AWS Public Sector Blog

Supporting healthcare with technology in response to COVID-19

Telemedicine nurse on laptop

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Cloud-based technology is supporting healthcare organisations and governments in response to the evolving COVID-19 situation. Healthcare providers and professionals, governments, and patients around the world are facing an unprecedented challenge.

Healthcare organizations and workers are on the frontline serving those affected by the illness and collaborating to find a cure. Healthcare organisations are adapting to this new way of working—from remote working to creating new diagnosis and care models to enhancing research.

Some healthcare professionals are remotely reviewing, triaging, and addressing incoming requests from citizens and patients and some are conducting research to improve the diagnosis and treatment of COVID-19.

Here are some of the ways that these health-focused organisations use cloud-based technology to help improve patient services and outcomes:

Teleconsultations

Due to the large volume of suspected COVID-19 cases, many general practitioner (GP) services and outpatient clinics are looking to provide consultations via video, both to meet demand and decrease the spread of the disease.

Some of our Amazon Web Services (AWS) Partner Network (APN) Partners, such as Babylon Health and Exprivia I, are examples of the transformation to remote consultations.

Babylon Health provides teleconsultations and uses artificial intelligence (AI)-based systems to assess known symptoms and risk factors to provide informed, up-to-date medical information to patients. Exprivia I delivers telemedicine and tele-monitoring of confined COVID-19 positive patients who are following the 14-day isolation at home. Another APN Partner, QDoctor also provides a video consultation service to GPs, hospitals, and patients. It provides the duty doctor with a managed workflow and access to patient records to help during the consultation.

Services like Amazon Connect, Amazon Lex, and Amazon Polly can be used to help support customers looking to manage a spike in their call centers related to COVID-19. Customers are able to combine their COVID-19 triage protocols with capabilities to deploy conversational agents (whether through voice or web channels) to address questions related to the novel coronavirus and educate, engage, and empower their communities. This is similar to how the NHS addressed their call volume spike with the EHIC rollout.

Healthcare professionals and employees can still interact with patients through tele-counselling services to reduce the risk of infectious exposure, improve care access, spread clinicians’ workloads more efficiently, and increase the quality of the patient experience. If you need help rapidly deploying video consultation services for telemedicine, we are here to help. Please contact us.

Data analytics and predictive modeling

Over 2,000 exabytes of healthcare data is generated every year. One challenge is that the data is frequently stored in separate, unconnected locations. Gaining insights by connecting COVID-19 data will help us to understand the disease and better help people and healthcare providers avoid the outbreak’s worst impacts.

Building data lakes brings a range of different datasets together and helps people work together to create a data backbone. Amazon SageMaker can help extract insights from COVID-19 data and Amazon QuickSight can provide visualizations to present the data and share new insights into the outbreak.

Data lakes are just one tool governments and public health organizations could use to manage the large volumes of information they are having to process and synthesize. We are here to support if you need help developing a data lake or deriving insights from your healthcare data. Please contact us.

Open source solutions for the benefit of all

The global expansion of the COVID-19 pandemic requires real-time learning and collaborative work. The necessary collaboration will span across industries and sectors so we can come together to help preserve healthcare delivery and protect populations. By sharing plans and resources, we can deploy resources more effectively and offer better situational awareness to those at the front lines.

Private sector organizations, including AWS, formed the COVID-19 Healthcare Coalition, a collaborative industry response to the COVID-19. Its mission is to help save lives by providing real-time insights to aid healthcare delivery and protect populations. Each coalition member brings its own unique assets, shares resources and plans, and works together to support those on the front lines in responding to COVID-19.

Additionally, the AWS Diagnostic Development Initiative recently launched to support organisations who are working to quickly bring better, more accurate diagnostics solutions to market and promote better collaboration across organizations. As part of this, we are committing an initial investment of $20 million to accelerate diagnostic research and innovation, such as speeding our collective understanding and detection of COVID-19 and other innovate diagnostic solutions to mitigate future infectious disease outbreaks.

For more open source resources, AWS has also launched the HPC on AWS for COVID-19 Research program as part of the COVID-19 HPC Consortium. And the AWS Marketplace team is providing datasets to researchers and data scientist working on COVID-19 projects.

Whatever your focus area may be, please comment below if we can help you address any of your needs.

Read more stories about cloud-based technologies in healthcare and how technology can also be used for education and governments to enable remote working and learning. Read Jeff Barr’s blog post that covers how to make the transition from the office to the home just a bit easier and check in on our Industries blog for more healthcare updates.

 


Supportare l’assistenza sanitaria con la tecnologia in risposta a COVID-19

Telemedicine nurse on laptop

Gli operatori sanitari, i medici, i governi e i pazienti di tutto il mondo stanno affrontando una sfida senza precedenti. La tecnologia Cloud puÃē fornire un grande supporto per organizzazioni sanitare e governi in risposta all’evolversi dell’emergenza COVID-19.

Le organizzazioni sanitarie sono schierate in prima linea per aiutare tutti i malati e collaborano tra di loro per trovare una cura. Si stanno anche adattando a nuovi approcci lavorativi che comprendono il lavoro a distanza, la creazione di nuovi modelli di diagnosi e l’assistenza per migliorare la ricerca.

Molti operatori sanitari, lavorando da remoto, verificano, analizzano e definiscono le priorità delle richieste che arrivano da cittadini e pazienti; alcuni di loro conducono nuove ricerche per migliorare la qualità delle diagnosi e dei trattamenti legati al COVID-19.

Ecco una serie di esempi su come queste organizzazioni utilizzano la tecnologia Cloud per migliorare il servizio al paziente e non solo.

SERVIZI DI TELE-CONSULTO

A causa dell’enorme volume di casi sospetti di COVID-19, molti medici di medicina generale (GP) e molti ospedali stanno cercando di fornire tele-consulti per poter soddisfare tutte le esigenze e allo stesso tempo contenere il diffondersi della malattia.

Alcuni Partner del nostro Partner Network di Amazon Web Services, come Babylon Health ed Exprivia, rappresentano esempi di trasformazione di consulti e assistenza medica da remoto.

Babylon Health fornisce un servizio di tele-consulto. Utilizza servizi basati sull’intelligenza artificiale per valutare i sintomi già conosciuti ed i relativi fattori di rischio e per fornire informazioni mediche approfondite ed aggiornate ai pazienti. Exprivia fornisce servizi di tele-assistenza medica e tele-monitoraggio per i pazienti che sono risultati positivi al COVID-19 e che si trovano in isolamento durante i 14 giorni di quarantena in casa. Un altro Partner di APN, QDoctor, fornisce un servizio di video consultazione rivolta a servizi di medicina generale, ospedali e pazienti. Questa soluzione consente al medico di turno di gestire il flusso di lavoro e di accedere alle cartelle dei pazienti in tempo reale durante la consultazione. È possibile integrare il servizio Amazon Chime all’interno di applicazioni sia web sia mobile già esistenti utilizzando le SDK disponibili per tutti i principali linguaggi di programmazione.

Servizi come Amazon Connect, Amazon Lex e Amazon Polly possono essere utilizzati per aiutare i call center che devono gestire picchi di chiamate legate al COVID-19. I clienti saranno cosÃŽ in grado di combinare i protocolli di emergenza legati al COVID-19 con il numero di operatori adibiti ai consulti (via telefono, voce, o tramite canale web), sia per rispondere alle domande legate al nuovo coronavirus sia per tenere informata la comunità. Un esempio simile ÃĻ dato da NHS, che indirizza il flusso di picco di chiamate al call center tramite EHIC rollout.

Il personale sanitario e gli altri dipendenti possono interagire con i pazienti anche attraverso servizi di teleassistenza per ridurre il rischio di esposizione infettiva, migliorare l’accesso alle cure, distribuire i carichi di lavoro dei medici in modo piÃđ efficiente e migliorare la qualità dell’esperienza del paziente. Se avete bisogno di sviluppare rapidamente un servizio di video-consulto o di tele-medicina siamo a vostra disposizione. Contattateci.

ANALITICA DEI DATI E MODELLAZIONE PREVENTIVA

PiÃđ di 2.000 exabite di dati legati alla sanità vengono generati ogni anno. Il problema ÃĻ che tutti questi dati vengono quasi sempre immagazzinati in destinazioni separate e non connesse tra di loro. Processare le informazioni connettendo i dati legati al COVID-19 potrebbe aiutarci a comprendere la malattia e ad assistere meglio sia pazienti sia gli operatori della sanità nell’evitare gli impatti peggiori dell’epidemia.

La creazione di data lakes consente di mettere insieme una serie di set di dati diversi e aiuta le persone a lavorare insieme per creare un’unica struttura dati. Amazon SageMaker puÃē aiutare ad estrarre preziose informazioni dai dati sul COVID-19. Amazon QuickSight fornisce modelli di visualizzazione per la rappresentazione e condivisione dei dati epidemiologi.

Il servizio Data Lakes ÃĻ solamente uno di tutti i possibili strumenti che i governi e le organizzazioni sanitarie potrebbero utilizzare per gestire i grandi volumi di informazioni che devono elaborare e sintetizzare. Siamo a disposizione per fornirvi tutto il supporto se avete bisogno di aiuto per sviluppare un Data Lake o ricavare informazioni dettagliate dai dati sanitari. Contattateci.

SOLUZIONI DI OPEN SOURCE A BENEFICIO DELLA COLLETTIVITA’

L’espansione globale della pandemia COVID-19 richiede nuovi tipi di approccio al lavoro che sia di collaborazione e di apprendimento in tempo reale. La collaborazione necessaria si estenderà a tutti i settori unendoci nel tutelare il servizio sanitario e proteggere tutte le popolazioni. Condividendo piani e risorse potremo distribuire le risorse in modo piÃđ efficace e offrire una migliore consapevolezza della situazione a coloro che sono in prima linea.

Molte organizzazioni del settore privato, inclusa AWS, si sono riunite nella COVID-19 Healthcare Coalition, una risposta di collaborazione industriale per affrontare il COVID-19. La nostra missione ÃĻ quella di contribuire a salvare vite fornendo informazioni in tempo reale che promuovano l’assistenza sanitaria e proteggano la popolazione stessa. Ogni singolo membro della coalizione contribuisce mettendo a disposizione le sue attitudini specifiche, condividendo strategie e risorse e lavorando insieme agli altri membri per supportare tutti quelli che sono in prima linea nella lotta al COVID-19.

Abbiamo anche inaugurato la AWS Diagnostic Development Initiative a supporto a tutte le organizzazioni che stanno lavorando per trovare piÃđ velocemente nuove soluzioni diagnostiche e per promuovere una migliore forma di collaboratività tra tutte le organizzazioni. Abbiamo stanziato da subito 20 milioni di dollari per accelerare la ricerca diagnostica e per trovare altre risposte innovative che velocizzino la comprensione globale del COVID-19, insieme ad altre forme di soluzioni diagnostiche che potrebbero consentire in futuro di minimizzare gli impatti di nuove epidemie.

Per migliorare l’interscambio di risorse AWS ha anche lanciato il programma HPC on AWS for COVID-19 Research Program come parte del COVID-19 HPC Consortium. Il Team AWS fornisce dataset a ricercatori e scienziati impegnati sui progetti contro il COVID-129.

Se avete bisogno di aiuto e per qualunque approfondimento specifico potete scrivere un commento nell’area riservata sottostante.

Per ulteriori approfondimenti potete fare riferimento a “cloud-based technologies in healthcare”, anche per capire come la tecnologia possa essere usata per sviluppare apprendimento e lavoro da remoto per formazione o dai governi. Potete leggere i post nel blog di Jeff Barr’s per capire come facilitare lo spostamento del lavoro da ufficio a casa in remoto o dare un’occhiata la nostro industries blog per avere nuovi aggiornamenti legati alla sanità.

 


COVID-19: Das Gesundheitswesen mit Technologie unterstÞtzen

Telemedicine nurse on laptop

Cloud-basierte Technologie unterstÞtzt das Gesundheitswesen und Regierungen bei der Reaktion auf die sich stÃĪndig weiterentwickelnde COVID-19-Pandemie. Alle Akteure aus dem Gesundheitswesen, Regierungen und Patienten auf der ganzen Welt stehen vor einer noch nie dagewesenen Herausforderung.

Organisationen und Mitarbeiter des Gesundheitswesens stehen an vorderster Front, helfen den von der Krankheit Betroffenen und arbeiten gemeinsam an der Suche nach einer Therapie. Die Organisationen des Gesundheitswesens stellen sich dabei gerade auf eine neue Art der Arbeit ein – vom mobilen Arbeiten Þber die Schaffung neuer Diagnose- und Versorgungsmodelle bis hin zur Verbesserung der Forschung.

Einige Gesundheitsexperten ÞberprÞfen, analysieren und triagieren derzeit aus der Ferne eingehende Anfragen von BÞrgern und Patienten, andere fÞhren Forschungsarbeiten zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von COVID-19 durch.

Es gibt verschiedene MÃķglichkeiten, wie Gesundheitsorganisationen cloud-basierte Technologien nutzen kÃķnnen, um Dienstleistungen fÞr Patienten und Ergebnisse zu verbessern:

Telekonsultationen

Aufgrund der großen Menge an COVID-19- VerdachtsfÃĪllen bieten viele hausÃĪrztlichen Dienste und Ambulanzen derzeit Konsultationen per Video an, um sowohl die Nachfrage zu befriedigen als auch die Verbreitung der Krankheit zu verringern.

Einige unserer Amazon Web Services (AWS) Partner Network (APN) Partner wie Babylon Health und Exprivia I sind Beispiele fÞr die Umstellung auf Fernberatungen.

Babylon Health bietet Telekonsultationen an und nutzt Systeme auf der Grundlage kÞnstlicher Intelligenz (KI) zur Bewertung bekannter Symptome und Risikofaktoren, um den Patienten fundierte, aktuelle medizinische Informationen zu liefern. Exprivia I bietet Telemedizin und Telemonitoring fÞr isolierte COVID-19-positive Patienten, die wÃĪhrend der 14-tÃĪgigen QuarantÃĪne zu Hause sind. Ein weiterer APN-Partner, QDoctor, bietet HausÃĪrzten, KrankenhÃĪusern und Patienten ebenfalls einen Video-Beratungsdienst an. Dieser ermÃķglicht dem diensthabenden Arzt einen koordinierten Ablauf und Zugang zu den Patientenakten und hilft so wÃĪhrend der Behandlung.

Dienste wie Amazon Connect, Amazon Lex und Amazon Polly kÃķnnen dazu verwendet werden, Kunden zu unterstÞtzen, die in ihren Callcentern eine Überlastung im Zusammenhang mit COVID-19 bewÃĪltigen mÞssen. Die Kunden kÃķnnen ihre COVID-19-Triage-Protokolle mit der MÃķglichkeit kombinieren, GesprÃĪchsagenten einzusetzen (sei es Þber Sprach- oder Web-KanÃĪle), um Fragen im Zusammenhang mit dem neuartigen Coronavirus zu beantworten und die Gemeinschaft aufzuklÃĪren, zu involvieren und zu stÃĪrken. Dies entspricht in etwa dem Vorgehen von Großbritanniens National Health Service (NHS) zur BewÃĪltigung des gesteigerten Anrufvolumens bei der EHIC-EinfÞhrung. Ein Blog-Beitrag, der sich eingehender mit diesem Thema befasst, ist hier zu finden.

Experten und Mitarbeiter des Gesundheitswesens kÃķnnen nach wie vor durch Tele-Beratungsdienste mit Patienten interagieren, um das Risiko einer Ansteckungsgefahr zu verringern, den Zugang zur Versorgung zu verbessern, die Arbeitsbelastung der KlinikÃĪrzte effizienter zu steuern und die QualitÃĪt der Patientenbetreuung zu erhÃķhen. Wenn Sie Hilfe bei der schnellen Bereitstellung von Videoberatungsdiensten fÞr die Telemedizin benÃķtigen, sind wir fÞr Sie da. Bitte kontaktieren Sie uns.

Datenanalyse und Vorhersagemodelle

Jedes Jahr werden Þber 2.000 Exabyte an Gesundheitsdaten generiert. Eine Herausforderung besteht darin, dass die Daten hÃĪufig an getrennten, nicht miteinander verbundenen Orten gespeichert werden. Die VerknÞpfung von COVID-19-Daten wird uns dabei unterstÞtzen, die Krankheit besser zu verstehen und den Menschen und Gesundheitsdienstleistern zu helfen, die schlimmsten Auswirkungen des Ausbruchs zu vermeiden.

Durch den Aufbau von Datensammlungen werden eine Reihe verschiedener DatensÃĪtze zusammengefÞhrt und bilden gemeinsam ein DatenrÞckgrat. Amazon SageMaker kann dabei helfen, Erkenntnisse aus COVID-19-Daten zu extrahieren, und Amazon QuickSight kann Visualisierungen bereitstellen, um diese Daten zu prÃĪsentieren und neue Erkenntnisse Þber den Ausbruch zu teilen.

Datensammlungen sind nur ein Instrument, das Regierungen und Gesundheitsorganisationen zur Verwaltung der großen Informationsmengen, die sie verarbeiten und synthetisieren mÞssen, einsetzen kÃķnnen. Wir unterstÞtzen Sie, wenn Sie Hilfe bei der Entwicklung eines Datenpools oder bei der Ableitung von Erkenntnissen aus Ihren Gesundheitsdaten benÃķtigen. Bitte kontaktieren Sie uns.

Open-Source-LÃķsungen zum Nutzen aller

Die weltweite Ausbreitung der COVID-19-Pandemie erfordert Echtzeit-Lernen und Zusammenarbeit. Diese Zusammenarbeit wird sich Þber Branchen und Sektoren erstrecken, damit wir gemeinsam dazu beitragen kÃķnnen, die Gesundheitsversorgung zu erhalten und die BevÃķlkerung zu schÞtzen. Durch die gemeinsame Nutzung von PlÃĪnen und Ressourcen kÃķnnen wir die Mittel wirksamer einsetzen und den Menschen vor Ort ein besseres Bild der Lage vermitteln.

Privatwirtschaftliche Einrichtungen, einschließlich AWS, haben die COVID-19 Healthcare Coalition gegrÞndet, eine gemeinsame Reaktion der Industrie auf COVID-19. Ihr Ziel ist es, Leben zu retten, indem sie in Echtzeit-Daten liefert, um die medizinische Versorgung zu sichern und die BevÃķlkerung zu schÞtzen. Jedes Mitglied bringt seine eigenen speziellen FÃĪhigkeiten ein, teilt Mittel und Konzepte und arbeitet gemeinsam daran, diejenigen an vorderster Front bei der Reaktion auf COVID-19 zu unterstÞtzen.

DarÞber hinaus wurde vor kurzem die AWS Diagnostic Development Initiative gestartet, um Organisationen zu unterstÞtzen, die daran arbeiten, schnell bessere und genauere DiagnoselÃķsungen auf den Markt zu bringen und eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Organisationen zu fÃķrdern. Im Rahmen dieser Initiative verpflichten wir uns zu einer Anschubfinanzierung in HÃķhe von 20 Millionen US-Dollar, um die diagnostische Forschung und Innovation zu beschleunigen, wie z.B. unser allgemeines VerstÃĪndnis und die Erkennung von COVID-19 und anderer innovativer diagnostischer LÃķsungen zur EindÃĪmmung kÞnftiger AusbrÞche von Infektionskrankheiten.

Um mehr Open-Source-Ressourcen zu erhalten, hat AWS auch das Programm HPC fÞr AWS in der COVID-19 Forschung als Teil des COVID-19 HPC-Konsortiums ins Leben gerufen. Und das AWS-Marketplace-Team stellt Forschern und Datenwissenschaftlern, die an COVID-19-Projekten arbeiten, DatensÃĪtze zur VerfÞgung.

Was auch immer Ihr Schwerpunktbereich ist, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir Ihnen dabei helfen kÃķnnen.

Lesen Sie weitere Geschichten Þber cloud-basierte Technologien im Gesundheitswesen und darÞber, wie die Technologie auch im Bildungswesen und bei Regierungen eingesetzt werden kÃķnnen, um mobiles Arbeiten und Lernen zu ermÃķglichen. Lesen Sie außerdem den Blogbeitrag von Jeff Barr, der sich damit befasst, wie man den Übergang vom BÞro nach Hause ein wenig einfacher gestalten kann, und schauen Sie in unserem Branchen-Blog nach weiteren Neuigkeiten aus dem Gesundheitswesen.

 


 

Mendukung layanan kesehatan dengan teknologi sebagai tanggapan terhadap COVID-19

Telemedicine nurse on laptop

Teknologi berbasis cloud mendukung organisasi perawatan kesehatan dan pemerintah dalam menanggapi berkembangnya situasi COVID-19. Penyedia dan profesional perawatan kesehatan, pemerintah, dan pasien di seluruh dunia menghadapi tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Organisasi layanan kesehatan dan tenaga kesehatan berada di garis depan untuk melayani mereka yang mengalami dampak dari penyakit ini dan berkolaborasi untuk menemukan obatnya. Organisasi layanan kesehatan beradaptasi dengan cara kerja baru ini—dari bekerja jarak jauh, membuat model diagnosis dan perawatan baru hingga meningkatkan penelitian.

Beberapa tenaga profesional layanan kesehatan meninjau, melakukan triase dan memenuhi permintaan warga dan pasien dari jarak jauh, dan sebagian melakukan penelitian untuk meningkatkan diagnosis dan pengobatan COVID-19.

Berikut ini beberapa cara yang digunakan oleh organisasi-organisasi yang berfokus di bidang kesehatan dalam memanfaatkan teknologi berbasis cloud untuk membantu meningkatkan layanan pasien dan hasil:

Telekonsultasi

Karena besarnya jumlah kasus terduga COVID-19, banyak layanan dokter umum dan klinik rawat jalan mencoba memberikan konsultasi melalui video, baik untuk memenuhi permintaan maupun mengurangi penyebaran penyakit.

Beberapa Partner Amazon Web Services (AWS) Partner Network (APN) seperti Babylon Health dan Exprivia I adalah contoh transformasi konsultasi jarak jauh.

Babylon Health menyediakan telekonsultasi dan menggunakan sistem berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) untuk menilai gejala dan faktor risiko yang diketahui untuk memberikan informasi medis terkini dan tepercaya kepada pasien. Exprivia I memberikan telemedicine dan telemonitoring terhadap pasien positif COVID-19 yang melakukan isolasi diri selama 14 hari di rumah. Partner APN lainnya, QDoctor juga memberikan layanan konsultasi video bagi dokter umum, rumah sakit, dan pasien. QDoctor memberikan alur kerja yang teratur dan akses ke catatan pasien kepada dokter yang bertugas untuk membantu selama konsultasi.

Layanan seperti Amazon Connect, Amazon Lex, dan Amazon Polly dapat digunakan untuk membantu mendukung pelanggan yang ingin mengelola lonjakan pusat panggilan akibat COVID-19. Pelanggan dapat mengkombinasikan protokol triase COVID-19 dengan kemampuan menerapkan agen percakapan (baik melalui suara atau saluran web) guna menjawab pertanyaan terkait novel coronavirus dan mendidik, melibatkan, dan memberdayakan berbagai komunitas masyarakat. Ini mirip dengan cara NHS mengatasi lonjakan jumlah panggilan dengan peluncuran EHIC.

Para profesional dan karyawan layanan kesehatan tetap dapat berinteraksi dengan pasien melalui layanan telekonseling untuk mengurangi risiko paparan infeksi, meningkatkan akses perawatan, mendistribusikan beban kerja dokter secara lebih efisien dan meningkatkan kualitas pengalaman pasien. Apabila Anda memerlukan bantuan untuk menerapkan layanan konsultasi video untuk telemedicine dengan cepat, kami siap membantu. Hubungi kami.

Analisis data dan pemodelan prediktif

Lebih dari 2.000 exabyte data layanan kesehatan dihasilkan setiap tahunnya. Salah satu tantangannya adalah data tersebut sering disimpan di lokasi terpisah yang tidak terhubung. Wawasan yang diperoleh dengan menghubungkan data COVID-19 akan membantu kita memahami penyakit tersebut dan membantu masyarakat dan para tenaga dan penyedia layanan kesehatan menghindari dampak terburuk wabah ini dengan lebih baik.

Membangun data lake menyatukan serangkaian data set yang berbeda dan membantu orang-orang bekerja bersama untuk membuat data backbone. Amazon SageMaker dapat membantu mengekstrak wawasan dari data COVID-19 dan Amazon QuickSight dapat menyediakan visualisasi untuk menyajikan data dan membagikan wawasan baru mengenai wabah ini.

Data lake hanyalah salah satu alat yang dapat digunakan oleh organisasi-organisasi pemerintahan dan kesehatan untuk mengelola jumlah informasi yang besar yang harus mereka proses dan satukan. Kami hadir untuk mendukung jika Anda memerlukan bantuan mengembangkan data lake atau mendapatkan wawasan dari data layanan kesehatan Anda. Hubungi kami.

Solusi sumber terbuka untuk kepentingan bersama

Ekspansi global pandemi COVID-19 memerlukan pembelajaran real-time dan kerja secara kolaboratif. Kolaborasi yang diperlukan akan menjangkau lintas industri dan sektor sehingga kita dapat bersama-sama membantu menjaga kelancaran layanan kesehatan dan melindungi populasi. Dengan berbagi rencana dan sumber daya, kita dapat menggunakan sumber daya secara lebih efektif dan menawarkan kesadaran situasional yang lebih baik kepada mereka yang berada di garis depan.

Organisasi-organisasi sektor swasta, termasuk AWS, membentuk COVID-19 Healthcare Coalition, sebuah respon industri kolaboratif terkait COVID-19. Misinya adalah untuk membantu menyelamatkan nyawa dengan memberikan wawasan real-time untuk membantu pelayanan kesehatan dan melindungi populasi. Setiap anggota koalisi membawa aset uniknya sendiri, berbagi sumber daya dan rencana, serta bekerja sama untuk mendukung mereka yang berada di garis depan dalam merespon COVID-19.

Selain itu, AWS baru-baru ini meluncurkan AWS Diagnostic Development Initiative untuk mendukung organisasi-organisasi yang bekerja dengan cepat membuat solusi diagnostik yang lebih baik dan lebih akurat ke pasar dan mendorong kolaborasi yang lebih baik di berbagai organisasi. Sebagai bagian dari program ini, AWS memberikan komitmen untuk investasi awal sebesar 20 juta dolar Amerika untuk mempercepat penelitian dan inovasi diagnostik, misalnya mempercepat pemahaman kolektif dan deteksi COVID-19 dan solusi diagnostik inovatif lainnya untuk mengurangi wabah penyakit menular di masa depan.

Untuk sumber daya open source lainnya, AWS juga meluncurkan program HPC on AWS for COVID-19 Research sebagai bagian dari COVID-19 HPC Consortium. Selain itu, tim AWS Marketplace juga menyediakan data set bagi para peneliti dan ilmuwan data yang menangani proyek COVID-19. Pelajari lebih lanjut di sini.
Apapun area fokus Anda, silakan beri komentar di bawah ini jika kami dapat membantu memenuhi kebutuhan Anda.

Simak beragam kisah tentang teknologi berbasis cloud dalam layanan kesehatan dan manfaat teknologi bagi pendidikan dan pemerintahan dalam mewujudkan bekerja dan belajar jarak jauh. Baca postingan blog Jeff Barr yang membahas bagaimana melakukan transisi dari kantor ke rumah dengan sedikit lebih mudah dan lihat Blog industri kami untuk info terbaru lainnya mengenai layanan kesehatan.

 


 

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āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļāļģāļĨāļąāļ‡āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļš āļ„āļąāļ”āļāļĢāļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļžāļđāļ”āļ„āļļāļĒāļāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļ™āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨ āđāļĨāļ°āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļāļģāļĨāļąāļ‡āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāđ‚āļĢāļ„
āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19

āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļĢāļ°āļšāļšāļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ:

āļĢāļ°āļšāļšāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨ

āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļĄāļĩāļœāļđāđ‰āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļŠāļ‡āļŠāļąāļĒāļ§āđˆāļēāļ•āļīāļ”āđ€āļŠāļ·āđ‰āļ­āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļĄāļēāļ āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› (GP) āđāļĨāļ°āļ„āļĨāļīāļ™āļīāļāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāļ™āļ­āļāļˆāļķāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļœāđˆāļēāļ™āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļāļēāļĢāđāļžāļĢāđˆāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāļ·āđ‰āļ­ āļāļąāļšāļ—āļēāļ‡āļžāļēāļ—āđ€āļ™āļ­āļĢāđŒāļ„āļđāđˆāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒ (APN) āļ‚āļ­āļ‡ Amazon Web Services (AWS) āļšāļēāļ‡āļĢāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļē āđ€āļŠāđˆāļ™ Babylon Health āđāļĨāļ° Exprivia I āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨāđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ

Babylon Health āđ„āļ”āđ‰āđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨāđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ (AI) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ­āļēāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒāđāļāđˆāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ Exprivia I āđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđ‚āļ—āļĢāđ€āļ§āļŠāļāļĢāļĢāļĄ (Telemedicine) āđāļĨāļ°āļŠāļļāļ”āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļœāļĨāļ•āļĢāļ§āļˆāđ€āļŠāļ·āđ‰āļ­āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđ€āļ›āđ‡āļ™āļšāļ§āļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļąāļāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡āđƒāļ™āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāļ­āļēāļĻāļąāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ§āļĨāļē 14 āļ§āļąāļ™ āđāļĨāļ°āļžāļēāļ—āđ€āļ™āļ­āļĢāđŒāļ„āļđāđˆāļ„āđ‰āļē APN āļ­āļĩāļāļĢāļēāļĒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ QDoctor āļāđ‡āļĄāļĩāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļœāđˆāļēāļ™āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āđƒāļŦāđ‰āđāļāđˆāđāļžāļ—āļĒāđŒāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› āđ‚āļĢāļ‡āļžāļĒāļēāļšāļēāļĨ āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļĄāļĩāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāļ­āļģāļ™āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ”āļ§āļāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļžāļ—āļĒāđŒāđ€āļ§āļĢ
āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ Amazon Connect, Amazon Lex, āđāļĨāļ° Amazon Polly āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ™āļģāļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļąāļšāļŠāļēāļĒāđ€āļĢāļĩāļĒāļāđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ‚āļ­āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđƒāļ™āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļĄāļēāļāđƒāļ™āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ§āļāđ€āļ‚āļē āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļāļēāļĢāļ„āļąāļ”āđāļĒāļāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļŠāļ™āļ—āļ™āļē (āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļˆāļ°āļŠāļ™āļ—āļ™āļēāļœāđˆāļēāļ™āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļ­āļšāļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāđ„āļ§āļĢāļąāļŠāđ‚āļ„āđ‚āļĢāļ™āđˆāļēāļŠāļēāļĒāļžāļąāļ™āļ˜āļļāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ™āļĩāđ‰ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ—āļąāđ‰āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰ āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļŠāļļāļĄāļŠāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļ™ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ„āļĨāđ‰āļēāļĒāļ„āļĨāļķāļ‡āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆ NHS āđƒāļŠāđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļŠāļēāļĒāđ€āļĢāļĩāļĒāļāđ€āļ‚āđ‰āļēāļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļĄāļēāļāļ”āđ‰āļ§āļĒ āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰ EHIC āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ”āļđāļšāļĨāđ‡āļ­āļāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ™āļĩāđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āđ„āļ”āđ‰āļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāđāļĨāļ°āļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāļĒāļąāļ‡āļ„āļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļšāļāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāļœāđˆāļēāļ™āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāļĨāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āđ€āļŠāļ·āđ‰āļ­ āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāđāļĨāļĢāļąāļāļĐāļēāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒ āđ‚āļ”āļĒāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ āļēāļĢāļ°āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđāļžāļ—āļĒāđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ”āļđāđāļĨāļĢāļąāļāļĐāļē āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļœāđˆāļēāļ™āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ—āļĢāđ€āļ§āļŠāļāļĢāļĢāļĄ (Telemedicine) āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļĢāđˆāļ‡āļ”āđˆāļ§āļ™ AWSāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāđˆāļ§āļĒāļ„āļļāļ“āđ€āļŠāļĄāļ­ āđ‚āļ›āļĢāļ”āļ•āļīāļ”āļ•āđˆāļ­āđ€āļĢāļēāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđ€āļŠāļīāļ‡āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒ

āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļāļ§āđˆāļē 2,000 āđ€āļ­āļāļ‹āļ°āđ„āļšāļ•āđŒāļ–āļđāļāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđƒāļ™āļ—āļļāļāđ† āļ›āļĩ āļ›āļąāļāļŦāļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ„āļ·āļ­ āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™āļĄāļąāļāļˆāļ°āļ–āļđāļāđ€āļāđ‡āļšāđ„āļ§āđ‰āđāļĒāļāļāļąāļ™āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­ āļāļēāļĢāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļēāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđ‚āļĢāļ„ āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āđāļĨāļ°āļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļĢāđ‰āļēāļĒāđāļĢāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļīāļ”āļˆāļēāļāļāļēāļĢāđāļžāļĢāđˆāļĢāļ°āļšāļēāļ”āļ™āļĩāđ‰
āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āļāļĨāļēāļ‡āļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļēāļĢāļ§āļĄāļāļąāļ™ āđāļĨāļ°āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļāļ™āļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ”āđ‰ Amazon SageMaker āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāđˆāļ§āļĒāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđāļĨāļ° Amazon QuickSight āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļĢāđˆāļĢāļ°āļšāļēāļ”āļ™āļĩāđ‰
āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āļāļĨāļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļ—āļĩāđˆāļĢāļąāļāļšāļēāļĨāđāļĨāļ°āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļŠāļļāļ‚āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāļ—āļĩāđˆāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāđāļĨāļ°āļ™āļģāļĄāļēāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™ āđ€āļĢāļēāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āļāļĨāļēāļ‡ āļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđ‚āļ›āļĢāļ”āļ•āļīāļ”āļ•āđˆāļ­āđ€āļĢāļēāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

āđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āđāļšāļšāđ‚āļ­āđ€āļžāļ™āļ‹āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļļāļāļ„āļ™

āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āļ—āļĩāđˆāđāļœāđˆāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāđ„āļ›āļ—āļąāđˆāļ§āđ‚āļĨāļāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™ āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļ°āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļąāđˆāļ§āļ•āļĨāļ­āļ”āļ—āļļāļāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ—āļļāļāļ āļēāļ„āļŠāđˆāļ§āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āļāļąāļ™āļŠāļ‡āļ§āļ™āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāļˆāļēāļāļāļēāļĢāđāļžāļĢāđˆāļĢāļ°āļšāļēāļ” āļāļēāļĢāđāļšāđˆāļ‡āļ›āļąāļ™āđāļœāļ™āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđāļĨāļ°āđāļˆāđ‰āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāđāļ™āļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĢāļēāļšāļ–āļķāļ‡āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™
āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ āļēāļ„āđ€āļ­āļāļŠāļ™āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡ AWS āđ„āļ”āđ‰āļˆāļąāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāļāļēāļĢāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļ•āļąāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļ āļēāļ„āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āļ āļēāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ™āļĩāđ‰āļ„āļ·āļ­āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāļˆāļēāļāļāļēāļĢāđāļžāļĢāđˆāļĢāļ°āļšāļēāļ” āļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄāļāļēāļĢāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļ•āđˆāļēāļ‡āļ™āļģāļŠāļīāđˆāļ‡āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ—āļĩāđˆāļ•āļ™āļĄāļĩāļĄāļēāđƒāļŠāđ‰ āđāļšāđˆāļ‡āļ›āļąāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāđāļĨāļ°āđāļœāļ™āļ‡āļēāļ™ āđāļĨāļ°āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāđāļ™āļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19
āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰ AWS Diagnostic Development Initiative āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļĢāđ‡āļ§āđ† āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāđāļĨāļ°āđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļĒāļīāđˆāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļĄāļēāļŠāļđāđˆāļ•āļĨāļēāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§ āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ”āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĩāļāļ”āđ‰āļ§āļĒ āļ­āļĩāļāļ—āļąāđ‰āļ‡āđ€āļĢāļēāļĒāļąāļ‡āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ‡āļīāļ™āļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļģāļ™āļ§āļ™ 20 āļĨāđ‰āļēāļ™āļ”āļ­āļĨāļĨāļēāļĢāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĢāđˆāļ‡āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒ āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļĢāđˆāļ‡āļāļēāļĢāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŦāļēāđ€āļŠāļ·āđ‰āļ­āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļ„āđ‰āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļĢāđ€āļ—āļēāļāļēāļĢāđāļžāļĢāđˆāļĢāļ°āļšāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļĢāļ„āļ•āļīāļ”āļ•āđˆāļ­āļ™āļĩāđ‰āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•
āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰ AWS āļĒāļąāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ HPC āļšāļ™ AWS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļŦāļ āļēāļž HPC āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļēāđāļšāļšāđ‚āļ­āđ€āļžāļ™āļ‹āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ āđāļĨāļ°āļ—āļĩāļĄ AWS Marketplace āļĒāļąāļ‡āđƒāļŦāđ‰āļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļāđˆāļ™āļąāļāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāđ‡āļāļ•āđŒāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19 āļ­āļĩāļāļ”āđ‰āļ§āļĒ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āđƒāļ” āđ‚āļ›āļĢāļ”āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļēāļ™āļĨāđˆāļēāļ‡āļŦāļēāļāļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰
āļ­āđˆāļēāļ™āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĢāļēāļ§āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļĢāļ°āļšāļšāļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒāđƒāļ™āļ§āļ‡āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđƒāļ™āđāļ§āļ”āļ§āļ‡āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āđƒāļ™āļĢāļąāļāļšāļēāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļˆāļēāļāļ—āļēāļ‡āđ„āļāļĨāđ„āļ”āđ‰ āļ­āđˆāļēāļ™āļšāļĨāđ‡āļ­āļāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡ Jeff Barr āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļˆāļēāļāļ—āļĩāđˆāļšāđ‰āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒāļ”āļēāļĒ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāđ‡āļ„āļ­āļīāļ™āđƒāļ™āļšāļĨāđ‡āļ­āļāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļąāļžāđ€āļ”āļ•āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ

 


COVID-19 : en quoi la technologie constitue-t-elle un vÃĐritable soutien à notre systÃĻme de santÃĐ ?

Face à la crise sanitaire actuelle du COVID-19, le Cloud constitue une rÃĐponse technologique aux problÃĐmatiques rencontrÃĐes par les gouvernements et les ÃĐtablissements de santÃĐ. Les organisations gouvernementales, les professionnels de santÃĐ et les patients du monde entier font face à un dÃĐfi sans prÃĐcÃĐdent.

Les organismes et personnels de santÃĐ, qui soignent les personnes touchÃĐes par la maladie et collaborent à la recherche d’un vaccin, constituent les populations les plus exposÃĐes. Tous tentent de s’adapter à cette situation de travail inÃĐdite, qu’il s’agisse de tÃĐlÃĐtravail, de la mise en œuvre de nouveaux diagnostics et modÃĻles de soins, ou encore d’amÃĐliorer la recherche.

Certains professionnels de santÃĐ examinent, trient et traitent à distance les demandes reçues de la part des citoyens et des patients, pendant que d’autres mÃĻnent des recherches pour amÃĐliorer le diagnostic et le traitement du COVID-19.

Voici, au travers de quelques exemples, la maniÃĻre dont ces organisations utilisent la technologie Cloud pour amÃĐliorer les rÃĐsultats et le service aux patients.

Des consultations à distance

En raison du grand nombre de cas potentiels de COVID-19, de nombreux praticiens (OP) et ÃĐtablissements de santÃĐ tentent de mettre en place des consultations vidÃĐo, afin de rÃĐpondre à la demande et de limiter la propagation de la maladie.

Certains de nos partenaires Amazon Web Services (AWS), membres de notre rÃĐseau ‘Partner Network’ (APN), comme Babylon Health et Exprivia I, participent à cette transformation et à la mise en œuvre de ces consultations à distance.

Par exemple, Babylon Health utilise des systÃĻmes basÃĐs sur l’intelligence artificielle (IA), afin d’ÃĐvaluer les symptÃīmes connus et les facteurs de risque et fournir ainsi aux patients les toutes derniÃĻres informations mÃĐdicales. Exprivia I offre aux patients du COVID-19 confinÃĐs pour 14 jours à la maison un service de tÃĐlÃĐmÃĐdecine et de tÃĐlÃĐsurveillance. Un autre partenaire APN, Qdoctor, fournit, pour sa part, un service de consultation vidÃĐo aux GPs, aux ÃĐtablissements hospitaliers et aux patients, sur la base d’un accÃĻs au dossier de chaque patient et aux diffÃĐrents services de tÃĐlÃĐmÃĐdecine durant la consultation.

Des services tels que Amazon Connect, Amazon Lex et Amazon Polly sont utilisÃĐs par ces populations pour gÃĐrer un pic au sein de leurs diffÃĐrents centres d’appels dÃĐdiÃĐs au COVID-19. Elles sont ainsi en mesure d’associer les protocoles de tri des patients COVID-19 à leurs capacitÃĐs de dÃĐploiement d’agents conversationnels (que ce soit par voie vocale ou via le Web) pour rÃĐpondre aux questions liÃĐes au coronavirus, ÃĐduquer, mobiliser et responsabiliser leurs communautÃĐs. Ceci ressemble à la façon dont le NHS a gÃĐrÃĐ son pic d’appels avec le dÃĐploiement EHIC. Pour plus d’information cliquez ici et vous accÃĐderez à un blog expert.

Les professionnels et personnels travaillant au sein d’ÃĐtablissements de santÃĐ peuvent aussi interagir avec leurs patients au travers de services d’assistance, ce qui permet de limiter le risque d’exposition au virus, d’amÃĐliorer l’accÃĻs aux soins, de rÃĐpartir plus efficacement la charge de travail des cliniciens et d’amÃĐliorer la qualitÃĐ de l’expÃĐrience patient.

Pour plus d’information sur le dÃĐploiement de ces services, n’hÃĐsitez pas à nous contacter.

Analyse des donnÃĐes et modÃĐlisation prÃĐdictive

Plus de 2 000 exaoctets de donnÃĐes de santÃĐ sont gÃĐnÃĐrÃĐs chaque annÃĐe. Or, ces donnÃĐes sont souvent non connectÃĐes car stockÃĐes dans diffÃĐrents sites. En connectant les donnÃĐes liÃĐes au COVID-19, il sera possible de mieux comprendre la maladie et d’aider les acteurs du secteur de la santÃĐ Ã  ÃĐviter le pire.

La construction de ‘Data Lakes’ permet de crÃĐer des ensembles de donnÃĐes diffÃĐrents pour permettre aux personnes de travailler ensemble, en constituant une importante base de donnÃĐes. Amazon Sagemaker aide à extraire des informations des donnÃĐes liÃĐes au COVID-19 et Amazon Quicksight fournit des visualisations pour les prÃĐsenter et partager de nouvelles informations concernant l’ÃĐpidÃĐmie.

Les ‘Data Lakes’ reprÃĐsentent ainsi un des outils que les gouvernements et organismes de santÃĐ publique peuvent utiliser pour gÃĐrer, traiter et synthÃĐtiser de grandes quantitÃĐs d’information. N’hÃĐsitez pas à nous contacter si vous Êtes confrontÃĐs à ce type d’enjeux.

Des solutions open source au service de tous

L’expansion mondiale de la pandÃĐmie liÃĐe au COVID-19 nÃĐcessite un apprentissage en temps rÃĐel et un travail collaboratif. Cette collaboration s’ÃĐtendra à terme à l’ensemble des industries et des secteurs, afin que nous puissions unir nos efforts pour prÃĐserver les soins de santÃĐ et protÃĐger les populations. En partageant les plans et ressources, nous pourrons les dÃĐployer plus efficacement et proposer une meilleure approche de la situation aux intervenants les plus exposÃĐs.

Des organisations du secteur privÃĐ, dont AWS, se sont alliÃĐs pour constituer la ‘COVID-19 Healthcare Coalition’, une rÃĐponse collaborative de l’industrie dont la mission est de faire face au COVID-19 en sauvant des vies, en fournissant des informations en temps rÃĐel et en aidant à prÃĐserver les soins de santÃĐ et à protÃĐger les populations. Chaque membre de la coalition apporte ses propres ÃĐquipements, partage ses ressources et ses plans et travaille avec les autres membres pour aider les intervenants les plus exposÃĐs à rÃĐpondre au COVID-19.

De plus, l’initiative ‘AWS Diagnostic Development’ vient d’Être lancÃĐe pour aider les organisations à mieux collaborer et à commercialiser rapidement de meilleures solutions de diagnostic. Dans le cadre de cette initiative, nous consentons un investissement initial de 20 millions de dollars pour accÃĐlÃĐrer la recherche et l’innovation en la matiÃĻre, ainsi que notre comprÃĐhension collective dans la dÃĐtection du COVID-19 afin de nous prÃĐserver de futures pandÃĐmies.

Afin d’offrir davantage de ressources open source, AWS a ÃĐgalement lancÃĐ le programme ‘HPC on AWS for CODID-19’ dans le cadre du consortium ‘COVID-19 HPC Consortium’. Et l’ÃĐquipe qui gÃĻre la plateforme AWS fournit des ensembles de donnÃĐes aux chercheurs et scientifiques travaillant sur des projets COVID-19. Pour en savoir plus, cliquez ici.

Quelles que soient vos attentes, n’hÃĐsitez à nous en faire part et nous tenterons d’y rÃĐpondre.

Vous trouverez ici plus d’information sur la façon dont les technologies Cloud sont utilisÃĐes dans le secteur de la santÃĐ, mais ÃĐgalement sur la maniÃĻre dont ces technologies peuvent Être utilisÃĐes par les autoritÃĐs gouvernementales et le secteur de l’ÃĐducation dans le cadre du tÃĐlÃĐtravail et de l’apprentissage à distance. Lisez le billet de blog de Jeff Barr qui explique comment faciliter cette transition et consultez notre ‘Industries blog’ pour obtenir des informations complÃĐmentaires sur le secteur de la santÃĐ.