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。
深入洞察
提高生產力和效率
縮短答疑時間
安全與合規
善用 生成式 AI
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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
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)。
