Publié le: Nov 15, 2022

Amazon HealthLake annonce de nouvelles fonctions d'analyse, permettant aux clients d'interroger, de visualiser et de construire plus facilement des modèles de machine learning sur leurs données HealthLake. Avec ce lancement, HealthLake transforme les données des clients en un format prêt à être analysé dans AWS Lake Formation, en temps quasi réel. Les clients n'ont donc plus besoin d'effectuer des exportations et des transformations de données complexes. Désormais, ils peuvent se concentrer sur l'interrogation des données avec SQL à l'aide d'Amazon Athena, la création de visualisations à l'aide d'Amazon QuickSight ou d'autres outils tiers, et l'utilisation de ces données pour construire des modèles de machine learning avec Amazon SageMaker.

Les cas d'utilisation de l'analyse des soins de santé, tels que l'analyse de la santé de la population et l'analyse des demandes de remboursement, exigent des clients qu'ils utilisent des données provenant de sources multiples et disparates, notamment les dossiers médicaux électroniques (EHR), les réclamations et les appareils. Cela implique la construction de pipelines de données complexes et l'exécution d'extractions et de transformations, ce qui nécessite souvent des mois de travaux lourds et indifférenciés. HealthLake réduit ce délai de plusieurs mois à quelques jours en normalisant les données provenant de multiples sources disparates dans un format interopérable et en activant ensuite ces données pour l'analyse dans AWS Lake Formation. Les clients peuvent alors appliquer des contrôles granulaires, partager ces données au sein de l'organisation et créer rapidement des applications telles que le dossier médical longitudinal du patient. En quelques clics, ils peuvent utiliser une multitude de services AWS comme Amazon Athena, Amazon Quicksight et Amazon SageMaker pour créer des tableaux de bord sur la santé de la population, exécuter des analyses des réclamations et élaborer des modèles de prédiction des lacunes en matière de soins.

Cette nouvelle fonction est disponible dans les régions USA Est (Ohio), USA Est (Virginie du Nord) et USA Ouest (Oregon). Pour en savoir plus, consultez le guide du développeur et le guide de l'API.