Amazon Web Services ブログ

Tag: Life Sciences

グローバルサプライチェーンにおける通関リスクの管理

前回のブログ「動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書」では、企業が AWS を利用してグローバルサプライチェーンにおける市場イベントをプロアクティブに管理する方法について説明しました。今回は、 AWS の人工知能・機械学習 (AI/ML) クラウドサービスを利用して、企業が同じグローバルサプライチェーンの中でどのように通関リスクを管理することができるかに焦点を当てます。

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re:Invent 2021 新発表トップ10 – ヘルスケア・ライフサイエンス

この記事は “re:Invent Top 10 Announcements for Healthcare & Life Sciences” を翻訳したものです。 ヘルスケア・ライフサイエンス領域のお客様は、コラボレーションの仕方、データ主導の臨床および業務上の意思決定、プレシジョンメディシンの実現、医療コストの削減の方法について革新を進めています。AWS for Healthは、AWSのサービスとAWS Partner Networkソリューションの組み合わせによりヘルスケア・ライフサイエンス領域のお客様向けに設計された厳選したオファリングです。また、このオファリングは、実績があり簡単にご利用いただける機能を提供することで、お客様のイノベーションのペースを高め、医療データの可能性を引き出し、治療の開発とケアにむけてよりパーソナライズされたアプローチの開発をご支援します。 今年のre:Inventでも、新しいサービスと既存のサービスに対する新機能を発表することで、これらのオファリングがさらに広がりました。また、あらゆる業界で数百もの新サービスや主要機能の発表が行われましたが、AWS for Healthチームは、特にヘルスケア・ライフサイエンス領域のお客様にとって最もインパクトのある発表をこのトップ10のリストにまとめました。

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AWSを活用した次世代型ハイブリッドおよびバーチャル臨床試験

この記事は “Running next generation hybrid and virtual clinical trials on AWS” を翻訳したものです。 CliniOpsは、AI、モバイル、分析、クラウド、センサー、コネクテッドデバイスを活用して、デジタル臨床試験をサポートする、ライフサイエンス業界向けのデータサイエンスプラットフォームを提供しています。遠隔医療を組み込んだこの斬新な統合プラットフォームアプローチは、被験者、医療機関、製薬企業向けにカスタム設計されており、低コストで高いデータ品質を保証します。また、このプラットフォームは非常に柔軟で協調性が高く、臨床オペレーション、データマネジメント、生物統計、薬事の各機能にわたるワークフローを合理化します。

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ホワイトペーパー: GxP関連システムにおけるAWS製品の使用

この記事は “Whitepaper: Building a solid foundation for GxP-regulated workloads on AWS” を翻訳したものです。また、文中のホワイトペーパーについても日本語に翻訳済みです。 AWSの製品を使用してGxP準拠の環境を構築するお客様に向けて新しいホワイトペーパー「GxP関連システムにおけるAWS製品の使用」を公開しました。 ホワイトペーパーにアクセス このホワイトペーパーでは、AWSの製品を使用したGxP対象システムの構築に関する重要な情報とガイダンスを提供し、AWSがGxP関連のコンプライアンスとセキュリティにどのように取り組むかについて説明しています。以前のGxPガイダンスをもとに、この新しいホワイトペーパーの内容は、AWSの製薬企業および医療機器メーカーのお客様およびAWSパートナーの経験とフィードバックを踏まえて作成されました。

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画像分析を活用した医薬品製造業での「インダストリー4.0」推進

このブログは2021年9月9日にAsha D’Souza,Karim Afifi, Misha St. Lorantによって投稿された“Driving Life Sciences Manufacturing “Industry 4.0” using Image Analytics”をソリューションアーキテクトの吉川が翻訳したものです。 はじめに このブログでは、医薬品製造業でのITによる画像認識の使用について、クラウドへの移行を加速し、「Industry 4.0」ビジョンに向けた基礎となるステップとして予測的なプラント機能を実現するための概要をまとめています。 AWS のコンピュータビジョンサービスは、画像分析を使用して、個々の処理ステップを自動化します。 また、このブログでは、画像分析で製造プロセスを最適化するための、主要なビジネス課題と機会、ターゲットユースケース、AWS アーキテクチャパターンを紹介します。 さらに、これらのワークフローを自動化することで、プロセスのコストが削減され、品質保証に関連しているかに関わらず、重要なプロセス領域に、希少な人員を割り当てることができます。 最後に、皆さんが画像分析の実現を加速させるため、デジタル戦略の重要性を説明し、サンプル異常検出アプリケーションを提供します。

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AWS 責任共有モデルを GxP ソリューションに適用する

この記事は “Applying the AWS Shared Responsibility Model to your GxP Solution” を翻訳したものです。 AWS 責任共有モデルは、AWS のセキュリティ原則を説明するトピックとしてよく説明されますが、GxP などのコンプライアンス関連のアクティビティにも適用できます。共有モデルは、AWS とお客様(訳者注: AWS を利用するためにお客様が起用する SI 事業者やソリューションパートナー等を含みます)との間のタスクの分離を示す建設的なメカニズムを提供します。AWS はクラウド “の” セキュリティとコンプライアンスを担当し、お客様はクラウド “における” セキュリティとコンプライアンスについて責任を負います。

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GxP ワークロード向けに AWS サービスを承認するには

この記事は “Approving AWS services for GxP workloads” を翻訳したものです。 (訳者注1:この記事における「承認」とは、お客様自身が、自身のワークロードにおいて AWS を利用できるか承認する行為のことを指します。)   このブログ記事では、GxP ワークロードの一部として AWS サービスの利用を承認するための承認プロセスの最初のステップについて説明します。このプロセスは、業界ではサービスの「ホワイトリスト化」と呼ばれることもあります。GxP 要件を満たす必要のある AWS のお客様の中には、開発者がどの AWS サービスにアクセスするか制御したい場合もあるでしょう。また、AWS をサプライヤーとして承認する際は、AWS の認証(訳者注2参照)・品質システム・管理情報をもとに評価しますので、GxP ワークロードの開発者には、認証の範囲内のサービスのみを利用できるようにさせたい場合もあるでしょう。一方で、イノベーションを加速させ開発者に高い自由度を与えるため、適度なバランスをとることも重視されています。このブログでは、GxP ワークロード向けの AWS サービスの承認プロセスを、一般的なシステム開発にスムーズに適用する方法もご紹介します。

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AWS でのバイオ医薬品プロセス開発のためのマルチフィジックスシミュレーションのデプロイ

本ブログは “Deploying multi-physics simulations for biopharma process development on AWS” を翻訳したものです。 このブログは、Amgen のデータサイエンス担当シニアマネージャー Fabrice Schlegel、Amgen のシニアアソシエイトソフトウェアエンジニア Joao Alberto de Faria、AWS のシニアSA Ammar Latif、および AWS のプリンシパル HPC スペシャリスト SA Pierre-Yves Aquilanti が共同執筆しました。 Amgen は、バイオ医薬品のプロセスに関する洞察を得るために、計算モデリングに依存しています。モデリングは、ラピッドプロトタイピングによって製品設計を改善し、シミュレーションサイクルタイムを短縮します。さらに、これらの計算モデルは、総開発コストの削減、製品プロセス開発サイクルの短縮、市場投入までの時間の短縮に役立ちます。 これらのマルチフィジックス計算モデルは、熱伝達や化学などの構造力学、計算流体力学(CFD)などを網羅しています。多くの場合、CPUとメモリを大量に消費し、強力なコンピュータまたはコンピュータのクラスタを解決する必要があります。このような大規模なクラスタは、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 環境と呼ばれます。 Amgen Digital Integration and Predictive Technologies (DIPT) および情報システム (IS) チームは、現在の AWS クラウドインフラストラクチャの拡張として、オープンソースソリューションの Scale-Out Computing on AWS (SOCA) に基づいて HPC […]

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ライフサイエンス企業の生産工程における「インダストリー4.0」基盤の構築

この記事は、”Setting the “Industry 4.0” foundations for life sciences manufacturing” を翻訳したものです。 はじめに このブログでは、ライフサイエンス企業の生産工程における課題と、アマゾンウェブサービス(AWS)のお客様がクラウドテクノロジーを使用して運用を改善する例をまとめています。また、AWSサービスを使用して「インダストリー4.0」の基盤を構築する方法を示すリファレンスアーキテクチャを紹介しています。最後に、お客様がデジタルな生産工程の成熟度を理解するために使用できるAWSアセスメントエンゲージメントについて説明し、またライフサイエンスの生産環境で共通のGxPワークロードをクラウドに導入するために重要なGxP許可リストのブログ記事を紹介しています。

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据付時適格性評価(IQ)ステップの自動化、GxPコンプライアンスの迅速化

この記事は “Automating the Installation Qualification (IQ) Step to Expedite GxP Compliance” を翻訳したものです。   GxP ガイドラインは、米国食品医薬品局 (FDA) によって制定され、ライフサイエンス分野の企業が安全で、品質ガイドラインを満たし、使用に適した製品を開発、製造、販売することを目指しています。GxP コンプライアンスは、長年にわたりライフサイエンス業界が従うべき規制の一部であり、ヘルスケア業界やライフサイエンス業界のお客様が品質管理システムの一環としてコンピュータシステムを展開する必要がある場合に大きく影響しています。重要なポイントの1つは、コンピュータシステムの認定とバリデーションの必要性です。通常、お客様はオンプレミスでこれを行う方法に精通していますが、クラウドに関してはその方法に不案内な場合があります。バリデーション計画を作成して実行するプロセスは、従来、手作業で労力を要していました。この記事では、バリデーション計画の最初のコンポーネントの1つである据付時適格性評価 (Installation Qualification : IQ) を自動化できるアプローチを提案します。

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