在 AWS 上，您可以建置和執行具有追溯性、即時或預測性的資料應用程式，以加快從基因體資料到基因體洞察的旅程。將資料處理時間從一周縮短到幾個小時，並獲得對癌症、囊狀纖維化和阿茲海默症等疾病的早期洞察。了解 AstraZeneca 和 Fred Hutchinson 等 AWS 客戶如何縮短獲得結果的時間，並在 AWS 上大規模執行其基因體工作負載。

無論您是執行運算密集型、FPGA 還是基於 GPU 加速的應用程式，都可以使用 Amazon EC2 找到合適的運算平台。如果您正在執行運算密集型應用程式，請閱讀此部落格以了解如何使用 AWS Graviton2 顯著降低成本。您還可以使用 AWS Batch 協調批次工作負載並使用任何工作流程語言 (例如 Nextflow、DRAGEN、Cromwell 和 NVIDIA Clara Parabricks) 來執行您的分析。AWS Open Data Program 開放式提供內部可用的資料集，其中包含 40 多個開放的生命科學和基因體資料集，以實現無障礙協作，從而為研究和臨床社群提供單一的書面事實來源。

AWS 帶來最廣泛和最深入的執行個體類型集、可擴展的儲存解決方案以及進階的機器學習和資料整合服務，以滿足成像工作負載的要求。在 AWS 上，您可以提升圖像分析並促進長期資料保留。HPC on AWS 支援的工作負載包括基礎研究、資料傳輸、儀器整合、診斷醫學成像、高內容篩查、數位病理學、MRI、PET、X 射線和 CT 掃描。了解 AMBRA Health 如何在 AWS 上擴展其醫學成像平台，以及加州大學聖地牙哥分校如何利用 AWS 的 HIPAA 安全環境將基於機器學習的演算法部署到 X 射線圖像。

利用圖形優化的 G4 Amazon EC2 執行個體，促進即時醫學圖像轉譯。藉由 AWS DataSync，您可以在內部部署或雲端儲存解決方案之間快速傳輸資料以進行儲存或處理，或者使用 NICE DCV 遠端串流協定從內部部署工作站遠端傳輸資料。您可以使用 AWS SageMaker 的機器學習功能改進醫學圖像中的識別和模式分類。