Publicado: Nov 15, 2022
O Amazon HealthLake anuncia novos recursos de análise, tornando mais fácil para os clientes consultar, visualizar e criar modelos de machine learning em seus dados do HealthLake. Com esse lançamento, o HealthLake transforma os dados do cliente em um formato pronto para análise no AWS Lake Formation praticamente em tempo real. Isso elimina a necessidade de os clientes executarem exportações e transformações de dados complexas. Agora, os clientes podem simplesmente se concentrar em consultar os dados com SQL usando o Amazon Athena, criar visualizações usando o Amazon QuickSight ou outras ferramentas de terceiros e usar esses dados para criar modelos de machine learning com o Amazon SageMaker.
Casos de uso de análise de assistência médica, como análise de saúde da população e análise de requerimentos, exigem que os clientes usem dados de várias fontes diferentes, como PEPs (Prontuários Eletrônicos do Paciente), requerimentos e dispositivos. Isso envolve a criação de pipelines de dados complexos e a execução de extração e transformações que geralmente levam meses de trabalho pesado indiferenciado. O HealthLake reduz o tempo de meses para dias ao normalizar esses dados de várias fontes distintas em um formato interoperável e ativar ainda mais esses dados para análise no AWS Lake Formation. Os clientes podem aplicar controles granulares, compartilhar esses dados dentro da organização e criar aplicações rapidamente, como registros médicos longitudinais de pacientes. Com alguns cliques, os clientes podem usar uma série de serviços da AWS, como Amazon Athena, Amazon Quicksight e Amazon SageMaker, para criar painéis de saúde da população, executar análises de requisitos e criar modelos de previsão de lacunas de atendimento.
Esse novo recurso está disponível em Leste dos EUA (Ohio), Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon). Para saber mais, consulte o Guia do desenvolvedor e o Guia da API.