AWS를 통해 과거 데이터 확인, 실시간 데이터 확인 또는 예측 데이터 확인이 가능한 데이터 애플리케이션을 구축하고 실행하여 유전체학 데이터에서 유전체학 인사이트를 얻어내는 과정을 더 단축할 수 있습니다. 데이터 처리 시간을 몇 주에서 몇 시간 단위로 단축해 암, 낭포성 섬유증, 알츠하이머병과 같은 질병에 대한 인사이트를 조기에 얻으세요. 아스트라제네카나 Fred Hutchinson과 같은 AWS 고객은 AWS에서 대규모로 유전체학 워크로드를 실행하여 결과 달성 속도를 높이고 있습니다. 자세한 내용을 알아보세요.

컴퓨팅 집약적인 애플리케이션, FPGA나 GPU 가속 기반 애플리케이션 등 어떤 앱을 실행하더라도 Amazon EC2에서 적당한 컴퓨팅 플랫폼을 찾을 수 있습니다. 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션을 실행 중이라면 이 블로그에서 AWS Graviton2로 비용을 대폭 절감하는 방법을 알아보세요. 또한 AWS Batch를 사용해 배치 워크로드를 오케스트레이션하고 Nextflow, DRAGEN, Cromwell 및 NVIDIA Clara Parabricks와 같은 각종 워크플로 언어를 사용해 분석을 실행할 수도 있습니다. AWS Open Data Program에는 40개 이상의 생명 과학 및 유전체학 오픈 데이터 세트를 포함하여, 이용 가능한 각종 오픈 데이터 세트가 저장되어 있어 원활한 협업을 가능하게 하며, 연구 및 임상 커뮤니티에 문서화된 단일 진실 공급원을 제공합니다.

AWS는 영상 워크로드 요구 사항에 맞춰 매우 광범위하고 심층적인 인스턴스 유형 세트, 확장 가능한 스토리지 솔루션과 고급 기계 학습 및 데이터 통합 서비스를 제공합니다. AWS에서는 이미지 분석을 한 단계 업그레이드하고 장기 데이터 보존을 촉진할 수 있습니다. AWS 기반 HPC는 기본 연구, 데이터 전송, 기구 통합, 진단용 의료 영상, HCS(High Content Screening), 디지털 병리학, MRI, PET, 엑스레이와 CT 스캔 등 다양한 워크로드를 지원합니다. AMBRA Health는 AWS 기반으로 의료 영상 플랫폼을 확장했습니다. 또한 UC San Diego에서는 AWS의 HIPAA 보안 환경을 활용해 엑스레이 영상에 기계 학습 기반 알고리즘을 배포했습니다. 자세한 내용을 알아보세요.

그래픽 최적화된 G4 Amazon EC2 인스턴스를 활용하면 의료 영상을 실시간 렌더링하는 속도를 높일 수 있습니다. AWS DataSync를 통해 온프레미스나 클라우드 스토리지 솔루션 간에 데이터를 신속하게 전송하여 저장하거나 처리할 수 있고, NICE DCV 원격 스트리밍 프로토콜을 사용하면 온프레미스 워크스테이션에서 원격으로 스트리밍할 수도 있습니다. AWS SageMaker의 기계 학습 기능을 사용하면 의료 영상의 식별 기능, 패턴 분류 기능이 개선됩니다.