AWS HealthOmics 고객

Children’s Hospital of Philadelphia는 혁신적인 연구 결과를 바탕으로 가능한 최고 수준의 치료를 제공하려면 환자를 다각적으로 분석하는 것이 중요하다는 점을 잘 알고 있습니다. 이 목표를 달성하려면 여러 임상 기법을 결합해야 합니다. AWS HealthOmics를 사용하면 환자의 건강 상태에 대한 분석 범위를 DNA 차원까지 확대할 수 있습니다.

C2i Genomics는 맞춤화 가능한 대규모 유전체학 파이프라인을 실행할 수 있는 클라우드 기반 컴퓨팅 솔루션을 제공함으로써, 회사의 엔지니어링 팀이 워크로드의 운영, 보안, 개인 정보 보호 측면을 담당하고 데이터 과학자들은 치료법 개발과 임상 성과에 집중할 수 있도록 합니다. AWS HealthOmics를 사용하면 연구원들이 자체 도메인에서 도구와 언어를 사용할 수 있으며, 비용 및 리소스 할당 문제를 관리하는 동시에 엔지니어링 유지 보수 작업을 크게 줄일 수 있습니다. 결과적으로, 새로운 기능과 개선된 알고리즘을 출시할 때 출시 기간과 NRE 비용을 줄일 수 있습니다.

AWS HealthOmics는 G42가 세계 최고 수준의 데이터 거버넌스를 보장하는 경쟁력 있고 배포가 용이한 엔드 투 엔드 서비스를 빠르게 개발할 수 있도록 해줍니다. 저희 고객은 AWS에서 전 세계적으로 호스팅되는 다양한 오믹스 데이터 관리 및 생물정보학 솔루션을 손쉽게 활용할 수 있습니다. AWS와의 협업은 데이터 이상의 가치를 제공합니다.

Ovation은 환자의 필요에 따라 맞춤화된 간편한 치료법을 이용하여 환자가 오랫동안 건강한 삶을 영위할 수 있도록 하고자 합니다. AWS HealthOmics 유전체 변형 저장소를 이용하여 연구원들에게 유전체 데이터를 대규모로 빠르게 전달하면서 이 목표를 달성하기가 더 쉬워졌습니다. 개인별 의약품이 더 빨리 시장에 출시될 수 있도록 지원하는 AWS와 같은 파트너, 그리고 업계 전문가가 참여하는 팀을 구축하게 되어 기쁩니다.

Element Biosciences는 Element의 AVITI 시스템을 통해 생물학계에서 새로운 가능성을 열어가고 있습니다 AWS HealthOmics는 클라우드에서 워크플로를 실행할 수 있는 간단한 솔루션을 제공하며, 이를 통해 과학계는 인프라를 구축하지 않고도 염기서열 분석 데이터를 손쉽게 처리할 수 있게 되므로 연구에만 집중할 수 있습니다.

Ultima Genomics는 대규모 유전체학 연구에서 성과를 이끌어내고 있습니다. Ultima의 혁신적이고 새로운 염기서열 분석 아키텍처는 염기서열 분석 비용을 절감함으로써 과학자와 임상의가 유전체 정보를 활용하는 범위와 깊이, 빈도 사이에서 절충해야 하는 상황을 개선하는 데 도움을 줍니다. AWS와의 협력을 통해 고객이 AWS HealthOmics를 활용하여 2차 분석의 범위를 확대하도록 돕게 되어 기쁩니다.

Sentieon은 정밀 의료를 위한 정밀 데이터를 지원하는 데 전념하고 있습니다. AWS HealthOmics는 Sentieon의 생물정보학 2차 분석 도구 제품군을 실행하기 위한 인프라 설정을 간소화합니다. AWS HealthOmics에서 분석 워크플로를 제공하게 되어 기대가 큽니다.

BioTeam은 데이터 활용에 대한 과학계의 요구 사항과 실제 가능한 작업 간의 격차를 줄여 과학적 발견을 가속화하는 데 전념하는 생명 과학 IT 컨설팅 회사입니다. 다른 여러 도구와 함께 AWS HealthOmics를 활용하면 고객의 대규모 유전자 염기서열 분석 작업에서 데이터를 자동으로 간편하게 수집하고 구성하고 변환할 수 있게 될 것으로 기대합니다.

Lifebit은 전 세계의 생체의학 데이터를 연결하여 치료법에서 새로운 인사이트를 발견하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. 당사의 고객은 유전체, 다중 오믹스, 임상 데이터가 연결된 방대한 코호트를 다루는데, 이러한 데이터의 양은 빠르게 확장되고 있습니다. AWS HealthOmics를 사용하면 이 대규모 데이터에 맞게 최적화된 분석 및 스토리지에 액세스할 수 있으므로 더 큰 범위로 확장 가능한 생물정보학 솔루션을 제공할 수 있습니다. 데이터 기가베이스당 비용이 크게 낮아지므로 콜드 스토리지 가격으로 핫 스토리지 성능을 달성하고 비용이라는 걸림돌 없이 모집단 규모의 생체의학 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있게 될 것입니다.