ヘルスケアとライフサイエンスにおける機械学習

科学と健康に関する大規模なデータを理解する

AWS の機械学習は、ヘルスケアおよびライフサイエンス企業が、目的に応じたヘルスAIサービスと最も包括的な機械学習プラットフォームによって、ヘルスデータの意味を理解することを可能にします。医療費の高騰、医師の燃え尽き症候群、一貫性のない複雑な健康データなど、さまざまな課題に直面しているヘルスケアおよびライフサイエンス企業は、イノベーションのペースを速め、効率を高めるために機械学習を導入しています。 AWS は、比類のない信頼性、セキュリティ、データプライバシーを提供します。AWS の機械学習により、医療機関、保険会社、製薬会社、スタートアップ企業、ISV、IT ベンダーは、診断の改善と加速、集団健康管理、創薬の実現、医療インフラの近代化を世界規模で進めています。

AWS の機械学習で健康データの意味を理解する (3:19)

AWS パートナー

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利点

健康データの理解

健康データの理解

自然言語処理などの高度な分析と機械学習機能により、まったく異なる生の健康データから意味のある医療情報を理解および抽出し、傾向の特定して予測を行います。

イノベーションを加速させる

イノベーションを加速させる

目的に応じたヘルス AI サービスと包括的な機械学習サービスで機械学習の導入を加速し、コストの削減、効率化の推進、新しい課題への迅速な対応を実現します。

信頼できるプラットフォームで構築する

信頼できるプラットフォームで構築する

AWS は、医療業界の規制(HIPAA、GDPR など)を深く理解し、患者のプライバシーを保護するための一貫したデータの透明性とコントロールを備えた、安全で信頼性の高い、成熟したクラウドプラットフォームを提供します。他のどのクラウドプロバイダーよりも多くのヘルスケアのお客様が、AWS を信頼してデータを預けています。

ユースケース

機械学習は、ヘルスケアやライフサイエンス企業が主なユースケースを通して新しく複雑な課題に取り組むにあたって、ますます重要な役割を果たすようになってきています。

  • 診断機能の向上
  • 診断機能の向上

    健康データの量とアクセス可能性が高まるにつれて、機械学習は診断において重要な役割を果たすようになっています。機械学習は、健康データの構造化、正規化、分析に役立つため、ヘルスケアおよびライフサイエンス企業は、ゲノムシークエンシングを用いた精密診断や早期段階のがん検出、カスタム機械学習モデルによる心臓の高度な可視化など、データを利用してより早く、より良い意思決定を行えます。 目的に応じたヘルス AI サービスにより、健康データを数週間から数ヶ月ではなく数分で自動変換できるため、臨床医は診断を迅速化し、早期介入を行うことができるようになります。

    ペトリ皿を手に取る

    お客様導入事例

    機械学習サービス

    Amazon SageMaker

    Amazon SageMaker で疾病予測モデルを構築する

    Amazon Rekognition

    Amazon Rekognition で医療画像やビデオ解析を自動化しましょう。

    Amazon HealthLake

    Amazon HealthLake を使用して、健康データを保存、変換、クエリ、分析します。

  • 公衆衛生の管理
  • 公衆衛生の管理

    集団の健康状態について理解を深めることで、何百万人もの患者のケアをするために政策立案者や医療体制がデータに基づいて意思決定を行う際に役立ちます。 機械学習ツールは、医療事象を時系列で表示し、医療機関が集団の健康状態の傾向や結果を分析するのに役立ちます。バイオ医薬品企業は、大規模な集団ゲノム研究を解析することができます。お客様は、患者とその治療法、人口統計、検査のコホートを簡単に作成し、高度な機械学習モデルを使って集団が時間とともにどのように変化するかを理解し、患者集団に最も適した治療法を特定することができます。

    タッチパネルを使用する人

    お客様導入事例

    機械学習サービス

    Amazon SageMaker

    Amazon SageMaker で疾病予測モデルを構築する

    Amazon HealthLake

    Amazon HealthLake を使用して、健康データを保存、変換、クエリ、分析します。

  • 創薬を加速させる
  • 創薬を加速させる

    製薬会社やバイオテクノロジー企業は、治療薬の発見、開発、試験、製造、商品化をより迅速かつ効率的に行うための革新的な方法を見つける必要があります。機械学習は、創薬のための迅速な実験から、スマートな製造の実現、有害事象を検出する市販後調査まで、医薬品のバリューチェーン全体で活用されています。

    研究室勤務の方

    お客様導入事例

    機械学習サービス

    Amazon SageMaker

    Amazon SageMaker で疾病予測モデルを構築する

    Amazon Transcribe Medical

    Amazon Transcribe Medical を使用して、医薬品の有害事象を報告する電話の文字起こしを自動化します。

    Amazon Translate

    Amazon Translate を使用してレポートを共通言語に翻訳します。

    Amazon Kendra

    Amazon Kendra で医薬品開発を加速させる高精度、インテリジェントな企業内検索サービスを導入。

    Amazon Neptune

    Amazon Neptune で創薬、ターゲット同定、分子設計のためのナレッジグラフを構築します。

  • 医療インフラの近代化
  • 医療インフラの近代化

    医療業界は、手作業や紙ベースのプロセス、医療記録が多く、複雑です。文書分類、自然言語理解、音声のテキスト化などの技術を利用してプロセスを簡素化、自動化することで、機械学習は効率性の向上、病院の無駄の削減、医師の燃え尽き症候群の減少に貢献することができます。 目的に応じたヘルス AI サービスや高度な機械学習モデルは、医療インフラの近代化や運用のオーバーヘッドを削減すると同時に、業界標準の FHIR (Fast Healthcare Interoperable Resources) のような相互運用性をサポートすることができます。

    白衣を着た人が容器を持つ

    お客様導入事例

    機械学習サービス

    Amazon HealthLake

    Amazon HealthLake を使用して、健康データを保存、変換、クエリ、分析します。

    Amazon Textract

    Amazon Textract で医療文書から印刷されたテキスト、手書き文字、データを簡単に抽出することができます。

    Amazon Lex

    Amazon Lex で音声とテキストを使用することで、排泄のアシスタントやデジタルフロントドアアプリケーションなど、あらゆる健康アプリケーションに会話型インターフェースを構築します。

    Amazon Transcribe Medical

    自動音声認識により、医師と患者の会話を正確に文字に起こします。

    Amazon Comprehend Medical

    医師の診断書、臨床試験報告書、患者の健康記録など、自由形式の医療テキストから健康データを抽出します。

お客様導入事例

Cerner ロゴ
慢性疾患の発症を早期に発見するモデルをどう作れば良いでしょうか?
 
Amazon SageMaker を使用することで、Cerner はうっ血性心不全を臨床症状が現れる 15 か月前まで予測することができます。この予測ツールを個人の健康記録にリアルタイムで統合することで、医療従事者の意思決定をリアルタイムにサポートすることができます。
モデルナ ロゴ
創薬プロセスを革新し、医薬品をより早く市場に投入するにはどうしたら良いでしょうか?
 
モデルナは、AWS に構築された機械学習を用いて、これまでにないスピードで新しい mRNA COVID-19 ワクチンを開発しました。 アルゴリズムは、迅速な実験サイクルを可能にし、mRNA や DNA の配列設計を支援します。また、品質管理データの解析を自動化し、手作業によるレビューの時間を大幅に短縮します。さらに、物流に関する意思決定を自動化します。
Cambia ロゴ
重要な医療情報に個人がアクセスできるようにするには、どうしたら良いでしょうか?
 
Amazon Comprehend Medical と Amazon Textract を使用することで、Cambia Health Solutions は、薬、病状、処置などの情報を自動的に抽出し、単一の利用しやすいプラットフォームで文書化することができます。これにより、作業から人手の介在を大幅に省き、患者の健康リスクをより適切に評価することが可能になります。
Anthem ロゴ
保険金請求書から重要な情報をより効率的に抽出するにはどうしたら良いでしょうか?
 
Amazon Textract を使用することで、Anthem はクレーム処理のデジタル化と自動化を実現しました。Textract の画像処理能力、表やフォームを検出する能力、セキュリティやコンプライアンス基準の遵守により、Anthem は毎日何千もの請求を迅速に処理できるようになりました。

ヘルスケアおよびライフサイエンス向けの AWS 専用サービスおよびHIPAA 対応サービス

開始方法

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