AWS では、遡及的、リアルタイム、予測的なデータアプリケーションを構築、実行することができ、ゲノムデータからより迅速にゲノムインサイトを引き出すことができます。データ処理時間を数週間から数時間に短縮し、がん、嚢胞性線維症、アルツハイマー病などの疾患に関する初期のインサイトを得ることができます。AstraZeneca や Fred Hutchinson のような AWS のお客様が、どのようにして結果が出るまでの時間を短縮し、AWS で大規模なゲノミクス関連のワークロードを実行しているかをご紹介します。

計算量の多いアプリケーション、FPGA、または GPU アクセラレーターベースのアプリケーションのどれを実行する場合であっても、Amazon EC2 は適切なコンピューティングプラットフォームをご提供します。計算量の多いアプリケーションを稼働させている場合は、こちらの ブログ をお読みください。AWS Graviton2 でコストを大きく引き下げる方法を知ることができます。また、バッチワークロードのオーケストレーションには AWS Batch を使用できるほか、分析の実行には Nextflow、DRAGEN、Cromwell、NVIDIA Clara Parabricks などのあらゆるワークフロー言語の利用が可能です。AWS Open Data Program には公開されていて誰でも利用できるデータセットがあり、40 以上のオープンライフサイエンスおよびゲノミクスデータセットでスムーズなコラボレーションを可能にし、文書化された単一の信頼できる情報源を研究および臨床コミュニティに提供します。

AWS は、もっとも広汎で詳細なインスタンスタイプ、スケーラブルなストレージソリューション、高度な機械学習およびデータ統合サービスを提供し、画像処理ワークロードの要件に対応します。AWS では画像分析機能を向上させ、長期にわたるデータ保持を促進することができます。AWS の HPC では、基礎研究、データ転送、機器の統合、医療診断用画像処理、高度なコンテンツスクリーニング、デジタル病理学、MRI、PET、X 線、CT スキャンなどのワークロードが可能になります。AMBRA Health が AWS で医療用画像処理プラットフォームを拡張した方法、さらに UC San Diego が HIPAA に準拠した AWS の環境を活用して X 線画像に機械学習ベースのアルゴリズムを展開した方法についてご紹介します。

画像の取り扱いに最適化された G4 Amazon EC2 インスタンスを活用して、リアルタイムでの医療用画像レンダリングを促進しましょう。AWS DataSync を使用すると、オンプレミスまたはクラウドストレージソリューション間での、ストレージまたは処理のための迅速なデータ転送や、NICE DCV リモートストリーミングプロトコルを使用した、オンプレミスのワークステーションからのリモートによるストリーミングが可能になります。AWS SageMaker の機械学習機能により、医療用画像の認識やパターン分類を改善することができます。