En AWS puede crear y ejecutar aplicaciones de datos que son retrospectivas, en tiempo real o en modo predictivo, para agilizar el recorrido desde los datos genómicos a la información genómica. Reduzca los tiempos de procesamiento de datos de semanas a horas y obtenga información en fases tempranas sobre distintas enfermedades, como cáncer, fibrosis quística y Alzheimer. Conozca cómo los clientes de AWS, como AstraZeneca y Fred Hutchinson, reducen los plazos necesarios para obtener resultados y ejecutan sus cargas de trabajo genómicas a escala en AWS.

Ya sea que ejecute aplicaciones de computación intensiva, matrices de puertas lógicas programables en campo​​ (FPGA) o aplicaciones basadas en la aceleración de GPU, con Amazon EC2, puede encontrar la plataforma de computación indicada. Si ejecuta aplicaciones de computación intensiva, lea esta publicación de blog para saber cómo reducir costos de forma significativa con AWS Graviton2. También puede utilizar AWS Batch para orquestar cargas de trabajo en lotes y trabajar con cualquier lenguaje de flujo de trabajo, como Nextflow, DRAGEN, Cromwell y NVIDIA Clara Parabricks, para ejecutar el análisis. El programa AWS Open Data aloja conjuntos de datos disponibles de manera abierta, con más de 40 conjuntos de datos abiertos de ciencias biológicas y genómica para permitir una colaboración sin desacuerdos, de modo que las comunidades clínicas y de investigación cuenten con una fuente única de información documentada.

AWS ofrece el conjunto más completo y variado de tipos de instancias, soluciones de almacenamiento escalables y machine learning avanzado, además de servicios de integración de datos para cumplir los requisitos de cargas de trabajo con imágenes. En AWS, puede elevar el análisis de imágenes y facilitar la retención de datos a largo plazo. La HPC en AWS permite operar cargas de trabajo que incluyen investigación básica, transferencia de datos, integración de instrumentos, diagnóstico por imágenes, análisis de alto contenido, patología digital, resonancias magnéticas, tomografías por emisión de positrones, radiografías y tomografías computarizadas. Conozca cómo AMBRA Health expandió su plataforma de diagnóstico por imágenes en AWS y cómo UC San Diego aprovechó el entorno seguro que cumple HIPAA de AWS para implementar algoritmos basados en machine learning para las imágenes de radiografías.

Aproveche los beneficios de las instancias G4 de Amazon EC2 optimizadas para gráficos para facilitar la presentación de imágenes médicas en tiempo real. Con AWS DataSync, puede transferir datos rápidamente para su almacenamiento o procesamiento entre soluciones de almacenamiento en las instalaciones o la nube, o bien, para transmitir de manera remota desde su estación de trabajo en las instalaciones mediante el protocolo de streaming remoto NICE DCV. Puede mejorar la identificación y la clasificación de patrones en imágenes médicas con las capacidades de machine learning de Amazon SageMaker.