Amazon SageMaker für Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Heute nutzen Zehntausende von Kunden, darunter führende Unternehmen aus den Bereichen Gesundheitswesen und Biowissenschaften (Healthcare and Life Sciences, HCLS) wie GE Healthcare, Cerner, Bristol Myers Squibb, Roche und viele mehr Amazon SageMaker für das Machine Learning (ML). Die Gesundheits- und Biotech-Branche steht unter dem zunehmenden Druck, personalisiertere Behandlungen anzubieten, Prozesse zu rationalisieren, jeden Aspekt der pharmazeutischen Wertschöpfungskette zu modernisieren und Patientendaten privat und sicher zu halten. ML löst diese Herausforderungen, indem es automatisch Anomalien in medizinischen Aufnahmen wie Röntgenbildern identifiziert, personalisierte Behandlungspläne auf der Grundlage historischer Daten und Dokumente erstellt und mögliche Fälle fraglicher Abrechnung von Leistungen sichtbar macht, sodass Leistungserbringer und Kostenträger eine hochwertigere, ganzheitlichere Behandlung zu geringeren Kosten anbieten können. SageMaker ermöglicht es Patienten, Anbietern, Kostenträgern und Forschern, qualitativ hochwertige ML-Modelle vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen und bietet integrierte Lösungen für einen schnelleren Einstieg in ML.
Die wichtigsten Anwendungsfälle für Amazon SageMaker
Daten aus Dokumenten extrahieren und analysieren
Um schneller Entscheidungen treffen zu können, müssen Unternehmen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften den Text in medizinischen Dokumenten, wie z. B. Patientenformularen, verstehen. Mit Amazon SageMaker können Sie ML-Modelle erstellen, um Daten aus handschriftlichen und elektronischen Dokumenten automatisch zu extrahieren, zu verarbeiten und zu analysieren, sodass Sie Dokumente schneller und genauer verarbeiten können. SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen, die für die Textklassifizierung, die natürliche Spracheverarbeitung (NLP) und die optische Zeichenerkennung (OCR) optimiert sind und die Sie problemlos zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen verwenden können. Sie können auch Amazon SageMaker Autopilot verwenden, um automatisch Textverarbeitungsmodelle zu erstellen.
Betrugserkennung
Um die Sicherheit von Patientendaten zu gewährleisten, ist es für Unternehmen im Gesundheitswesen und in der Biowissenschaft wichtig, Betrugserkennungsmodelle einzusetzen, um verdächtige Gesundheitsleistungen zu erkennen, bevor sie sich auf die Kunden auswirken. Mit Amazon SageMaker können Sie ML-Modelle erstellen, um verdächtige Transaktionen zu erkennen, bevor sie auftreten, und Ihre Kunden rechtzeitig warnen. SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie Random Cut Forrest und XGBoost, die Sie zum Trainieren und Einsetzen von Betrugserkennungsmodellen verwenden können. Darüber hinaus bietet SageMaker eine Reihe von Lösungen zur Betrugserkennung, die mit nur wenigen Klicks eingesetzt werden können.
Anomalieerkennung
Unternehmen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften suchen weiterhin nach Möglichkeiten, Anomalien automatisch zu erkennen und die Diagnose von Patienten zu beschleunigen. Mit Amazon SageMaker können Sie Computer-Vision-Modelle erstellen, um Anomalien in medizinischen Bildern zu erkennen und diese automatisch für eine eingehende Analyse und Diagnose zu kennzeichnen. SageMaker bietet eine breite Palette von Funktionen, die speziell für Machine Learning entwickelt wurden, einschließlich integrierter Algorithmen, die für die Bildverarbeitung optimiert sind, wie z. B. die Bildklassifizierung, die die Diagnose von Patienten verbessern, die Subjektivität der Diagnose verringern und den Pathologen Zeit sparen kann.
Medikamentenentwicklung
Die Erforschung von Krankheiten und die Entwicklung von Medikamenten kann mühsam und zeitaufwändig sein, und die Biowissenschaftsunternehmen suchen ständig nach Möglichkeiten, den Prozess der Medikamentenentwicklung zu beschleunigen. Mit Amazon SageMaker können Sie Trainingsdaten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen einfach beschriften, sodass Sie die Zeit für das Trainieren und Bereitstellen hochpräziser ML-Modelle verkürzen können. Durch die Automatisierung dieser mühsamen Arbeit mithilfe von SageMaker können Biowissenschaftsunternehmen den Prozess der Medikamentenentwicklung beschleunigen, Medikamente schneller auf den Markt bringen und lebensverändernde Medikamente bereitstellen, die einen Mehrwert für Patienten und die Gesellschaft darstellen.
Kunden
Mit Instances in Amazon SageMaker und Amazon EC2 P3 konnte Celgene (jetzt Teil von Bristol Myers Squibb) die Zeit bis zum Training von Modellen und die Produktivität beschleunigen, so dass sich das Unternehmen auf bahnbrechende Forschung und Entdeckung konzentrieren kann.
GE Healthcare verändert das Gesundheitswesen, indem es bessere Ergebnisse für Anbieter und Patienten liefert. Amazon SageMaker ermöglicht GE Healthcare den Zugriff auf leistungsstarke Tools und Services der künstlichen Intelligenz, um die Patientenversorgung zu verbessern.
AWS unterstützt Novartis bei der Umgestaltung seiner Produktionsprozesse, indem es den Zugriff auf alle Informationen vereinheitlicht und Novartis in die Lage versetzt, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Unternehmen verwendet Amazon SageMaker , ein auf Computer Vision basierendes Modell zu entwickeln, das den Abstand zwischen den Linien bestimmt.
Propeller Health wendet ML mit Lösungen wie Amazon SageMaker und Amazon Redshift zusammen mit seiner auf AWS aufgebauten Infrastruktur an, um Patienten eine Prognose ihres Gesundheitszustands basierend auf den lokalen Wetterbedingungen, der jüngsten Medikamenteneinnahme und anderen Faktoren zu geben.
Ressourcen
Erstellung eines Modells zur Prädiktion der orthopädischen Pathologie mit Amazon SageMaker
Erstellung prädiktiver Krankheitsmodelle mit Amazon SageMaker mit normalisierten Amazon-HealthLake-Daten
Amazon SageMaker