Beseitigen Sie die Komplikationen, die der Innovation im Wege stehen

Erzielen Sie kommerzielle und betriebliche Exzellenz mit AWS-Technologie, die Ihnen dabei hilft, die Innovationszykluszeiten und die Marktleistung zu beschleunigen. Mit AWS können Medizintechnikunternehmen ihre Produkte schneller auf den Markt bringen, um den ungedeckten Bedarf von Patienten, Anbietern und Kostenträgern weltweit auf sichere und konforme Weise zu decken. Kommerzielle Bereitsteller von medizinischen Geräten können Geräte- und Patientendaten in großem Umfang effizient nutzen, um betriebliche und klinische Entscheidungen zu treffen.

Rationalisierung der Innovation für Medizinprodukteunternehmen mit AWS (1:05)

90 %

der 10 weltweit führenden Biowissenschaftsunternehmen verwenden AWS

130+

Für den HIPAA qualifizierte Services

500+

Funktionen und Services mit Fokus auf Sicherheit und Compliance

10 000

im Zusatz zu Data Lakes die in AWS ausgeführt werden

25

Regionen und 81 Availability Zones

200+

Services mit vollem Funktionsumfang in weltweiten Rechenzentren

Vorteile

Beschleunigung der Produktentwicklung

Nutzen Sie das volle Potenzial der Daten, indem Sie Silos aufbrechen, um eine maximale Datenliquidität über den gesamten Lebenszyklus medizinischer Geräte zu erreichen. Die ermöglicht eine schnellere, genauere und vollständigere Produktentwicklung.

Fördern der Operational Excellence

Verschaffen Sie sich einen umfassenden Einblick in die Lieferketten und automatisieren Sie die Workflows, um ein profitableres Wachstum zu erzielen. Skalierbare Computing- und Machine Learning (ML)-Services helfen bei der Rationalisierung von Abläufen um Ihr Unternehmen agiler zu machen.

Bereitstellung kundenorientierter Geräte

Nähren Sie die Cloud den patientenzentrierten, konsumentenorientierten Geräten und steigern Sie das Engagement mit digitalen Tools, die ausgefeilte personalisierte Services nutzen, um das Engagement, die Unterstützung, die Aufklärung und die Kommunikation der Patienten zu verbessern.

AWS-Partner

Entdecken Sie Lösungen von Drittanbietern und ein umfangreiches Netzwerk von Partnern, mit deren Unterstützung Sie Ihren Entwicklungszyklus für medizinische Geräte beschleunigen können. Auf dem AWS Marketplace finden Sie mehr als 100 Angebote für das Gesundheitswesen, und die AWS Healthcare Competency Partners helfen Ihnen, maßgeschneiderte Lösungen auf AWS zu entwickeln.

Anwendungsfälle

  • F&E-Technik
  • Entwicklung neuer Produkte
  • Herstellung und Lieferkette
  • Vermarktung von Geräten
  • Überwachung nach der Markteinführung für vernetzte Patienten
  • F&E-Technik
  • F&E-Technik

    Erweitern Sie die Grenzen der Forschung und Entwicklung (F&E) mit leistungsstarkem Cloud Computing und ML-basierten Analysen, die Ihnen helfen, die Geräteentwicklung zu beschleunigen. Der Wechsel zur AWS Cloud erlaubt es Ihnen, F&E-Daten mit Informationen aus dem gesamten Lebenszyklus medizinischer Geräte zu kombinieren, was eine bessere Zusammenarbeit auf globaler Ebene ermöglicht.

    F&E-Technik

    Core-Produkte

    Kundenreferenzen

    Fallbeispiel: Ambra

    Ambra verwendet AWS für die globale Erweiterung der Plattform für medizinische Imaging

    Ambra Health verwendet AWS, um seine medizinische SaaS-Imaging-Datenplattform auf fünf neue Länder zu erweitern, die strengen Datensicherheitsanforderungen zu erfüllen und das Wachstum seines Inlandsgeschäfts zu fördern. Das Unternehmen bietet eine SaaS-Plattform für das Teilen von medizinischen Bildern, die in Krankenhäusern, medizinischen Gruppen, Bildgebungscentern und für den Austausch von Gesundheitsdaten verwendet wird

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    Fallbeispiel: Butterfly Network

    Butterfly Network ermöglicht die medizinische Imaging für mehr Menschen und an mehreren Orten durch AWS

    Butterfly iQ ist eines der ersten handgeführten Ganzkörper-Ultraschallsysteme. Mit AWS macht Butterfly die medizinische Imaging für alle zugänglich und erschwinglich und bietet Gesundheitsdienstleistern ein personalisiertes Erlebnis zu drastisch reduzierten Kosten.

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    Fallstudie: Aidoc

    Aidoc schafft lebensrettende KI-Fortschritte in der medizinischen Imaging in AWS

    Aidoc bietet eine klinisch erprobte, KI-basierte Technologie zur Analyse medizinischer Imaging. Es verwendet Amazon-EC2-P3-Instances zum Training von ML-Modellen und zur Ausführung von Inferenzprozessen und veröffentlicht vierteljährlich neue Algorithmen.

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    Video: Revolution von innen: Bessere Gesundheit mit Philips und dem Dana-Farber Cancer Institute

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    Fallbeispiel: GE Healthcare fördert bessere Ergebnisse durch Machine Learning

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    Blog: Galen Data über das Bauen auf den Schultern von Riesen

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  • Entwicklung neuer Produkte
  • Entwicklung neuer Produkte

    Tauschen Sie Daten effizienter aus und nutzen Sie eine Reihe von Internet of Things (IoT)-Ressourcen, um innovative Geräte zu entwickeln. AWS ermöglicht die Bereitstellung von IoT-fähigen Technologien die eine schnelle und sichere Datenerfassung in der Cloud erfordern.

    Entwicklung neuer Produkte

    Core-Produkte

    Kundenreferenzen

    Arterys

    Arterys rendert MRI-Scans in zehn Minuten oder weniger mit AWS

    Arterys bietet eine Lösung für die medizinische Imaging an, die es Radiologen und Kardiologen ermöglicht, den Prozess der Diagnose und des Staging von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Patienten zu verbessern. Das Unternehmen nutzt AWS zum Rendern, Analysieren und Speichern mehrdimensionaler MRI-Scan-Modelle, die jeweils 5 bis 10 GB Daten erzeugen. Mit AWS kann das Unternehmen mehrdimensionale Herzmodelle in zehn Minuten oder weniger statt der branchenüblichen 90 Minuten über alle Gerätetypen hinweg rendern und die Plattform entsprechend des wachsenden Speicherbedarfs skalieren.

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    Fallbeispiel: Propeller

    Propeller Health nutzt AWS, um Patienten bei der Verwaltung von Atemwegserkrankungen zu unterstützen

    Propeller Health ist ein führendes digitales Gesundheitsunternehmen, das sich auf die Verwaltung von chronischen Atemwegserkrankungen spezialisiert hat. Propeller Health entwickelt eine digitale Gesundheitsplattform, Propeller, die die Ergebnisse für Menschen mit Asthma und chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) verbessert und es Anbietern ermöglicht, ihre Patienten aus der Ferne zu überwachen, Patienten auf der Grundlage ihres Risikos zu einzustufen und datengesteuerte Behandlungsentscheidungen zu treffen.

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    Fallbeispiel: Spectral MD

    Modernisierung der Wundversorgung mit Spectral MD mit Amazon SageMaker

    Spectral MD, Inc. ist ein Unternehmen für medizinische Geräte in der klinischen Forschungsphase, das AWS verwendet, um eine beeindruckende Lösung für die Wundversorgung mit modernster multispektraler Imaging und Deep-Learning-Technologien anzubieten.

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    Blog: Weltgesundheitsorganisation nutzt AWS zur Einführung der COVID-App

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    Blog: Mission Critical Healthcare (Fix This Podcast)

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    Fallbeispiel: Die Radboud-Universität entwickelt Machine-Learning-Lösungen für die medizinische Imaging

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  • Herstellung und Lieferkette
  • Herstellung und Lieferkette

    Verschaffen Sie sich einen besseren Einblick in regulierte GMP-Herstellungs-Workflows, indem Sie Daten in einem Data Lake auf Unternehmensebene zusammenführen. Speziell entwickelte ML-Services liefern aussagekräftige Erkenntnisse, mit denen Sie Ihre Effizienz steigern und die Nachfrage prognostizieren können. Erleichterung eines kontinuierlichen Ansatzes zur Compliance durch die Automatisierung von Prozessen anstelle der manuellen Validierung und Überwachung der Systeme.  Integrierung Ihrer digitalen Supply-Chain-Signale mit den Logistik- und Vertriebskapazitäten von Amazon. Dies befreit Sie von Logistik- und Supply-Chain-Sorgen und ermöglicht es Ihnen, sich auf Ihre Patienten und Ärzte zu konzentrieren.

    Herstellung und Lieferkette

    Core-Produkte

    Kundenreferenzen

    Aizon

    Bigfinite (Aizon) erschließt mit AWS das Potenzial der Herstellungsdaten aus den Biowissenschaften

    Bigfinite (jetzt Aizon) bietet einfache Produkte für die Analyse komplexer industrieller Prozesse in der Biotech- und Pharmaindustrie. Mit AWS kann Aizon große Mengen an Daten aus der pharmazeutischen Herstellung speichern und analysieren, wobei fortschrittliche Analysetechniken wie Machine Learning, künstliche Intelligenz und neuronale Netzwerke zum Einsatz kommen. Die daraus resultierenden Echtzeit-Prognosen und -Modelle lösen eine Vielzahl von Problemen.

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    Fallbeispiel: Novartis

    AWS und Novartis: Die Pharmaproduktion neu erfinden

    Novartis ist ein großes multinationales Pharmaunternehmen, das an mehr als 60 Produktionsstandorten Arzneimittel herstellt, die jährlich von fast 1 Milliarde Patienten in 155 Ländern verwendet werden. Im Rahmen ihrer Zusammenarbeit entwickeln AWS und Novartis gemeinsam "Insight Centers" (Erkenntnis Zentren), die sowohl Standortbetreibern als auch Unternehmensanwendern rund um die Welt interaktive Betriebsinformationen in Echtzeit zur Verfügung stellen.

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    Fallbeispiel: Moderna

    Moderna Therapeutics liefert mRNA-Arzneimittel schneller und kostengünstiger mit AWS

    Das Biotechnologie-Unternehmen Moderna Therapeutics konnte dank der Verarbeitungsleistung, Integration und Skalierbarkeit von AWS zusammen mit seinen Partnern klinische Studien für sieben Arzneimittel starten - und neun weitere stehen in den Startlöchern. Moderna arbeitet anders als traditionelle Pharma- und Biotechnologie-Arzneimittelunternehmen, da es Impfstoffe und Therapien per Messenger-RNA anbietet.

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    Merck

    Merck verbessert die Geschwindigkeit und reduziert den manuellen Aufwand zur Bewertung von Änderungsvorschlägen um bis zu 70 % in AWS.

    Merck verwendete Amazon Web Services (AWS), um den Change Assessment Knowledge Engine (CAKE) zu entwickeln. CAKE wird von einer Amazon-Neptune-Graph-Datenbank angetrieben, die Informationen über die Lieferkette und das regulatorische Betriebsumfeld von Merck enthält. CAKE reduzierte die Dauer der Änderungsbewertung um bis zu 90 Prozent und den gesamten manuellen Aufwand pro Bewertung um 30-70 Prozent.

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    Amgen_167x23

    So hat Amgen SAP-Anwendungen unter Berücksichtigung der Compliance auf AWS migriert

    Erfahren Sie, wie Amgen SAP zur Einhaltung der Good Manufacturing Practices (GMP) implementiert hat, wie unerwartete Herausforderungen bei Upgrades vermieden werden können und welche bewährten Methoden bei der Migration der SAP Umgebung auf AWS zum Einsatz kommen.

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    logo_bristol-myers-squibb

    Die reibungslose Migration von Bristol Myers Squibb von SAP ECC zu S/4HANA in AWS

    Bristol Myers Squibb hat sich für SAP S/4HANA ® auf Amazon Web Services (AWS) entschieden und damit die Grundlage geschaffen, um zukünftige Innovationen und neue Funktionen voranzutreiben. Als einer der ersten Anwender des Systems verfügt BMS nun über eine der weltweit größten, modernsten und einfachsten Konvertierungen von SAP S/4HANA in der Cloud, welche wichtige Funktionen in den Bereichen Herstellung, Lieferkette, Finanzen, Order-to-Cash und Beschaffung unterstützt.

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    Whitepaper: Modernizing Life Science Manufacturing: So gestalten Analytik, IoT und die Cloud die Arzneimittelproduktion neu

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    Lösungsbeschreibung: Modernisierung der Fertigung in der Biowissenschaft mit AWS-Services

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    Webinar: Modernisierung der pharmazeutischen Herstellung mit IoT und AI/ML

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  • Vermarktung von Geräten
  • Vermarktung von Geräten

    Erlangen Sie eine erfolgreichere Markteinführung neurer Produkte durch einen demokratisierten Zugriff auf die Daten, welcher eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen ermöglicht. Statten Sie Ihre Vertriebsmitarbeiter für medizinische Geräte mit ML-basierten Erkenntnissen aus, bei denen Daten zu Versicherungsansprüchen benutzt werden, um wertvolle Leads zu identifizieren.   

    Vermarktung von Geräten

    Core-Produkte

    Kundenreferenzen

    Med Life

    Medlife verwendet AWS zur effizienten Verwaltung von Containern und SMS

    Durch den Einsatz von AWS konnte Bajaj Capital, ein Anbieter von Finanz-Services, seine IT-Kosten um 97 Prozent senken. Die Gruppe bietet eine Rund-um-die-Uhr-Aktualisierung von Investmentfonds, bei der Portfoliotransaktionen in Amazon S3 gespeichert und mit Amazon EMR verarbeitet werden.

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    Fallbeispiel: Allergan

    Fallbeispiel: Allergan

    Allergan kann mit AWS leicht ein Geschäftswachstum von 10 Prozent unterstützen und neue Webseiten und Online-Kampagnen in einem Tag statt in mehreren Wochen starten. Allergan ist ein globales Pharmaunternehmen, das Marken für Verbraucher weltweit schafft und vermarktet.

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    Webinar: Personalisierung der Patientenansprache mit AWS Cloud

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    Blog: Echtzeit-Personalisierung und Empfehlungen

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    Webinar: Aufbau umfassender Erfahrungen mit Amazon Pinpoint-Umstellungen

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  • Überwachung nach der Markteinführung für vernetzte Patienten
  • Überwachung nach der Markteinführung für vernetzte Patienten

    Führen Sie eine effizientere Sammlung und Verwaltung von Nachweisen in der realen Welt mit AWS-Services,die so skaliert werden, dass sie große Mengen von Meldungen über unerwünschte Ereignisse verarbeiten können. Durch die Nutzung von Analyse- und IoT-Tools erleichtert AWS die Ableitung wertvoller Erkenntnisse im Zusammenhang mit der Überwachung nach der Markteinführung und der Verbesserung der Patientenunterstützung.

    Überwachung nach der Markteinführung für vernetzte Patienten

    Core-Produkte

    Kundenreferenzen

    Fallbeispiel: Takeda

    Patientenzentrierte Datenwissenschaft bei Takeda: Einblicke in das Machine Learning für komplexe Krankheiten

    Erfahren Sie, wie Takeda-Forscher ihre eigenen krankheitsspezifischen ML-Modelle entwickelt und trainiert haben (darunter auch Deep-Learning-Modelle) welche Deloitte ConvergeHEALTH auf AWS verwenden, um die gesamte Krankheitslast zu simulieren und zu quantifizieren und potenzielle Risiken zu identifizieren.

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    Omada

    Omada Health reduziert Diabetes-Risiko mit einem auf AWS entwickelten Präventionsprogramm

    Omada Health hat eine digitale Version eines bewährten Programms zur Diabetesprävention auf AWS entwickelt und kann es so kosteneffektiv skalieren und dabei klinisch effektive Ergebnisse erzielen. Omada Health hilft Menschen, ihre Gewohnheiten zu ändern, ihre Gesundheit zu verbessern und das Risiko chronischer Erkrankungen zu verringern – dank intensiver Verhaltensänderungsprogramme, die klinisch gestützt und nachweisbasiert sind.

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    Amgen

    Veränderung des Gesundheitswesens mit KI

    Erfahren Sie, wie Amgen AWS-Services für die automatische Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um Systeme zur Analyse von Sicherheitsereignissen und zur Berichterstattung zu entwickeln. Vom Workflow in der klinischen Dokumentation und der Pharmakovigilanz bis hin zur Telemedizin und dem Revenue Cycle Management – KI-Services treiben Veränderungen voran, die nicht nur die Effizienz des Gesundheitspersonals steigern, sondern auch die Qualität der Patientenversorgung insgesamt verbessern.

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    Blog: Bereitstellung moderner, zugänglicher virtueller Gesundheitslösungen mit der Cloud

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    Blog: Verbesserte Patientenversorgung mit Amazon Comprehend Medical im Vancouver General Hospital

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    University of Washington Medicine: Virtueller Assistent untersucht Symptome und gibt Anleitungen für die Pflege

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Compliance für Medizinische Geräte

Compliance bei Medizinischen Geräten

Gewinnen Sie mehr Kontrolle über Ihre IT-Umgebungen, erzielen Sie verbesserte Tests und Rückverfolgbarkeit, und reagieren Sie schneller auf Prüfungen mit einer Vielzahl von AWS-Services, die Sie bei der Automatisierung der Compliance unterstützen.

Erfahren Sie mehr über die Compliance von medizinischen Geräten mit AWS »

Erste Schritte mit AWS

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