Технические описания по медико‑биологическим разработкам

Реальные свидетельства в облаке

Компании, занимающиеся медико‑биологическими разработками, используют реальные свидетельства, полученные в клинической послепродажной практике, для доказательства эффективности лекарственных препаратов, поддержания их страхового статуса и повышения размеров компенсаций. В этом документе описываются эталонные архитектуры для сбора, обработки и использования данных с помощью сервисов AWS. Основываясь на этой информации, клиенты могут создавать собственные платформы для работы с реальными свидетельствами.

Преимущества использования продуктов AWS в системах GxP

В этом техническом описании рассматриваются факторы, которые следует принимать во внимание организациям, придерживающимся требований GxP, при развертывании систем в облаке AWS. В частности, приводятся предложения по обновлению системы качества и интеграции облачных технологий в жизненный цикл разработки системы, а также даются рекомендации по работе с облачными приложениями для отделов нормативного обеспечения.

Как облачные высокопроизводительные вычисления сокращают время для анализа данных доклинических исследований

В этом техническом описании рассматривается использование высокопроизводительных вычислений в облаке при проведении доклинических исследований в отношении биотехнологий и лекарственных препаратов.

Модернизация производства в сфере медико‑биологических разработок

В этом техническом описании рассказывается, как производственные компании в сфере медико‑биологических разработок создали в облаке современные платформы данных, соответствующие требованиям GxP, и смогли таким образом улучшить отслеживаемость, а также получить важные сведения благодаря улучшенной аналитике данных.

Облачные платформы для производства и управления поставщиками

В этом техническом описании рассматривается использование облачных технологий для повышения эффективности производства и управления поставщиками. В частности, приводятся сведения о том, как компании, занимающиеся медико‑биологическими разработками, могут добиться непротиворечивости, усилить контроль и обеспечить соответствие требованиям при работе с подрядчиками и поставщиками.

Озера данных: получение новой аналитической информации на основе имеющихся данных

В этом техническом описании рассматривается, как при надлежащем управлении существующие данные, полученные в результате исследований, производства и промышленного внедрения, в сочетании с новыми источниками данных могут использоваться для создания озер данных и получения новых аналитических выводов.

AWS и SAP: регламентируемые рабочие нагрузки в облаке

В этом техническом описании рассказывается, как компании могут упростить и ускорить миграцию с локального оборудования на SAP HANA в облаке AWS.

GxP в облаке AWS

Выполнение регламентируемых рабочих нагрузок в облаке повышает прозрачность и непротиворечивость, расширяет возможности аудита, обеспечивает масштабируемость и прозрачность расходов, а также сокращает потребность в использовании локального оборудования. В этом техническом описании рассматривается соблюдение требований GxP в облаке AWS и рассказывается о преимуществах нового подхода к регулируемым рабочим нагрузкам с точки зрения эффективности и соблюдения требований.

Архитектурное проектирование для обеспечения безопасности геномных данных и их соответствия требованиям

В этом техническом описании рассматриваются часто задаваемые клиентами Amazon Web Services (AWS) вопросы о рекомендациях по безопасности в отношении данных генома человека и наборов данных контролируемого доступа, полученных из репозиториев национальных институтов здравоохранения (NIH), таких как «База данных генотипов и фенотипов» (dbGaP) и «Полногеномные исследования связей» (GWAS). Наша цель – предоставить полезный инструмент, который можно использовать для обеспечения соответствия стандартным требованиям в области защиты конфиденциальности и безопасности.

Руководство AWS по геномике

В этом техническом описании приводятся стандартные стратегии и рекомендации, которые клиенты AWS успешно применяют для анализа данных секвенирования генома и наборов сопутствующих медицинских данных.

Электронная книга. Бизнес‑аналитика следующего поколения в сфере медико‑биологических разработок

В этой электронной книге рассматриваются преимущества AWS в отношении бизнес‑аналитики для здравоохранения и медико‑биологических разработок. В число таких преимуществ входят сервисы, которые позволяют клиентам создавать решения, совместимые со всеми ведущими платформами обеспечения соответствия.

Три причины, по которым ИТ‑инфраструктура безопаснее в облаке

Интервью с Мэттом Феррари, техническим директором компании ClearDATA, партнера APN, об укреплении безопасности учреждений здравоохранения путем развертывания в облаке AWS.

Создание на AWS безопасной архитектуры, соответствующей требованиям HIPAA

В этом документе кратко показано, как компании могут использовать Amazon Web Services для создания систем обработки информации, соответствующих требованиям HIPAA.

Электронная книга. Обеспечение соответствия требованиям в сфере медико‑биологических разработок на AWS

AWS предоставляет глобальную инфраструктурную платформу для создания и обслуживания облачных решений, соответствующих требованиям HIPAA и других стандартов, регламентирующих рабочие нагрузки.

Избранные видео и вебинары по медико‑биологическим разработкам

Cloud computing for precision medicine
High‑performance computing for life sciences
Accelerating health research with AWS
Next‑gen business intelligence for life sciences
Research platforms for precision medicine
Continuous compliance for life sciences

Эталонные архитектуры для медико‑биологических разработок

Избранные публичные наборы данных

Это лишь небольшая подборка публичных наборов данных на AWS. Полный список наборов данных для здравоохранения и медико‑биологических разработок см. на странице Публичные наборы данных на AWS.


Начало работы

Лидирующие компании в области медико‑биологических разработок уже используют решения AWS. Свяжитесь с нашими специалистами и начните работать с облаком AWS уже сегодня.