自然言語処理 (NLP) で非構造化データから意味を抽出し、簡単に検索やクエリができます。
Amazon SageMaker の機械学習 (ML) モデルと Amazon QuickSight 分析を使用して、ヘルスデータを予測します。
Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) フォーマットなどの相互運用性に関する標準規格をサポートします。
処方箋、処置、診断を含む患者のヘルスデータの完全な時系列ビューを作成します。
仕組み
ユースケース
公衆衛生を管理する
アドバンスト分析ツールと機械学習モデルにより、集団の健康の傾向を分析し、結果を予見し、コストを管理します。
公衆衛生アプリケーションの詳細はこちら »
ケアの質の向上
患者の病歴をタイムラインで完全に把握することで、ケアにおけるギャップを解消する機会を特定し、予防的治療を適用します。
疾患予測モデリングの詳細はこちら »
病院の効率化を推進
新たに構造化されたデータに高度な分析と機械学習を適用して、予約スケジュールの最適化、不要な処置の削減、病院のベッドの空き状況の予測を行います。
コグニティブサーチの詳細はこちら »
パートナー
Amazon HealthLake Partners で、Amazon HealthLake の様々なアプリケーションやサービスをすばやく開始することができます。あなたのデータがまだ Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 規格ではない場合、検証済みの Amazon HealthLake コネクタを構築した AWS パートナーと協力して、既存のヘルスケアデータを FHIR フォーマットに変換し、HealthLake に移行することができます。
Diameter Health、HealthLX、Intersystems、Redox ほかパートナーについての詳細をご覧ください。