Amazon Comprehend

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LexisNexis Legal & Professional 是一間為法律和企業專業人士提供內容及科技解決方案的全球供應商,服務的客戶遍及超過 175 個國家/地區,並提供超過 20 億個可搜尋存檔。

「我們為法律專業人士提供富有洞見的研究和分析,協助其做出明智的決策。因此,我們不斷尋找從法律文件中更有效地汲取洞見的方式。多虧 Amazon Comprehend 提供的自動化機器學習 (ML) 功能,我們現在不必應付與 ML 相關的複雜問題,就能建立精準的自訂實體辨識模型。該功能可以從超過 2 億份文件中迅速找到我們最重視的實體 (例如法官和律師),且準確度超過 92%。」

– LexisNexis 資料長 Rick McFarland

Amazon Comprehend Medical

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福瑞德哈金森腫瘤研究中心 (Fred Hutchinson Cancer Research Center) 希望能在 2025 年以前,找到癌症治癒方法。

「治療癌症其實只是時間的問題,對致力治療癌症的病患和研究人員來說,時間就是珍貴而有限的資源。在開發臨床試驗及應用至適合病患的過程中,研究團隊必須整理和標記堆積如山的非結構化臨床記錄資料。Amazon Comprehend Medical 可簡化這項耗時工作,以往好幾個小時的工作量,如今只要幾秒鐘便能完成。經過這個重要步驟,研究人員能快速取得所需資訊,進而尋找可行的洞見,讓病患的救命療程有所進展。」

– 福瑞德哈金森腫瘤研究中心資訊長 Matthew Trunnell

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非營利組織 FINRA 的主要業務是保護投資者和維持市場誠信,負責監管與美國大眾有生意往來的眾多經紀公司,這是證券市場上很重要的任務之一。

「FINRA 會收到上百萬份文件和未結構化資料,據以支援調查、稽核和法規遵詢作業。過去,我們的調查和稽核人員必須親自檢閱這些文件的每一頁,或是執行聚焦式搜尋,才能找到所需資料。有了 Amazon Comprehend,我們可以快速擷取個人和組織資料,將已擷取實體和 FINRA 記錄加以比對,標記出利害關係人,並找出與其他文件的相似之處。」

– FINRA 資深技術總監 Dmytro Dolgopolov

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羅氏 (Roche) 是全球製藥和診斷領域的先驅,其致力於發展科學,以改善世人的生活。羅氏的 NAVIFY 決策支援產品組合可協助跨領域照護團隊,將大量資料轉換成可行洞見,使其得以輕鬆瀏覽漸趨複雜的醫療資訊。

「羅氏 NAVIFY 決策支援產品組合所提供的解決方案,可加速研究及實現個人化醫療保健服務。有鑑於醫院系統每日產出以 PB 為單位的非結構化資料,我們的目標是收集這些資訊,將其轉換成可有效存取及理解的實用洞見。Amazon Comprehend Medical 正好提供了這項功能,協助我們從醫療文件中快速擷取資訊並加以結構化,藉此對病患建立完善的縱向理解,並且實現決策支援和人口分析等優勢。」

– 羅氏分析工程長 Anish Kejariwal

Tint

TINT 幫助 B2C 行銷人員從社交媒體中尋找、策劃和展示在行銷中最有效的客戶內容。

「我們的業務著重在為那些依賴我們的品牌,提供最佳的行銷內容。Amazon Comprehend 協助我們大幅提高平台內容分析功能的品質和準確度,為最具影響力的行銷活動找出正確內容。Amazon Comprehend 讓我們能專注於核心產品,不必再為建立機器學習模型的繁重工作憂心。」

– TINT 資訊長 Ryo Chiba

Good_pwc

PricewaterhouseCoopers (PwC) 是一間跨國專業服務供應商,專門協助客戶解決複雜問題,並從各產業中尋找商機。

「Amazon Comprehend Medical 幫助我們在更短時間內實現更優異的工作成果,並縮減成本費用。透過 Amazon Comprehend Medical,我們的客戶能更專注於建立更智慧化的應用程式,同時獲取重要洞見,無需費心處理注釋、培訓和重新訓練模型等瑣事。這能協助我們大規模執行人工作業,同時確保準確度和安全性,讓我們得以建立更有效的解決方案,獲得更好的病患治療和臨床成果。舉例來說,我們有個製藥產業的客戶使用 Amazon Comprehend Medical 處理有限數量的樣本,從中擷取可識別醫療相關事件的資訊。從初步成果來看,我們現在的生產速度遠比過去更快了。」

– PricewaterhouseCoopers 醫療保健 AI 主管 Matt Rich

Vidmob

技術平台 VidMob 可將行銷人員與全球的專業編輯、動畫師和動態圖像設計師串連起來。

「Amazon Comprehend 和 Amazon Transcribe 服務允許 VidMob 在我們的 Agile Creative Suite 中建立高品質機器學習文字分析,使我們得以前所未有的方式幫助品牌客戶了解內容效能。我們能從影片內容中轉錄文字,並使用 Comprehend 快速分析文字,向創作者社群和客戶展示實際可行的洞見,從而為他們帶來市場策略方面的優勢。」

– VidMob 創辦人兼執行長 Alex Collmer

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ConvergeHEALTH 是 Deloitte 旗下的生命科學和健康照護產品組織,投入建立數位和分析平台的工作至今已超過五年。

「Amazon Comprehend Medical 能協助我們和客戶從醫學資料中發掘可行的洞見,我們對此感到振奮不已。最新方案為我們的 ConvergeHEALTH 產品和 Deloitte 顧問解決方案提供了全面整合的選項。因此,我們才能將模型調整到最佳狀態,不僅可以擴展、合乎成本效益,而且安全無虞。以前使用舊有醫學自然語言處理工具,勢必無法達到這般成效。我們目前正努力將資訊擷取及分類服務應用至真實世界證據 (real world evidence)、藥品安全監控、競爭情報和供應商效率等方面,協助我們探索所需資訊以取得重要洞見,持續帶動產業轉型。」

– Deloitte 旗下 ConvergeHEALTH 資訊長 Dan Housman

PubNub

PubNub 是領先業界的即時 API 供應商,可建立聊天、裝置控制和即時地圖等應用程式。

「PubNub 發現,聊天和協作已然成為全球客戶的主要使用案例...我們可以結合其他 AI 產品,例如 Amazon Polly (文字轉換語音)、Amazon Comprehend (NLP) 和 Amazon Lex (聊天機器人),讓聊天應用程式更智慧化,最終協助我們的客戶透過高效能且本地化的聊天功能,更輕鬆地拓展國際業務。」

– PubNub 產品管理總監 David Hegarty

Good_cleardata

醫療保健組織仰賴 ClearDATA 的協助,防範資料隱私風險、改善資料管理,並擴大醫療保健 IT 雲端基礎架構的規模。ClearDATA 經 HITRUST 9.1 認證,可協助這些組織保護機密資訊,並強化重要的雲端應用程式。

「我們的重要任務之一,便是提供準確清查所有 PHI 或 PII 資料的方法,並清楚追蹤上述資料傳遞及儲存的系統位置,以防發生安全事件或資料外流等問題,或是代表客戶符合一般資料保護規範 (GDPR) 之相關規定。透過 Hera,我們得以控制這些非結構化資料集,取得病患治療和醫學記錄等方面的洞見,有效拯救生命。PHId API 也可協助我們辨識及隱藏病患機密資料,保護資料安全。」

– ClearDATA 資訊長 Matt Ferrari

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ClearView Social 提供一鍵式社交媒體共享工具,可提高員工的參與度。

「我們使用 Amazon Comprehend 閱讀文章和擷取主題,並透過機器學習自動標記。Amazon Comprehend 會標記可信度最高的實體,使我們能更精確地評估媒體曝光價值,以判斷社交媒體的 ROI。我們以前只能取得非常粗略的媒體曝光價值預測,現在已不可同日而語。」

– ClearView Social 資訊長 Bill Boulden

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Cloudticity 可協助醫療保健組織設計、建立、移轉、管理和最佳化 AWS 上的 HIPAA 合格解決方案。

「Cloudticity 的任務是協助醫療保健組織提供更優質的病患照護服務,希望最終能改善世人的健康狀況。我們利用 Comprehend Medical 從 HL7 訊息即時找出藏在非結構化醫療文字中的洞見,藉此發掘訊息間的隱藏關係,協助臨床醫師對療程做出明智的決策。」

– Cloudticity 創辦人兼執行長 Gerry Miller

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影片平台 VideoPeel 可方便品牌收集、管理和發佈消費者見證。

「我們正在改變傳統的消費者搜尋方式,藉由導入影片並自動分析該影片,找到動態的消費者角色,據此採取行動。我們與 Amazon 的 AI 和機器學習技術整合 (例如 Amazon Transcribe、Amazon comprehend 和 Amazon Rekognition),因而可以使用並分析這些影片,為每個人建立描述檔。」

– VideoPeel 共同創辦人兼執行長 Patrick Tedjamulia

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Suki 是一家醫療保健科技公司,致力於為醫師建立語音啟用的數位助理。

「醫師有 50% 的工作時間花在輸入或取得資訊,而非與病患實際互動,這不僅消耗大量心力,更讓醫師分心,使其無法從事他們最熱愛的工作,亦即照顧病患。Suki 正嘗試改變現狀。醫師可透過 Suki 將文書作業時間縮短 68%。我們目前仍在試驗,使用 Amazon Comprehend Medical 從文字記錄中擷取結構化資料,目標是從 Amazon Comprehend Medical 將輸出內容整合至 Suki,簡化醫師的工作流程。我們相當看好 Amazon Comprehend Medical 的潛力及後續影響!」

– Suki 資訊長 Karthik Rajan

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