利用最全面的資料功能組合和最深入的人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 服務,加速存取您的第一方、第三方和多模式資料並取得洞見。
AWS HealthScribe 簡介
HealthScribe 是符合 HIPAA 資格的服務,助推醫療保健軟體供應商建置應用程式,透過分析患者與臨床醫師的對話,來自動產生臨床記錄。Health Scribe 結合語音識別和生成式人工智慧 (AI)。
藉助 AWS 釋放醫療保健和生命科學資料的全部潛力
受嚴格監管的醫療保健和生命科學產業的組織,從生物製藥到健康科技,再到服務提供者和付款人,都需要加快診斷和獲得洞察的時間,提高創新步伐,並透過端對端資料策略將差異化療法更快地推向市場。AWS 提供一個集中的全球創新和協作中心,可將您與所需的資料和機器學習工具,以及您可以信任的合作夥伴建立連線,同時確保醫療和生命科學資料的安全性和私密性。
AWS Health Data Portfolio 依據各種業務需求,打造專門建置的 AWS 服務和 AWS 合作夥伴解決方案,涵蓋從安全的資料傳輸、彙總和儲存,到資料分析、協作、共用和管控等。利用生成式 AI 和專門建置的機器學習服務,您可以輕鬆地將尖端技術整合至現有的工作流程中,以加速創新並推動新的探索。
利用資料實現更好的業務成果和患者療效
AWS 協助醫療保健和生命科學組織存放、轉換、存取和分析多種資料類型和資料模式,以優化藥物探索、疾病預防、診斷和治療。
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深入洞察
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提高生產力和效率
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縮短答疑時間
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安全與合規
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善用 生成式 AI
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負責任地使用 AI
AWS 服務
AWS Health Data Portfolio 採用專門建置的 AWS 服務,旨在協助您加速創新並改善患者療效。
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透過分析應用程式中的患者與臨床醫師對話,自動產生臨床記錄。
使用基礎模型 (FM) 建置和擴充生成式 AI 應用程式的最簡單方法。
更快速地建置、訓練和部署 ML 模型。
探索 AWS 參考架構
利用可擴展的資料基礎促進安全協作,讓您更輕鬆地跨組織邊界大規模搜尋、共用、探索和分析資料。
跨組織邊界大規模擷取、分類和安全地共用臨床資料集,從不同的資料集中發掘洞察,以改善臨床營運和臨床開發。
透過安全且大規模地跨營運資料套用分析,衍生預測性商業洞察。
準備用於大規模分析的基因體、臨床、突變、表現和影像資料,並針對資料湖執行互動式查詢。
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Pfizer 部署了一種高效、可擴展且自動化的方法,可根據全球大型臨床試驗的試驗參與者的可穿戴式裝置資料,執行定製的數位生物標記。
使用 AWS 建置可擴展、靈活、安全且可重複的解決方案。符合 GxP 標準的無伺服器事件型架構,可讓管道完全自動化,並促進平行處理。
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Evolvere Biosciences 如何在 AWS 上執行大分子設計
了解 Evolvere Biosciences 如何使用 AWS CloudFormation 和 AWS CodeBuild 執行演算法 (例如 AlphaFold 和 OpenFold),在 AWS 上建置和部署其蛋白質設計平台。
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Boehringer Ingelheim 使用 AWS 建立資料導向基礎,以加速新藥的推出
了解 Boehringer Ingelheim 如何藉助在 AWS 上建置的 Dataland 解決方案,轉變其開發突破性治療的能力。
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Moderna 和 Takeda 使用真實世界的資料加速藥物研究的方法
Moderna 和 Takeda 解釋了為何採用 AWS Data Exchange 和 Amazon Redshift 做為其真實世界資料 (RWD) 策略中不可或缺的元件,以便從資料供應商取得、評估、訂閱和使用 RWD。
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GE Healthcare 在 AWS 上建置了 One Data Platform,經過擴展可支援超過 20,000 名商業使用者
GE Healthcare 轉向 AWS 以建置 One Data Platform,這是採用 Amazon S3 資料湖技術和其他 AWS 服務的內部基礎設施,可擷取、存放和處理 PB 級資料、從全球超過 400 萬個醫療裝置收集機器資料,以及為 40 多個下游系統提供近乎即時的資料。
資源
透過多模式和多體學資料整合與分析,獲得更深入的洞察
您是否知道善用基因體、臨床和影像等多模式資料領域,相較於基因體等單一資料領域,在預測能力方面可提升 34% 的準確度?
全新多模式和多體學電子書分析了幾個善用 MMMO 資料網格的真實世界客戶案例研究,詳細介紹了簡化建置或部署現成解決方案的方法,以將資料轉化為資產,並推動更多資料驅動型決策制定。
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AWS re:Invent 2022 – 在 AWS 上建置資料網格架構
了解如何在 AWS 上設計、建置和操作資料網格架構,以便您導覽資料挑戰、優化分析程序,以及更快速地交付業務洞察。
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Protein Folding on AWS 指引
本指引可協助研究人員在 AWS Batch 上執行各種蛋白質折疊和設計演算法的型錄,增加對新蛋白質分析演算法的支援,同時優化成本並維持效能。
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Gilead 使用 AWS 上的機器學習加快企業搜尋工具的開發速度
了解 Gilead 如何在不到一年的時間內建置可擴展的企業搜尋工具,該工具使用 AI 和 ML 提供預測性分析,並從多達九個企業系統的結構化和非結構化資料中尋找重要文件、知識和資料,將搜尋時間縮短約 50%。
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Rush University System for Health 在 AWS 上建置人口健康分析平台
了解 Rush University System for Health (RUSH) 如何使用 AWS HealthLake 開發全面的病患風險概況,進而透過資料互操作性和進階分析來促進醫療平等。
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認識大型語言模型
技術長Werner Vogels 博士與 AWS 傑出科學家 Sudipta Sengupta 和 Dan Roth 一同揭開大型語言模型 (LLM) 的神秘面紗
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與 Allen Institute for Brain Science 一起建置大腦知識平台
聆聽 Allen Institute 如何利用雲端為為美國國立衛生研究院 (NIH)BRAIN Initiative Cell Atlas Network (BICAN) 建置大腦知識平台 (BKP)。
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