機器學習在醫療保健和生命科學的運用

大規模理解科學和健康資料

AWS Machine Learning 讓醫療保健和生命科學組織能夠透過專門建置的健康 AI 服務和最全面的機器學習平台來理解其健康資料。面對從醫療保健成本上升到醫師倦怠,再到健康資料不一致、複雜性等一系列嚴峻挑戰,醫療保健和生命科學組織正在採用機器學習來加快創新步伐並提高效率。 AWS 提供無與倫比的可靠性、安全性和資料隱私性。藉助 AWS Machine Learning,醫療保健服務提供者、付款人、製藥公司、新創公司、獨立軟體開發商和 IT 供應商正在全球範圍內改進和加速診斷、管理人口健康、支援藥物探索和實現照護基礎設施現代化。

使用 AWS Machine Learning 理解健康資料 (3:19)
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優勢

理解健康資料

理解健康資料

藉助自然語言處理等進階分析和機器學習功能,從原始、不同的健康資料中理解和擷取有意義的醫療資訊,以識別趨勢並做出預測。

加速創新步伐

加速創新步伐

透過專門建置的健康 AI 服務和全面的機器學習服務,加速您採用機器學習的步伐,以降低成本、提高效率並快速適應新的挑戰。

建立在受信任的平台上

建立在受信任的平台上

AWS 提供成熟、安全、可靠的雲端平台,深入了解醫療保健產業法規 (例如 HIPAA、GDPR),以及一致的資料透明度和控制,以保護患者隱私權。相較於任何其他雲端提供商,更多醫療保健客戶信任 AWS 的資料。

使用案例

在協助醫療保健和生命科學組織應對關鍵使用案例中新的複雜挑戰方面,機器學習發揮著越來越重要的作用。

  • 改善診斷
  • 管理人口健康
  • 加速藥物探索
  • 實現照護基礎設施現代化
  • 改善診斷
  • 改善診斷

    隨著健康資料的數量和可存取性增加,機器學習在診斷中發揮著重要作用。機器學習有助於建構、規範化和分析健康資料,因此醫療保健和生命科學組織可用於做出更好、更快的決策,無論是使用基因體測序進行精確診斷、早期癌症檢測,還是使用自訂機器學習模型實現進階的心臟可視性。 專門建置的健康 AI 服務可在幾分鐘內自動轉換健康資料,而不是數週或數月,因此,臨床醫師可以加速診斷並提供早期干預。

    手抓培養皿

    客戶案例研究

    機器學習服務

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    Amazon SageMaker

    使用 Amazon SageMaker 建置預測疾病模型。

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    Amazon Rekognition

    使用 Amazon Rekognition 自動化您的醫學影像和影片分析。

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    Amazon HealthLake

    使用 Amazon HealthLake 存放、轉換、查詢和分析健康資料。

  • 管理人口健康
  • 管理人口健康

    更好地了解人群的健康狀況可協助政策制定者和醫療保健系統做出資料驅動型決策,以照顧數百萬患者。 機器學習工具提供醫療事件的時間順序檢視,以協助醫療保健組織分析人口健康趨勢和結果。生物製藥組織可分析大規模人群基因體研究。客戶可以輕鬆建立患者同類群組及其治療、人口統計和測試,並使用進階的機器學習模型來了解人群如何隨時間變化,從而確定最適合患者人群的治療方法。

    使用觸控螢幕的人

    客戶案例研究

    機器學習服務

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    Amazon SageMaker

    使用 Amazon SageMaker 建置預測疾病模型。

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    Amazon HealthLake

    使用 Amazon HealthLake 存放、轉換、查詢和分析健康資料。

  • 加速藥物探索
  • 加速藥物探索

    製藥和生物科技公司需要找出創新的方式,以更快和更有效地探索、開發、試驗、製造和商業化療法。機器學習在整個製藥價值鏈中得到了充分利用,從藥物探索的快速實驗到智慧型製造,再到上市後監測以偵測不良事件。

    在實驗室工作的人

    客戶案例研究

    機器學習服務

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    Amazon SageMaker

    使用 Amazon SageMaker 建置預測疾病模型。

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    Amazon Transcribe Medical

    使用 Amazon Transcribe Medical 自動轉錄報告藥物不良事件的呼叫。

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    Amazon Translate

    使用 Amazon Translate 將報告翻譯成通用語言。

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    Amazon Kendra

    引入高度準確、智慧的企業搜尋服務,透過 Amazon Kendra 加速藥物開發。

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    Amazon Neptune

    使用 Amazon Neptune 建置用於藥物探索、目標識別和分子設計的知識圖形。

  • 實現照護基礎設施現代化
  • 實現照護基礎設施現代化

    健康產業很複雜,包含很多手動、紙質的程序和健康記錄。使用文件分類、自然語言理解和語音轉寫文字技術,機器學習可以簡化和自動化程序,以協助提高效率、減少醫院浪費,並緩解醫師的倦怠。 專門建置的健康 AI 服務和進階的機器學習模型可協助實現照護基礎設施現代化並減少營運開銷,同時支援互操作性,例如快速醫療互操作資源 (FHIR) 產業標準。

    穿著白大褂情緒糟糕的人

    客戶案例研究

    機器學習服務

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    Amazon HealthLake

    使用 Amazon HealthLake 存放、轉換、查詢和分析健康資料。

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    Amazon Textract

    使用 Amazon Textract 從健康文件中輕鬆地擷取印刷文字、手寫文字和資料。

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    Amazon Lex

    透過 Amazon Lex 使用語音和文字,將對話介面建置到任何健康應用程式中,例如作廢助手和數位前門應用程式。

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    Amazon Transcribe Medical

    使用自動語音識別準確轉錄醫患對話。

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    Amazon Comprehend Medical

    從醫師筆記、臨床試驗報告和患者健康記錄等自由格式的醫學文字中擷取健康資料。

客戶案例研究

Cerner 標誌
我們如何建立可提前識別慢性疾病發作的模型?
 
使用 Amazon SageMaker,Cerner 可在臨床表現前長達 15 個月預測充血性心力衰竭。將此預測工具配合個人健康記錄的即時整合,可為服務提供者做出決策提供即時支援。
Moderna 標誌
我們如何才能徹底變革藥物探索程序,並加速將藥物推向市場?
 
Moderna 使用在 AWS 基礎上建置的機器學習,以前所未有的速度開發了一種新的 mRNA 新冠肺炎疫苗。 演算法可實現快速的實驗週期,並協助設計 mRNA 和 DNA 序列;使品質控制資料分析自動化,節省了無數小時的人工審查;並使物流決策自動化。
Cambia 標誌
我們如何讓個人可存取重要的醫療保健資訊?
 
使用 Amazon Comprehend Medical 和 Amazon Textract,Cambia Health Solutions 可自動從藥物、醫療狀況和程序中擷取資訊,並將其記錄在便捷易用的單一平台中。這消除了工作中的大部分人為乾預,並且能更好地評估患者的健康風險。
Anthem 標誌
我們如何才能更有效地從保險理賠表單中擷取重要資訊?
 
使用 Amazon Textract,Anthem 能夠將其理賠程序數位化和自動化。Textract 的影像處理能力、偵測表格和表單的功能,以及對安全和合規標準的遵守,讓 Anthem 能夠每天快速處理數千個理賠。

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