Cartera de datos de AWS Health

Acelere el acceso y la información de sus datos propios, de terceros y multimodales con el conjunto más completo de capacidades de datos y de servicios de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

Presentación de AWS HealthScribe

HealthScribe es un servicio que cumple con los requisitos de la HIPAA y que permite a los proveedores de software para la atención médica crear aplicaciones que generen automáticamente notas clínicas mediante el análisis de las conversaciones entre el paciente y el médico. Health Scribe combina el reconocimiento de voz y la inteligencia artificial (IA) generativa.

Libere todo el potencial de sus datos de salud y ciencias biológicas con AWS

Las organizaciones de los sectores fuertemente regulados de la atención sanitaria y las ciencias biológicas, que incluyen desde organizaciones de biofarmacéutica hasta organizaciones de tecnología sanitaria, pasando por proveedores y pagadores, necesitan acelerar el tiempo de diagnóstico y obtención de información, aumentar el ritmo de la innovación y lanzar al mercado terapias que marquen la diferencia con mayor rapidez mediante estrategias de datos integrales. AWS proporciona un entorno centralizado para la innovación y la colaboración a nivel mundial que proporciona conexión con los datos y las herramientas de machine learning que necesita y con los socios en los que puede confiar. Todo ello, al mismo tiempo que mantiene la seguridad y la privacidad de los datos sanitarios y de ciencias biológicas.

La cartera de datos de AWS Health alinea los servicios de AWS diseñados específicamente y las soluciones de socios de AWS para las necesidades empresariales, desde la transferencia, la agregación y el almacenamiento seguros de datos hasta el análisis, la colaboración, el uso compartido y la gobernanza de datos. Con la IA generativa y los servicios de machine learning diseñados específicamente, podrá integrar fácilmente tecnologías de vanguardia en los flujos de trabajo existentes para acelerar las innovaciones e impulsar nuevos descubrimientos. 

Estrategia integral de datos e inteligencia artificial para sectores de salud y ciencias biológicas en AWS

Mejores resultados empresariales y para los pacientes gracias a los datos

AWS ayuda a las organizaciones sanitarias y de ciencias biológicas a almacenar, transformar, acceder y analizar varios tipos y modos de datos para optimizar el descubrimiento de fármacos, la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.

Perspectivas más detalladas

Obtenga perspectivas longitudinales y de 360 grados de los recorridos de los pacientes, los productos y los clientes.

Aumento de la productividad y la eficiencia

Aumente la productividad y la eficiencia mediante la automatización perfecta de las tareas rutinarias.

Aceleración del tiempo para la obtención de respuestas

Reduzca el tiempo de generación de información y evidencias.

Seguridad y conformidad

Colaboraciones de datos federadas y seguras entre múltiples partes para la investigación.

Aprovechamiento de la IA generativa

Acceda con mayor facilidad a los modelos fundacionales correctos y personalícelos de forma más segura sin dejar de proteger los datos.

Uso responsable de la IA

Fomento de la confianza y el uso seguro de la IA en los entornos clínicos

Servicios de AWS

La cartera de datos de AWS Health incluye servicios de AWS específicamente diseñados para ayudarlo a innovar con mayor rapidez y mejorar los resultados de los pacientes.

Proporcione una visión completa de los datos sanitarios individuales o de la población de pacientes.
Transforme datos genómicos, transcriptómicos y otros datos ómicos en información.
Almacene, transforme y analice imágenes médicas en la nube a escala de petabytes.

Genere automáticamente notas clínicas mediante el análisis de las conversaciones entre el paciente y el médico en sus aplicaciones. 

La forma más sencilla de crear y escalar aplicaciones de IA generativa con modelos fundacionales (FM).

Cree, entrene e implemente modelos de ML con mayor rapidez.

Comprenda el contexto médico mediante el procesamiento del lenguaje natural.
Convierta automáticamente las conversaciones médicas en texto.
Descubra, comparta y controle los datos a escala a través de los límites de la organización alineados con una base de malla de datos.
Obtenga coincidencias, analice y colabore de forma segura sin compartir ni revelar los conjuntos de datos subyacentes.
Combine, vincule y mejore los registros relacionados almacenados en múltiples aplicaciones, canales y almacenes de datos.
Busque, suscríbase y utilice con facilidad los datos de terceros en la nube.
Analice los datos estructurados y semiestructurados para ofrecer la mejor relación precio-rendimiento.
Descubra, prepare e integre todos los datos a cualquier escala.
Cree, administre y proteja lagos de datos en cuestión de días.
Analice datos a escala de petabytes donde residan con facilidad y flexibilidad.
Extraiga automáticamente texto impreso, texto manuscrito y datos de cualquier documento.

Vea arquitecturas de referencias de AWS

Facilite la colaboración segura con una base de datos escalable que permite la búsqueda, el intercambio, el descubrimiento y el análisis de datos a escala más allá de los límites de la organización. 

Ingiera, clasifique y comparta de forma segura conjuntos de datos clínicos a escala más allá de los límites de la organización para obtener información de conjuntos de datos dispares con el fin de mejorar las operaciones y el desarrollo clínico.

Obtenga información comercial predictiva mediante la aplicación de análisis a los datos operativos, de forma segura y a escala.

Prepare datos genómicos, clínicos, de mutaciones, de expresión y de imágenes para el análisis a gran escala y para realizar consultas interactivas en un lago de datos.

Pfizer implementa un método eficiente, escalable y automatizado para ejecutar biomarcadores digitales personalizados en los datos de los dispositivos portátiles de los participantes de ensayos clínicos globales de gran envergadura.

Uso de AWS para crear una solución escalable, flexible, segura y reproducible. Arquitectura basada en eventos, sin servidor y compatible con GxP que permite la automatización total de la canalización y que facilita el procesamiento en paralelo.

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Información sobre cómo Winnie-the-Pooh impulsó la transición a la renderización en la nube de Method Melbourne

Información sobre cómo Evolvere Biosciences realiza el diseño de macromoléculas en AWS

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“The Crown” en la nube

Boehringer Ingelheim establece bases centradas en datos con AWS para acelerar el lanzamiento de nuevos medicamentos

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Weta Digital lo apuesta todo con AWS

Información sobre cómo Moderna y Takeda aceleran la investigación de fármacos con datos reales

Moderna y Takeda explican por qué adoptaron AWS Data Exchange y Amazon Redshift como componentes integrales de su estrategia de datos del mundo real (RWD) para obtener, evaluar, suscribirse y utilizar RWD de los proveedores de datos.

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Cinesite renderiza Los locos Addams 2 con AWS

GE Healthcare crea una plataforma de datos única en AWS y se escala para dar soporte a más de 20 000 usuarios empresariales

GE Healthcare recurre a AWS para crear One Data Platform, una infraestructura interna que funciona con un lago de datos en Amazon S3 y otros servicios de AWS para ingerir, almacenar y procesar petabytes de datos, recopilar datos de máquinas de más de cuatro millones de dispositivos médicos de todo el mundo y proporcionar datos casi en tiempo real a más de 40 sistemas intermedios.

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Recursos

Libro electrónico

Obtenga más información con la integración y el análisis de datos multimodales y multiómicos 

¿Sabía que al aprovechar los dominios de datos multimodales (genómicos, clínicos y de imagen) puede incrementar la precisión de las capacidades predictivas en un 34 % en comparación con los dominios de datos únicos, como la genómica?

El nuevo libro electrónico multimodal y multiómico identifica varios estudios de casos de clientes del mundo real que aprovechan las mallas de datos MMMO y detalla los enfoques que se deben seguir para simplificar la creación o el despliegue de soluciones listas para usar con el fin de convertir los datos en un activo e impulsar la toma de decisiones basada en los datos. 

AWS re:Invent 2022: creación de arquitecturas de malla de datos en AWS
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AWS re:Invent 2022: creación de arquitecturas de malla de datos en AWS

Aprenda a diseñar, crear y poner en funcionamiento una arquitectura de malla de datos en AWS para poder superar los desafíos de los datos, optimizar los procesos de análisis y ofrecer información a la empresa con mayor rapidez. 

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Charlas técnicas en línea de AWS: creación de arquitecturas de malla de datos en AWS
Guía

Guía: Plegamiento de proteínas en AWS

Esta guía ayuda a los investigadores a ejecutar un catálogo diverso de algoritmos de plegamiento y diseño de proteínas en AWS Batch, lo que fomenta el desarrollo de nuevos algoritmos de análisis de proteínas y, al mismo tiempo, optimiza los costos y mantiene el rendimiento. 

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Caso práctico

Gilead acelera el desarrollo de una herramienta de búsqueda empresarial mediante machine learning en AWS

Descubra cómo Gilead creó una herramienta de búsqueda empresarial escalable en menos de un año que utiliza la IA y el ML para proporcionar análisis predictivos y buscar documentos, conocimientos y datos importantes en datos estructurados y no estructurados de hasta nueve sistemas empresariales, lo que reduce los tiempos de búsqueda en aproximadamente un 50 %.

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Gilead
Caso práctico

Rush University System for Health crea una plataforma de análisis de salud de la población en AWS

Descubra cómo Rush University System for Health (RUSH) desarrolló un panorama completo de riesgo de los pacientes con AWS HealthLake, lo que permitió fomentar la equidad en la salud mediante la interoperabilidad de los datos y el análisis avanzado.

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Meet Large Language Models (Modelos de lenguaje de gran tamaño)

El Dr. Werner Vogels, CTO de Amazon, se reúne con los distinguidos científicos de AWS Sudipta Sengupta y Dan Roth para desmitificar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

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Blog

Building the Brain Knowledge Platform with the Allen Institute for Brain Science (Desarrollo de la plataforma de conocimiento del cerebro con el Instituto Allen de Ciencias Cerebrales)

Descubra cómo el Instituto Allen utiliza la nube para crear su Brain Knowledge Platform (BKP) para BRAIN Initiative Cell Atlas Network (BICAN, Red de Atlas Celular de la Iniciativa BRAIN) de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de EE. UU. 

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Introducción

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