Machine Learning untuk Layanan Kesehatan & Ilmu Hayat

Memahami data ilmiah dan kesehatan dalam skala besar

Machine learning AWS memberdayakan organisasi layanan kesehatan dan ilmu hayat untuk membuat data kesehatan miliknya lebih mudah dipahami dengan layanan AI kesehatan yang dibuat khusus dan platform machine learning paling komprehensif. Dihadapkan pada serangkaian tantangan yang harus segera diatasi, dari biaya layanan kesehatan yang meroket hingga kelelahan tenaga medis hingga sifat data kesehatan yang tidak konsisten dan kompleks, organisasi layanan kesehatan dan ilmu data mengapdopsi machine learning untuk mempercepat laju inovasi dan meningkatkan efisiensi. AWS menghadirkan keandalan, keamanan, dan privasi data yang tidak tertandingi. Dengan machine learning AWS, penyedia layanan kesehatan, pembayar, perusahaan farmasi, perusahaan rintisan, ISV, dan vendor meningkatkan dan mempercepat diagnosis, mengelola kesehatan populasi, memungkinkan penemuan obat, dan memodernisasi infrastruktur perawatan di skala global.

Membuat data kesehatan lebih mudah dipahami dengan machine learning AWS (3:19)

Raih masa depan kesehatan berbasis data dengan lebih cepat

Baca cara untuk mendorong pasien dan bisnis untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dengan machine learning.

Unduh eBook »

Manfaat

Membuat data kesehatan lebih mudah dipahami

Pahami dan ekstraksi informasi medis yang bermakna dari data kesehatan mentah dan berbeda-beda dengan kemampuan analitik dan machine learning lanjutan, seperti pemrosesan bahasa alami, untuk mengidentifikasi tren dan membuat prediksi.

Tingkatkan laju inovasi

Ekstraksi nilai dari data Anda dengan layanan AI kesehatan yang dibuat khusus dan danau data yang dikelola dengan baik untuk membantu Anda memperoleh wawasan guna memberikan perawatan yang lebih baik serta beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan

Membangun di platform tepercaya

AWS menawarkan platform cloud yang telah teruji, aman, dan andal dengan pemahaman mendalam mengenai peraturan industri layanan kesehatan (misal, HIPAA, GDPR) dan serta transparansi dan kontrol yang konsisten untuk melindungi privasi pasien. Makin banyak pelanggan layanan kesehatan memercayakan data miliknya kepada AWS dibandingkan kepada penyedia cloud lain.

Kasus penggunaan

Machine learning memainkan peran yang makin penting dalam membantu organisasi layanan kesehatan dan ilmu hayati mengatasi tantangan baru dan kompleks di berbagai kasus penggunaan utama.

Tingkatkan diagnostik
Kelola kesehatan penduduk
Percepat penemuan obat
Modernisasi infrastruktur perawatan

Tingkatkan diagnostik
Tingkatkan diagnostik

Seiring meningkatnya volume dan aksesibilitas data kesehatan, machine learning memainkan peran penting dalam diagnosis. Machine learning membantu menyusun struktur, menormalisasi, dan menganalisis data kesehatan, sehingga organisasi layanan kesehatan dan ilmu hayat dapat menggunakan data tersebut untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat — baik berupa diagnosis presisi menggunakan pengurutan genomika, deteksi kanker stadium awal, atau visualisasi kardiak lanjutan dengan model machine learning kustom. Layanan AI yang dibuat khusus secara otomatis mentransformasi data kesehatan dalam hitungan menit, bukan minggu atau bulan, sehingga tenaga medis dapat mempercepat diagnosis dan memberikan intervensi dini.

Studi kasus pelanggan

Layanan Machine Learning

Amazon SageMaker

Bangun model prediktif dengan Amazon SageMaker.

Amazon Rekognition

Otomatiskan analisis citra dan video medis Anda dengan Amazon Rekognition.

Amazon HealthLake

Simpan, transfromasikan, kueri, dan analisis data kesehatan dengan Amazon HealthLake.
Kelola kesehatan penduduk
Kelola kesehatan penduduk

Mengembangkan pemahaman yang lebih baik mengenai kesehatan penduduk dapat membantu pembuat kebijakan dan sistem layanan kesehatan mengambil keputusan yang didorong oleh data untuk merawat jutaan pasien. Alat machine learning membuat peristiwa medis dapat dilihat secara kornologis untuk membantu organisasi layanan kesehatan menganalisis tren dan hasil kesehatan penduduk. Organisasi biofarma dapat menganalisis studi genomika skala besar. Pelanggan dapat dengan mudah membuat kelompok pasien serta penanganan, demografis, dan tes mereka, sekaligus menggunakan model machine learning lanjutan untuk memahami perubahan penduduk dari waktu ke waktu guna mengidentifikasi penanganan yang paling tepat untuk populasi pasien.

Studi kasus pelanggan

Layanan Machine Learning

Amazon SageMaker

Bangun model prediktif dengan Amazon SageMaker.

Amazon HealthLake

Simpan, transfromasikan, kueri, dan analisis data kesehatan dengan Amazon HealthLake.
Percepat penemuan obat
Percepat penemuan obat

Perusahaan farmasi dan bioteknologi perlu menemukan cara-cara inovatif untuk menemukan, mengembangkan, menguji coba, memproduksi, dan mengomersialkan terapi dengan lebih cepat dan efisien. Machine learning dimanfaatkan di rantai nilai farmasi dari eksperimentasi cepat untuk penemuan obat hingga memungkinkan manufaktur cerdas hingga pengawasan pasca-pemasaran untuk mendeteksi peristiwa yang tidak diharapkan.

Studi kasus pelanggan

Layanan Machine Learning

Amazon SageMaker

Bangun model prediktif dengan Amazon SageMaker.

Amazon Transcribe Medical

Otomatiskan transkripsi panggilan yang melaporkan peristiwa obat yang tidak diharapkan dengan Amazon Transcribe Medical.

Amazon Translate

Terjemahkan laporan ke dalam bahasa umum dengan Amazon Translate.

Amazon Kendra

Perkenalkan layanan pencarian korporasi yang sangat akurat dan cerdas untuk mempercepat pengembangan obat dengan Amazon Kendra.

Amazon Neptune

Bangun Grafik Pengetahuan untuk penemuan obat, identifikasi target, dan desain molekuler dengan Amazon Neptune.
Modernisasi infrastruktur perawatan
Modernisasi infrastruktur perawatan

Industri kesehatan sangat kompleks, dengan banyak proses dan catatan kesehatan manual berbasis kertas. Menggunakan teknologi klasifikasi dokumen, pemahaman bahasa alami, dan ucapan ke teks, machine learning dapat menyederhanakan dan mengotomatiskan proses untuk membantu meningkatkan efisiensi, mengurangi limbah rumah sakit, dan mengurangi kelelahan tenaga medis. Layanan AI kesehatan yang dibuat khusus dan model machine learning lanjutan dapat membantu memodernisasi infrastruktur perawatan dan mengurangi kelebihan biaya operasional, dan pada saat bersamaan, mendukung interoperabilitas, seperti standar industri Fast Healthcare Interoperable Resources (FHIR).

Studi kasus pelanggan

Layanan Machine Learning

Amazon HealthLake

Simpan, transfromasikan, kueri, dan analisis data kesehatan dengan Amazon HealthLake.

Amazon Textract

Ekstraksi teks cetak, tulisan tangan, dan data dari dokumen kesehatan dengan mudah menggunakan Amazon Textract.

Amazon Lex

Bangun antarmuka percakapan ke dalam aplikasi kesehatan, seperti asisten void dan aplikasi pintu depan digital, menggunakan suara dan teks dengan Amazon Lex.

Amazon Transcribe Medical

Transkripsikan percakapan dokter-pasien secara akurat menggunakan pengenalan ucapan otomatis.

Amazon Comprehend Medical

Ekstraksi data kesehatan dari teks medis bentuk bebas seperti catatan dokter, laporan uji klinis, dan catatan kesehatan pasien.

Studi kasus pelanggan

Bagaimana kami dapat mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan?

Dengan Amazon SageMaker, AstraZeneca menganalisis data kesehatan komersial dalam skala besar, mempercepat wawasan sekaligus mengurangi beban kerja manual dari ilmuwan datanya. Kemampuan untuk mengotomatiskan sebagian besar perkembangan machine learning sangat penting karena AstraZeneca menghadapi jumlah data komersial yang meningkat.

Baca studi kasus »

Bagaimana kami dapat memodernisasi proses penemuan obat dan membawa obat-obatan ke pasar dengan lebih cepat?

Menggunakan machine learning yang dibangun di AWS, Modern mengembangkan vaksin COVID-19 mRNA baru dengan kecepatan yang tidak terbayangkan sebelumnya. Algoritme memungkinkan siklus eksperimentasi cepat dan membantu mendesain urutan mRNA dan DNA; algoritme mengotomatiskan analisis kontrol kualitas, menghemat berjam-jam tinjauan manual; dan mengotomatiskan keputusan logistik.

Lihat obrolan informal »

Bagaimana kami dapat memberi orang-orang akses ke informasi kesehatan yang penting?

Menggunakan Amazon Comprehend Medical dan Amazon Textract, Cambia Health Solutions dapat secara otomatis mengekstraksi informasi dari obat-obatan, kondisi medis, dan prosedur, serta mendokumentasikannya ke dalam sebuah platform tunggal yang ramah pengguna. Ini menghilangkan banyak intervensi manusia dari pekerjaan ini dan memungkinkan evaluasi risiko kesehatan pasian yang lebih baik.

Baca studi kasus »

Bagaimana kami dapat mengekstraksi informasi penting dari formulir klaim asuransi dengan lebih efisien?

Menggunakan Amazon Textract, Anthem mampu mendigitalkan dan mengotomatiskan proses klaimnya. Kemampuan pemrosesan gambar, kemampuan mendeteksi tabel dan formulir, serta kepatuhan Textract terhadap standar keamanan dan kepatuhan memungkinkan Anthem memproses ribuan klaim setiap hari dalam waktu singkat.

Baca studi kasus »