게시된 날짜: Nov 15, 2022
Amazon HealthLake에 출시된 새로운 분석 기능은 고객이 HealthLake 데이터에 대한 기계 학습 모델을 좀 더 손쉽게 쿼리 및 시각화하고 구축할 수 있게 해 줍니다. 이번 출시를 통해 HealthLake는 고객 데이터를 AWS Lake Formation에서 즉시 분석이 가능한 형식으로 거의 실시간으로 변환합니다. 덕분에 고객은 복잡한 데이터 내보내기 및 데이터 변환을 수행할 필요가 없어졌습니다. 이제 고객은 Amazon Athena를 사용하여 SQL로 데이터를 쿼리하거나, Amazon QuickSight 또는 타사 도구를 활용하여 시각화를 구축하거나, 이러한 데이터를 활용하여 Amazon SageMaker로 ML 모델을 구축하는 일에만 집중할 수 있게 되었습니다.
주민 건강 분석 및 보험금 청구 분석 같은 의료 서비스 분석 사용 사례의 경우 고객은 EHR(Electronic Health Record), 보험금 청구, 디바이스 등 서로 다른 여러 출처의 데이터를 사용해야 합니다. 이 과정에서 복잡한 데이터 파이프라인이 구축되고 추출 및 변환을 실행하게 되는데, 이는 수개월에 걸쳐 획일적인 대량 업무로 이어지는 경우가 많습니다. HealthLake는 서로 다른 여러 출처에 있는 이러한 데이터를 상호 운용이 기능한 형식으로 정규화하고 AWS Lake Formation 내에서 이 데이터를 분석을 위해 활성화하는 방식으로 소요 시간을 몇 개월에서 며칠 단위로 줄입니다. 그러면 고객은 세분화된 제어를 적용하고, 이 데이터를 조직 내에서 공유하고, 환자의 종적 의료 기록 같은 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있습니다. 고객은 클릭 몇 번만으로 Amazon Athena, Amazon Quicksight, Amazon SageMaker 같은 다양한 AWS 서비스를 사용하여 주민 의료 대시보드를 구축하고, 보험금 청구 분석을 실행하고, 진료 격차 예측 모델을 구축할 수 있습니다.