의료 서비스 및 생명 과학을 위한 Amazon SageMaker
오늘날 GE Healthcare, Cerner, Bristol Myers Squibb, Roche 등과 같은 주요 의료 서비스 및 생명 과학(HCLS) 조직을 비롯한 수만 명의 고객이 기계 학습(ML)을 위해 Amazon SageMaker를 사용하고 있습니다. HCLS 업계는 보다 개인화된 치료를 제공하고, 프로세스를 간소화하고, 제약 가치 사슬의 모든 측면을 현대화하고, 환자 정보를 안전하게 보호해야 한다는 압박에 직면해 있습니다. ML은 X-ray와 같은 의료 이미지의 이상을 자동으로 식별하고, 과거 데이터 및 문서를 기반으로 개인화된 의료 치료 계획을 수립하고, 의심스러운 의료 청구를 식별하여 이러한 문제를 해결하므로 HCLS 조직은 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 포괄적인 치료를 제공할 수 있습니다. SageMaker는 환자, 제공자, 지불자 및 연구원이 고품질 ML 모델을 준비, 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원하며 ML을 더 빠르게 시작할 수 있는 내장된 솔루션을 제공합니다.
Amazon SageMaker의 주요 사용 사례
문서에서 데이터 추출 및 분석
의료 서비스 및 생명 과학 조직은 의사 결정을 더 빠르게 내리려면 환자 양식과 같은 의료 문서의 텍스트를 이해해야 합니다. Amazon SageMaker를 사용하면 ML 모델을 구축하여 손으로 쓴 문서와 전자 문서에서 데이터를 자동으로 추출, 처리 및 분석할 수 있으므로 문서를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. SageMaker는 텍스트 분류, 자연어 처리(NLP), OCR(광학 문자 인식)에 최적화된 내장 ML 알고리즘을 제공합니다. 모델을 훈련하고 배포하는 데 쉽게 사용할 수 있으며, 또는 Amazon SageMaker Autopilot을 사용하여 텍스트 처리 모델을 자동으로 생성할 수 있습니다.
사기 탐지
환자 데이터를 안전하게 유지하기 위해 의료 서비스 및 생명 과학 조직이 사기 탐지 모델을 사용하여 고객에게 영향을 미치기 전에 의심스러운 의료 청구를 찾아내는 것이 중요합니다. Amazon SageMaker를 사용하면 ML 모델을 구축하여 의심스러운 거래가 발생하기 전에 이를 탐지하고 적시에 고객에게 알릴 수 있습니다. SageMaker는 사기 탐지 모델을 훈련하고 배포하는 데 사용할 수 있는 Random Cut Forest 및 XGBoost와 같은 내장된 기계 학습 알고리즘을 제공합니다. 또한 SageMaker는 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있는 사기 탐지를 위한 솔루션 세트를 제공합니다.
이상 탐지
의료 서비스 및 생명과학 조직은 이상을 자동으로 식별하고 환자 진단을 가속화하는 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. Amazon SageMaker를 사용하면 컴퓨터 비전 모델을 구축하여 의료 이미지에서 이상을 찾아내고 심층 분석 및 진단을 위해 자동으로 플래그를 지정할 수 있습니다. SageMaker는 이미지 분류와 같이 컴퓨터 비전에 최적화된 내장 알고리즘을 포함하여 기계 학습용으로 특별히 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 이를 통해 환자의 진단을 개선하고 진단에서 주관성을 줄이며 병리학자의 시간을 절약할 수 있습니다.
약물 개발
질병에 대한 이해와 약물 개발은 지루하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 생명 과학 기업들은 약물 개발 프로세스를 가속화할 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. Amazon SageMaker를 사용하면 다양한 사용 사례에 대한 교육 데이터에 레이블을 쉽게 지정할 수 있으므로 매우 정확한 ML 모델을 훈련하고 배포하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다. 생명 과학 기업은 SageMaker를 사용하여 이러한 지루한 작업을 자동화함으로써 신약 개발 프로세스를 가속화하고 의약품을 시장에 더 빠르게 출시하며 환자와 사회에 가치를 기여하는 삶을 변화시키는 의약품을 제공할 수 있습니다.
고객
Celgene(현재 Bristol Myers Squibb에 속함)은 Amazon SageMaker와 Amazon EC2 P3 인스턴스를 사용하여 모델 훈련 시간과 생산성을 가속화하여 획기적인 연구와 발견에 집중할 수 있게 되었습니다.
GE Healthcare는 의료 서비스 제공자와 환자에게 더 나은 결과를 제공함으로써 의료 서비스를 혁신하고 있습니다. Amazon SageMaker는 GE Healthcare가 강력한 인공 지능 도구 및 서비스에 액세스하여 환자 치료 서비스를 더욱 개선할 수 있게 해 줍니다.
AWS는 모든 정보에 대한 액세스를 통합하고 Novartis가 정보에 입각한 중요한 의사 결정을 빠르게 내릴 수 있도록 함으로써 제조 공정을 혁신합니다. 이들은 Amazon SageMaker를 사용하여 라인 클리어런스를 결정하는 컴퓨터 비전 기반 모델을 구축하고 있습니다.
Propeller Health는 AWS에 구축된 인프라와 함께 Amazon SageMaker 및 Amazon Redshift 등의 솔루션을 사용하여 기계 학습을 적용해 환자에게 현지 기상 조건, 최근 약물 사용 및 기타 요소에 기반한 환자 건강 예측을 제공합니다.
리소스
Amazon SageMaker