übersetzen Sie Berichte in eine gemeinsame Sprache.

    Amazon Kendra

    Vorstellung eines hochpräzisen, intelligenten Such-Services für Unternehmen zur Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung mit Amazon Kendra.

    Amazon Neptune

    Mit Amazon Neptune können Sie Wissensgraphen für die Entdeckung von Medikamenten, die Identifizierung von Zielen und das Moleküldesign erstellen.

  • Modernisieren Sie die Pflegeinfrastruktur
  • Modernisieren Sie die Pflegeinfrastruktur

    Die Gesundheitsbranche ist komplex mit vielen manuellen, papiergestützten Prozessen und Gesundheitsakten. Mithilfe von Dokumentenklassifizierung, natürlichem Sprachverständnis und Sprache-zu-Text-Technologien kann Machine-Learning-Prozesse vereinfachen und automatisieren, um die Effizienz zu steigern, Krankenhausabfälle zu reduzieren und das Burnout von Medizinern zu verringern. Speziell entwickelte KI-Services für das Gesundheitswesen und fortschrittliche Modelle für Machine Learning können dazu beitragen, die Pflegeinfrastruktur zu modernisieren und den betrieblichen Aufwand zu verringern, während sie gleichzeitig die Interoperabilität unterstützen, wie beispielsweise den Branchenstandard Fast Healthcare Interoperable Resources (FHIR).

    Person in Laborkittel hält ein Gefäß

    Fallbeispiele von Kunden

    Machine Learning Services

    Amazon HealthLake

    Speichern, transformieren, verknüpfen und analysieren Sie Gesundheitsdaten in wenigen Minuten mit Amazon HealthLake.

    Amazon Textract

    Extrahieren Sie mit Amazon Textract ganz einfach gedruckten Text, Handschrift und Daten aus Gesundheitsdokumenten.

    Amazon Lex

    Mit Amazon Lex können Sie Sprach- und Textschnittstellen in jede Gesundheitsanwendung integrieren, wie beispielsweise Sprachassistenten und digitale Eingangsanwendungen.

    Amazon Transcribe Medical

    Transkribieren Sie präzise Arzt-Patienten-Gespräche mit automatischer Spracherkennung.

    Amazon Comprehend Medical

    Extrahieren Sie Gesundheitsdaten aus medizinischen Freitextdokumenten wie Arztnotizen, Berichten über klinische Studien und Patientenakten.

Fallbeispiele von Kunden

Cerner-Logo
Wie können wir ein Modell entwickeln, um das Auftreten chronischer Krankheiten früher zu erkennen?
 
Mithilfe von Amazon SageMaker kann Cerner Herzinsuffizienz bis zu 15 Monate vor der klinischen Manifestation vorhersagen. Durch die Kombination dieses Vorhersageinstruments mit einer Echtzeit-Integration in die individuellen Gesundheitsakten kann die Entscheidungsfindung der Anbieter in Echtzeit unterstützt werden.
Moderna-Logo
Wie können wir den Prozess der Arzneimittelforschung revolutionieren und Medikamente schneller auf den Markt bringen?
 
Mithilfe von Machine Learning, basierend auf AWS, entwickelte Moderna einen neuen mRNA-COVID-19-Impfstoff in nie dagewesener Geschwindigkeit. Algorithmen ermöglichen schnelle Versuchszyklen und helfen beim Design von mRNA- und DNA-Sequenzen, beschleunigen die Analyse von Qualitätskontrolldaten und ersparen so unzählige Stunden manueller Überprüfung und sie automatisieren logistische Entscheidungen.
Cambia-Logo
Wie können wir Einzelpersonen Zugang zu wichtigen Gesundheitsinformationen verschaffen?
 
Mit Hilfe von Amazon Comprehend Medical und Amazon Textract kann Cambia Health Solutions automatisch Informationen aus Medikamenten, medizinischen Bedingungen und Verfahren extrahieren und diese in einer einzigen, benutzerfreundlichen Plattform dokumentieren. Damit wird ein Großteil des menschlichen Eingriffs aus der Arbeit entfernt und eine bessere Bewertung der Gesundheitsrisiken der Patienten ermöglicht.
Anthem-Logo
Wie können wir effizienter wichtige Informationen aus Versicherungsformularen extrahieren?
 
Mit Amazon Textract ist Anthem in der Lage, den Prozess der Schadenbearbeitung zu digitalisieren und zu automatisieren. Die Image-Verarbeitungsfunktionen von Textract, die Fähigkeit, Tabellen und Formulare zu erkennen, und die Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Standards erlauben es Anthem, Tausende von Anträgen pro Tag schnell zu bearbeiten.

Eigens für AWS entwickelte und HIPAA-konforme Services für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften

Erste Schritte

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