AWS Public Sector Blog
Supporting healthcare with technology in response to COVID-19
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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 workingâfrom 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 cliniciansâ 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 outbreakâs 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 Barrâs 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 lâassistenza sanitaria con la tecnologia in risposta a COVID-19
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 allâevolversi dellâemergenza 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 lâassistenza 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 dellâenorme 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 sullâintelligenza 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. à possibile integrare il servizio Amazon Chime allâinterno 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 lâaccesso alle cure, distribuire i carichi di lavoro dei medici in modo piÃđ efficiente e migliorare la qualità dellâesperienza 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 nellâevitare gli impatti peggiori dellâepidemia.
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 unâunica 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 COLLETTIVITAâ
Lâespansione 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 lâassistenza 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 lâinterscambio 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 nellâarea riservata sottostante.
Per ulteriori approfondimenti potete fare riferimento a âcloud-based technologies in healthcareâ, 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 Barrâs per capire come facilitare lo spostamento del lavoro da ufficio a casa in remoto o dare unâocchiata la nostro industries blog per avere nuovi aggiornamenti legati alla sanità .
COVID-19: Das Gesundheitswesen mit Technologie unterstÞtzen
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 â 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 groÃen 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 Ãberlastung 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 GroÃbritanniens 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 groÃen 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, einschlieÃlich 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 auÃerdem den Blogbeitrag von Jeff Barr, der sich damit befasst, wie man den Ãbergang 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
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 iniâdari 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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āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāđāļŦāļĨāđāļēāļāļĩāđāđāļāđāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļēāļāļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāđāļāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļĢāļ°āļāļāļāļĨāļēāļ§āļāđāđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāļđāđāļāđāļ§āļĒ:
āļĢāļ°āļāļāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļāđāļāļĨ
āđāļāļ·āđāļāļāļāļēāļāļĄāļĩāļāļđāđāļāđāļāļāļŠāļāļŠāļąāļĒāļ§āđāļēāļāļīāļāđāļāļ·āđāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļāđāļāļāļģāļāļ§āļāļĄāļēāļ āļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāļāļąāđāļ§āđāļ (GP) āđāļĨāļ°āļāļĨāļīāļāļīāļāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļāļāļāļāļķāļāļĄāļāļāļŦāļēāļ§āļīāļāļĩāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāđāļēāļāļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļąāļāļĄāļ·āļāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļīāļāļāļąāļĒāđāļĨāļ°āļĨāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāđāļāļ·āđāļ āļāļąāļāļāļēāļāļāļēāļāđāļāļāļĢāđāļāļđāđāļāđāļēāđāļāđāļāļĢāļ·āļāļāđāļēāļĒ (APN) āļāļāļ Amazon Web Services (AWS) āļāļēāļāļĢāļēāļĒāļāļāļāđāļĢāļē āđāļāđāļ Babylon Health āđāļĨāļ° Exprivia I āđāļāđāļāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļāļāļāļđāđāļāļĩāđāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāđāļāđāļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļāļēāļāđāļāļĨāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāļđāđāļāđāļ§āļĒ
Babylon Health āđāļāđāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļāđāļāļĨāđāļĨāļ°āđāļāđāļĢāļ°āļāļāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ (AI) āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļąāļĒāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāļāļĩāđāļāļąāļāļŠāļĄāļąāļĒāđāļāđāļāļđāđāļāđāļ§āļĒ Exprivia I āđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļ§āļāļāļĢāļĢāļĄ (Telemedicine) āđāļĨāļ°āļāļļāļāļāļļāļāļāļĢāļāđāļāļīāļāļāļēāļĄāļŠāļļāļāļ āļēāļāļāļēāļāđāļāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĨāļāļĢāļ§āļāđāļāļ·āđāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļāđāļāļāļ§āļ āļāļķāđāļāļāļģāļĨāļąāļāļāļąāļāļāļąāļ§āđāļāļāđāļāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāļāļēāļĻāļąāļĒāđāļāđāļāđāļ§āļĨāļē 14 āļ§āļąāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļāđāļāļāļĢāđāļāļđāđāļāđāļē APN āļāļĩāļāļĢāļēāļĒāļāļĒāđāļēāļ QDoctor āļāđāļĄāļĩāļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāđāļēāļāļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļāļĒāđāļāļąāđāļ§āđāļ āđāļĢāļāļāļĒāļēāļāļēāļĨ āđāļĨāļ°āļāļđāđāļāđāļ§āļĒ āļāļķāđāļāļĄāļĩāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļāļāļļāļĄāđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļāļ§āļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļāļĒāđāđāļ§āļĢ
āļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāđ āđāļāđāļ Amazon Connect, Amazon Lex, āđāļĨāļ° Amazon Polly āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļĄāļēāđāļāđāļāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļēāļĒāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāļāļāļāļģāđāļāļ°āļāļģāđāļāđāļĢāļ·āđāļāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļāđāļāļāļģāļāļ§āļāļĄāļēāļāđāļāļĻāļđāļāļĒāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļāļāļ§āļāđāļāļē āļĨāļđāļāļāđāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļŠāļĄāļāļŠāļēāļāđāļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļąāļāđāļĒāļāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļāđāļēāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāļąāđāļāđāļāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļŠāļāļāļāļē (āđāļĄāđāļ§āđāļēāļāļ°āļŠāļāļāļāļēāļāđāļēāļāđāļŠāļĩāļĒāļāļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļāļāļēāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ) āđāļāļ·āđāļāļāļāļāļāļģāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāđāļ§āļĢāļąāļŠāđāļāđāļĢāļāđāļēāļŠāļēāļĒāļāļąāļāļāļļāđāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđ āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāđāļāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ āļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāļĢāđāļ§āļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļļāļĄāļāļāļāļāļāļāļ āļāļķāđāļāļāļĨāđāļēāļĒāļāļĨāļķāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĩāđ NHS āđāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļĄāļēāļāļŠāļēāļĒāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļ§āļāļĄāļēāļāļāđāļ§āļĒ āļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāđ EHIC āļāļļāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļđāļāļĨāđāļāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļŦāļąāļ§āļāđāļāļāļĩāđāļāļĒāđāļēāļāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļāļĩāđāļāļĩāđ
āļāļđāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāļĒāļąāļāļāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļāļāļąāļāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļāđāļēāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļēāļāđāļāļĨāđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļēāļĢāļāļīāļāđāļāļ·āđāļ āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāđāļāļ·āđāļāļāļđāđāļĨāļĢāļąāļāļĐāļēāļāļđāđāļāđāļ§āļĒ āđāļāļĒāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļ āļēāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāđāļāļāļĒāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļĄāļēāļāļāļķāđāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļāļļāļāļ āļēāļāļāļāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāļĢāļąāļāļĐāļē āļŦāļēāļāļāļļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļāļąāđāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāđāļēāļāļ§āļīāļāļĩāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĢāđāļ§āļāļāļĢāļĢāļĄ (Telemedicine) āļāļĒāđāļēāļāđāļĢāđāļāļāđāļ§āļ AWSāļāļĢāđāļāļĄāļāđāļ§āļĒāļāļļāļāđāļŠāļĄāļ āđāļāļĢāļāļāļīāļāļāđāļāđāļĢāļēāļāļĩāđāļāļĩāđ
āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđ
āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāļāļ§āđāļē 2,000 āđāļāļāļāļ°āđāļāļāđāļāļđāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļķāđāļāđāļāļāļļāļāđ āļāļĩ āļāļąāļāļŦāļēāļāļĒāđāļēāļāļŦāļāļķāđāļāļāļ·āļ āļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļŦāļĨāđāļēāļāļąāđāļāļĄāļąāļāļāļ°āļāļđāļāđāļāđāļāđāļ§āđāđāļĒāļāļāļąāļāđāļāļĒāđāļĄāđāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļ āļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāļĩāđāđāļāļ·āđāļāļĄāđāļĒāļāļāļąāļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āļāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāđāļĢāļēāđāļāđāļēāđāļāđāļĢāļ āđāļĨāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļđāđāļāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŦāļĨāļĩāļāđāļĨāļĩāđāļĒāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļĢāđāļēāļĒāđāļĢāļāļāļĩāđāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļēāļāļāļĩāđ
āļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļĨāļēāļāļāļ°āđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļēāļĢāļ§āļĄāļāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļđāđāļāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāđāļāļ·āđāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđ Amazon SageMaker āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļ§āļĒāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļĨāļ° Amazon QuickSight āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļāļģāđāļŠāļāļāđāļĨāļ°āđāļāļĢāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļŦāļĄāđāđ āđāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļēāļāļāļĩāđ
āļāļ·āđāļāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļĨāļēāļāđāļāđāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļāļĩāļĒāļāļāļĒāđāļēāļāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļĩāđāļĢāļąāļāļāļēāļĨāđāļĨāļ°āļāļāļāđāļāļĢāļŠāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļļāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļĄāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļĢāļāđāļāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāđāļĨāļ°āļāļģāļĄāļēāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāđāļāđāļēāļāđāļ§āļĒāļāļąāļ āđāļĢāļēāļāļĢāđāļāļĄāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāļŦāļēāļāļāļļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļĨāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļĢāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāļāļāļāļāļļāļ āđāļāļĢāļāļāļīāļāļāđāļāđāļĢāļēāļāļĩāđāļāļĩāđ
āđāļāļĨāļđāļāļąāļāđāļāļāđāļāđāļāļāļāļāļĢāđāļŠāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđāļāļāļāļāļļāļāļāļ
āļāļēāļĢāļĢāļ°āļāļēāļāđāļŦāļāđāļāļāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āļāļĩāđāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāđāļāļāļąāđāļ§āđāļĨāļāļāļģāđāļŦāđāļāđāļāļāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļ āļāļ§āļēāļĄāļĢāđāļ§āļĄāļĄāļ·āļāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāļāļ°āļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļąāđāļ§āļāļĨāļāļāļāļļāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļļāļāļ āļēāļāļŠāđāļ§āļāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļĢāđāļ§āļĄāļĄāļ·āļāļāļąāļāļŠāļāļ§āļāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāđāļŦāđāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļāđāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļēāļ āļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāđāļāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļāļģāđāļŦāđāđāļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļīāļāļāļąāđāļāđāļāđāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļĄāļēāļāļāļķāđāļ āđāļĨāļ°āđāļāđāļāđāļŦāđāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāđāļāļ§āļŦāļāđāļēāļāļĢāļēāļāļāļķāļāļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāđāļāļĩāļāļķāđāļ
āļāļāļāđāļāļĢāļ āļēāļāđāļāļāļāļāļĢāļ§āļĄāļāļķāļ AWS āđāļāđāļāļąāļāļāļąāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĢāļĢāđāļ§āļĄāļĄāļ·āļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āļāļķāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļāļąāļ§āļāļāļāļ āļēāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļāļ·āđāļāļĢāļąāļāļĄāļ·āļāļāļąāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āļ āļēāļĢāļāļīāļāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĩāđāļāļ·āļāļāļēāļĢāļāđāļ§āļĒāļāļĩāļ§āļīāļāļāļđāđāļāļāđāļāļĒāļāļēāļĢāļāļąāļāđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđāđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāđāļĨāļ°āļāđāļ§āļĒāļāļāļāđāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļēāļ āļŠāļĄāļēāļāļīāļāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĢāļĢāđāļ§āļĄāļĄāļ·āļāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāđāļēāļāļāļģāļŠāļīāđāļāļāļīāđāļĻāļĐāļāļĩāđāļāļāļĄāļĩāļĄāļēāđāļāđ āđāļāđāļāļāļąāļāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāđāļĨāļ°āđāļāļāļāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāđāļāļ§āļŦāļāđāļēāđāļāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĄāļ·āļāļāļąāļāđāļāļ§āļīāļ-19
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ AWS Diagnostic Development Initiative āđāļāđāđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļĄāļ·āđāļāđāļĢāđāļ§āđ āļāļĩāđāđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļāļāđāļāļĢāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļ·āđāļāļāļģāđāļāļĨāļđāļāļąāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļīāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļāļĩāđāļĨāļ°āđāļĄāđāļāļĒāļģāļĒāļīāđāļāļāļķāđāļāļĄāļēāļŠāļđāđāļāļĨāļēāļāļāļĒāđāļēāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§ āđāļĨāļ°āļāđāļ§āļĒāļŠāđāļāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļāļāđāļāļĢāđāļŦāđāļāļĩāļāļķāđāļāļāļĩāļāļāđāļ§āļĒ āļāļĩāļāļāļąāđāļāđāļĢāļēāļĒāļąāļāđāļāđāđāļāļīāļāļĨāļāļāļļāļāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļāļģāļāļ§āļ 20 āļĨāđāļēāļāļāļāļĨāļĨāļēāļĢāđāđāļāļ·āđāļāđāļĢāđāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļīāļāļāļąāļĒ āđāļāđāļ āđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŦāļēāđāļāļ·āđāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļīāļāļāđāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļīāļāļāļąāļĒāļāļ·āđāļāđ āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāđāļāļēāļāļēāļĢāđāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāđāļĢāļāļāļīāļāļāđāļāļāļĩāđāđāļāļāļāļēāļāļ
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ AWS āļĒāļąāļāđāļāđāđāļĢāļīāđāļĄāđāļāđāļāļēāļ HPC āļāļ AWS āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļ§āļīāļāļąāļĒāļāđāļēāļāđāļāļ§āļīāļ-19 āļāļķāđāļāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļŦāļāļķāđāļāļāļāļāļŠāļŦāļ āļēāļ HPC āđāļāļ§āļīāļ-19 āđāļāđāļāļ§āļīāļāļĩāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļāļāđāļāđāļāļāļāļāļĢāđāļŠāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ āđāļĨāļ°āļāļĩāļĄ AWS Marketplace āļĒāļąāļāđāļŦāđāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļąāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļģāļāļēāļāđāļāđāļāļĢāđāļāđāļāļāđāđāļāļ§āļīāļ-19 āļāļĩāļāļāđāļ§āļĒ āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄāļāļĩāđāļāļĩāđ
āđāļĄāđāļ§āđāļēāļāļļāļāļāļ°āđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāđāļāđāļ āđāļāļĢāļāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāđāļŦāđāļāļāļĩāđāļāđāļēāļāļĨāđāļēāļāļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļ°āđāļĢāļāļĩāđāđāļĢāļēāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāļāļļāļāđāļāđ
āļāđāļēāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļĢāļēāļ§āđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļĢāļ°āļāļāļāļĨāļēāļ§āļāđāđāļāļ§āļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļāđāļ§āļāļ§āļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļąāļāļāļēāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļēāļāđāļĨāļ°āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļāļāļēāļāđāļāļĨāđāļāđ āļāđāļēāļāļāļĨāđāļāļāđāļāļŠāļāđāļāļāļ Jeff Barr āļāļĩāđāļĄāļĩāđāļāļ·āđāļāļŦāļēāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļāđāļēāļĒāļāļēāļĒ āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļāļīāļāđāļāļāļĨāđāļāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļāđāļēāļāđāļāļāļāđāļĢāļēāđāļāļ·āđāļāļĢāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ
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 dâun vaccin, constituent les populations les plus exposÃĐes. Tous tentent de sâadapter à cette situation de travail inÃĐdite, quâil sâagisse de tÃĐlÃĐtravail, de la mise en Åuvre de nouveaux diagnostics et modÃĻles de soins, ou encore dâamÃĐliorer 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 dâautres 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 âPartner Networkâ (APN), comme Babylon Health et Exprivia I, participent à cette transformation et à la mise en Åuvre de ces consultations à distance.
Par exemple, Babylon Health utilise des systÃĻmes basÃĐs sur lâintelligence artificielle (IA), afin dâÃĐvaluer 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 dâun 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 dâappels dÃĐdiÃĐs au COVID-19. Elles sont ainsi en mesure dâassocier les protocoles de tri des patients COVID-19 à leurs capacitÃĐs de dÃĐploiement dâagents 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 dâappels avec le dÃĐploiement EHIC. Pour plus dâinformation cliquez ici et vous accÃĐderez à un blog expert.
Les professionnels et personnels travaillant au sein dâÃĐtablissements de santÃĐ peuvent aussi interagir avec leurs patients au travers de services dâassistance, ce qui permet de limiter le risque dâexposition au virus, dâamÃĐliorer lâaccÃĻs aux soins, de rÃĐpartir plus efficacement la charge de travail des cliniciens et dâamÃĐliorer la qualitÃĐ de lâexpÃĐrience patient.
Pour plus dâinformation sur le dÃĐploiement de ces services, nâhÃĐsitez 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 dâaider les acteurs du secteur de la santÃĐ Ã ÃĐviter le pire.
La construction de âData Lakesâ 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 lâÃĐpidÃĐmie.
Les âData Lakesâ reprÃĐsentent ainsi un des outils que les gouvernements et organismes de santÃĐ publique peuvent utiliser pour gÃĐrer, traiter et synthÃĐtiser de grandes quantitÃĐs dâinformation. NâhÃĐsitez pas à nous contacter si vous Êtes confrontÃĐs à ce type dâenjeux.
Des solutions open source au service de tous
Lâexpansion mondiale de la pandÃĐmie liÃĐe au COVID-19 nÃĐcessite un apprentissage en temps rÃĐel et un travail collaboratif. Cette collaboration sâÃĐtendra à terme à lâensemble 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 âCOVID-19 Healthcare Coalitionâ, une rÃĐponse collaborative de lâindustrie 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, lâinitiative âAWS Diagnostic Developmentâ vient dâÊtre 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 lâinnovation en la matiÃĻre, ainsi que notre comprÃĐhension collective dans la dÃĐtection du COVID-19 afin de nous prÃĐserver de futures pandÃĐmies.
Afin dâoffrir davantage de ressources open source, AWS a ÃĐgalement lancÃĐ le programme âHPC on AWS for CODID-19â dans le cadre du consortium âCOVID-19 HPC Consortiumâ. Et lâÃĐquipe 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, nâhÃĐsitez à nous en faire part et nous tenterons dây rÃĐpondre.
Vous trouverez ici plus dâinformation 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 lâÃĐducation dans le cadre du tÃĐlÃĐtravail et de lâapprentissage à distance. Lisez le billet de blog de Jeff Barr qui explique comment faciliter cette transition et consultez notre âIndustries blogâ pour obtenir des informations complÃĐmentaires sur le secteur de la santÃĐ.