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.
Beschleunigen Sie die datengesteuerte Zukunft der Gesundheit
Erfahren Sie, wie Sie mit Machine Learning bessere Patienten- und Geschäftsresultate erzielen.
Vorteile
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
Extrahieren Sie Wert aus Ihren Daten mit speziell entwickelten KI-Services für das Gesundheitswesen und einem gut verwalteten Data Lake. So erhalten Sie Erkenntnisse, um eine bessere Versorgung zu gewährleisten und sich schnell an neue Herausforderungen anzupassen
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.
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Verbesserte Diagnostik
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Verwaltung der Gesundheit der Bevölkerung
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Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung
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Modernisierung der Pflegeinfrastruktur
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Verbesserte Diagnostik
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Verbesserte 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.
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.
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Verwaltung der Gesundheit der Bevölkerung
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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.
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.
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Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung
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Beschleunigung der 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.
Fallbeispiele von Kunden
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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.
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Modernisierung der Pflegeinfrastruktur
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Modernisierung der 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).
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.
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Fallbeispiele von Kunden
Eigens für AWS entwickelte und HIPAA-konforme Services für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften
Erste Schritte
Führende Unternehmen des Gesundheitswesens und der Biowissenschaften verwenden bereits AWS. Kontaktieren Sie unsere Experten und begeben Sie sich noch heute auf Ihre eigene Reise.
