의료 서비스 및 생명 과학 부문의 고성능 컴퓨팅

의료 서비스 및 생명 과학 결과 도출 속도를 높이세요

AWS를 통한 과학적 결과 개선, 속도 증진

AWS 기반 고성능 컴퓨팅(HPC)을 이용하면 인사이트를 얻는 속도를 높이고 온프레미스 인프라의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. 유연한 구성이 가능하고 규모는 사실상 무제한에 가깝기 때문에 인프라가 워크로드에 좌우되지 않고 워크로드에 맞추어 인프라를 조율하고 규모를 조정할 수 있습니다. AWS는 PCI-DSS, HIPAA/HITECH, FedRAMP, GDPR, FIPS 140-2 및 NIST 800-171 등 광범위한 보안 표준과 규정 준수 인증을 지원하여 고객이 핵심적인 보안 및 규정 준수 요구 사항에 부합하도록 도와드립니다. AWS 파트너 네트워크 및 특수 설계된 HPC 도구, 서비스로 구성된 폭넓은 포트폴리오를 통해 의료 서비스 및 생명 과학 부문의 혁신을 가속하세요.

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사용 사례

컴퓨터 화학과 구조 기반 약물 설계

AWS HPC는 사실상 무한한 컴퓨팅 리소스에 즉시 액세스할 수 있게 해주므로 구조 기반 약물 설계 속도를 높여줍니다. 단백질 구조 솔루션의 빠른 발전과 더 빨라진 알고리즘 덕분에 유연한 3D 분자 모델을 묘사하고 표시할 수 있습니다. AWS 인프라는 가상 스크리닝, 분자 동력학, 양자역학과 3D 구조 솔루션을 속도, 정확도와 규모 면에서 개선하도록 지원해줍니다.

C5n이나 C6gn과 같은 Amazon EC2 인스턴스를 사용하면 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션을 최적화할 수 있고, G4의 경우 GPU 호환 애플리케이션 속도를 높일 수 있습니다. AWS ParallelCluster를 사용해 애플리케이션을 설정, 구성하고 Elastic Fabric Adapter(EFA)는 노드 간 통신에 고대역폭, 낮은 지연, 낮은 지터의 네트워크 연결을 사용해야 하는 애플리케이션에 활용하세요. Amazon FSx for Lustre는 여러 인스턴스가 같은 데이터 세트에 액세스하는 데 필요한 고성능 파일 시스템을 제공합니다. AWS ParallelCluster에서 GROMACS로 분자 동력학 시뮬레이션에 필요한 가성비를 최적화하는 법, AWS 파트너 OpenEye Scientific과 함께 신약 개발 프로세스 속도를 높이는 법을 알아보세요.  

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유전체학

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. 아스트라제네카Fred 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, CromwellNVIDIA 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.

모델링과 시뮬레이션

거의 무제한에 가까운 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 이용해 모델링과 시뮬레이션을 실시하여 임상 시험 설계에 필요한 정보를 얻고 시험 결과를 예측할 수 있습니다. AWS를 이용하면 전산 유체 역학(CFD), 약물 동력학 및 약력학(PK, PD), 임상 시험 및 시스템 생물학 시뮬레이션 등 모델링과 시뮬레이션 워크로드가 컴퓨팅, 데이터 표준화, 상호 운용성 요구 사항에 부합할 수 있습니다. AWS 고객인 Relay Therapeutics는 단 하루 만에 50억 개의 분자 화합물을 분석할 수 있었습니다. 온프레미스 환경을 사용했다면 같은 작업에 몇 달은 걸렸을 것입니다.

G4나 P4d와 같은 Amazon EC2 GPU 인스턴스를 배포하여 온디맨드 방식으로 임상 시험 시뮬레이션을 실시하면 시뮬레이션을 완료하는 데 드는 시간이 단축되고 비용도 절감할 수 있습니다. AWS Deep Learning AMIAmazon Sagemaker 노트북을 사용하면 신약 개발 과정에서 잠재적인 신약 후보를 파악할 수 있어 더욱 빠르고 비용 효율적인 방식으로 연구가 진행됩니다.

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이미징

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.

고객

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"Amgen은 AWS Genomics 워크플로를 통해 클라우드에서 분석 워크플로를 확장하고 표준화하는 데 큰 도움을 받았습니다. AWS에서 가르쳐준 덕분에 이 프로세스의 속도를 높일 수 있었고, 방향성을 잃지 않고 제대로 프로젝트를 추진할 수 있었죠."

Jamie Rosner, Amgen Principal IS 비즈니스 시스템 애널리스트

AWS 의료 서비스 및 생명 과학 파트너

AWS는 대표적인 의료 서비스 및 생명 과학 솔루션 제공자들과 협력하고 있습니다.

리소스

AWS는 대표적인 의료 서비스 및 생명 과학 솔루션 제공자들과 협력하고 있습니다.

GROMACS를 통한 '실행 속도 높이기'

인포그래픽: AWS 기반 HPC로 의료 서비스 및 생명 과학 분야의 혁신 가속화

Amazon Web Services를 사용하면 연구원은 특수 제작된 HPC 도구 및 서비스에 액세스하여 자신의 과학 및 기술 전문 지식을 활용해 발견 속도를 높일 수 있습니다.

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리버풀 대학교와 Alces Flight의 코로나19 진단용 이미지 인식

유전체학 워크로드에 FSx for Lustre 사용 

AWS Batch와 AWS Step Functions를 사용하여 Amazon FSx for Lustre의 고성능, POSIX 호환 공유 파일 시스템으로 대규모 유전체학 워크플로를 구축하고 실행하는 방법을 알아 보세요.

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AWS ParallelCluster와 FSx for Lustre를 통해 CryoEM 분석 속도 높이기

백서: 생명 과학을 위한 AWS 기반 HPC

의료 서비스 및 생명 과학 특유의 고도로 규제되고 까다로운 워크로드에 맞춰 특별히 고안한 AWS 인프라 기반 HPC를 이용하여 온프레미스 솔루션의 한계를 넘고, 인사이트를 얻는 시간을 단축하세요.

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Nextflow로 유전체학 워크플로 실행

AWS 기반 GROMACS 가격-성능 최적화

이 블로그에서는 대중적인 오픈 소스 분자 동적 애플리케이션인 GROMACS 실행 성능과 가격을 다양한 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스 유형에서 알아본 결과를 소개합니다.

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