Beschleunigung des Zugriffs auf und Erkenntnisse aus Ihren eigenen, externen und multimodalen Daten mit den umfassendsten Datenfunktionen und den umfassendsten Services für künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).
Wir stellen vor: AWS HealthScribe
HealthScribe ist ein HIPAA-fähiger Service, der es Anbietern von Gesundheitssoftware ermöglicht, Anwendungen zu entwickeln, die anhand der Analyse von Gesprächen zwischen Patient und Arzt automatisch klinische Notizen generieren. Health Scribe kombiniert Spracherkennung und generative künstliche Intelligenz (KI).
Schöpfen Sie mit AWS das volle Potenzial Ihrer Gesundheits- und Biowissenschaftsdaten aus
Unternehmen in der stark regulierten Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche – von Biopharmaunternehmen über Healthtechs bis hin zu Anbietern und Kostenträgern – müssen die Zeit bis zur Diagnose und zu Erkenntnissen verkürzen, das Innovationstempo erhöhen und differenzierte Therapeutika mit einer durchgängigen Datenstrategie schneller auf den Markt bringen. AWS bietet einen zentralen Knotenpunkt für Innovation und Zusammenarbeit auf globaler Ebene, der Sie mit den Daten und Tools für Machine Learning, die Sie benötigen, und Partnern, denen Sie vertrauen können, verbindet und gleichzeitig die Sicherheit und Vertraulichkeit Ihrer Gesundheits- und Biowissenschaftsdaten gewährleistet.
AWS Health Data Portfolio richtet zweckmäßige AWS-Services und AWS-Partnerlösungen auf die Anforderungen von Unternehmen aus, die von der sicheren Datenübertragung, -aggregation und -speicherung bis hin zu Datenanalyse, Zusammenarbeit, Freigabe und Governance reichen. Mit generativer KI und speziell entwickelten Services für Machine Learning können Sie ganz einfach Spitzentechnologien in Ihre bestehenden Workloads integrieren, um Innovationen zu beschleunigen und neue Entdeckungen voranzutreiben.
Bessere Geschäfts- und Patientenergebnisse mit Daten
AWS hilft Organisationen aus dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften dabei, verschiedene Datentypen und -modi zu speichern, zu transformieren, abzurufen und zu analysieren, um die Arzneimittelforschung, Krankheitsprävention, Diagnose und Behandlung zu optimieren.
Tiefere Einblicke
Produktivität und Effizienz steigern
Beschleunigung der Beantwortung von Fragen
Sicherheit und Compliance
Generative KI nutzen
Verantwortungsvoller Einsatz von KI
AWS-Services
AWS Health Data Portfolio bietet speziell entwickelte AWS-Services, mit denen Sie Innovationen schneller umsetzen und die Behandlungsergebnisse verbessern können.
Generieren Sie automatisch klinische Notizen, indem Sie die Gespräche zwischen Patient und Arzt in Ihren Anwendungen analysieren.
Die einfachste Möglichkeit, generative KI-Anwendungen mit Basismodelle (FMs) zu erstellen und zu skalieren.
Schnelleres Erstellen, Trainieren und Bereitstellen Ihrer ML-Modelle.
AWS-Referenzarchitekturen erkunden
Erleichtern Sie die sichere Zusammenarbeit mit einer skalierbaren Datenbasis, die das Suchen, Teilen, Entdecken und Analysieren von Daten in großem Maßstab über Unternehmensgrenzen hinweg erleichtert.
Erfassen, klassifizieren und teilen Sie klinische Datensätze in großem Maßstab über Unternehmensgrenzen hinweg sicher, um Erkenntnisse aus unterschiedlichen Datensätzen zu gewinnen und so den klinischen Betrieb und die klinische Entwicklung zu verbessern.
Gewinnen Sie prädiktive wirtschaftliche Erkenntnisse, indem Sie Analysen auf betriebliche Daten anwenden, sicher und in großem Maßstab.
Bereiten Sie genomische, klinische, Mutations-, Expressions- und Bildgebungsdaten für umfangreiche Analysen vor und führen Sie interaktive Abfragen für einen Data Lake durch.
Pfizer setzt eine effiziente, skalierbare und automatisierte Methode ein, um maßgeschneiderte digitale Biomarker auf den tragbaren Gerätedaten der Studienteilnehmer aus großen globalen klinischen Studien auszuführen.
Verwenden Sie AWS, um eine skalierbare, flexible, sichere und reproduzierbare Lösung zu erstellen. GxP-konforme, Serverless-, ereignisbasierte Architektur, die eine vollständige Automatisierung der Pipeline ermöglicht und die Parallelverarbeitung erleichtert.
So führt Evolvere Biosciences das Design von Makromolekülen in AWS durch
Erfahren Sie, wie Evolvere Biosciences seine Proteindesign-Plattform in AWS mithilfe von AWS CloudFormation und AWS CodeBuild, die Algorithmen wie AlphaFold und OpenFold ausführen, erstellen und bereitstellen kann.
Boehringer Ingelheim schafft datenbasierte Strukturen mit AWS, um die Einführung neuer Medikamente zu beschleunigen
Erfahren Sie, wie Boehringer Ingelheim mit seiner in AWS entwickelten Dataland-Lösung seine Fähigkeit zur Entwicklung bahnbrechender Arzneimittel verbessert.
Wie Moderna und Takeda die Arzneimittelforschung mit Daten aus der realen Welt beschleunigen
Moderna und Takeda erklären, warum sie AWS Data Exchange und Amazon Redshift als integrale Bestandteile ihrer Strategie für reale Daten (RWD) eingeführt haben, um RWD von Datenanbietern zu beziehen, zu bewerten, zu abonnieren und zu nutzen.
GE Healthcare baut One Data Platform in AWS auf und skaliert, um mehr als 20 000 Geschäftsbenutzer zu unterstützen
GE Healthcare setzt in AWS, um die One Data Platform aufzubauen, eine interne Infrastruktur, die von einem Data Lake auf Amazon S3 und anderen AWS-Services unterstützt wird, um Petabyte an Daten aufzunehmen, zu speichern und zu verarbeiten, Maschinendaten von über vier Millionen medizinischen Geräten weltweit zu erheben und Daten nahezu in Echtzeit für über 40 nachgelagerte Systeme bereitzustellen.
Ressourcen
Gewinnen Sie bessere Erkenntnisse mit multimodaler und multiomischer Datenintegration und -analyse
Wussten Sie, dass durch die Nutzung multimodaler Datendomains – Genomik, klinische Daten und Bildgebung – die Genauigkeit der Vorhersagefähigkeiten gegenüber einem einzelnen Datendomain wie der Genomik um 34 % verbessert werden kann?
Das neue E-Book „Multimodal und Multi-Omics“ enthält mehrere echte Kunden-Fallstudien, die MMMO-Data-Meshes nutzen, und beschreibt detailliert Ansätze zur Vereinfachung der Entwicklung oder Bereitstellung von sofort einsatzbereiten Lösungen, um Daten in Vermögenswerte umzuwandeln und eine datengestütztere Entscheidungsfindung zu fördern.
AWS re:Invent 2022 – Aufbau von Data-Mesh-Architekturen in AWS
Erfahren Sie, wie Sie eine Data-Mesh-Architektur in AWS entwerfen, erstellen und operationalisieren, damit Sie Datenherausforderungen überwinden, Analyseprozesse optimieren und dem Unternehmen schneller Erkenntnisse liefern können.
Anleitung für Proteinfaltung in AWS
Diese Anleitung hilft Forschern dabei, einen vielfältigen Katalog von Proteinfaltungs- und Designalgorithmen in AWS Batch auszuführen und unterstützt neue Proteinanalyse-Algorithmen bei gleichzeitiger Kostenoptimierung und gleichbleibender Leistung.
Gilead beschleunigt die Entwicklung des Unternehmenssuchtools mit Machine Learning in AWS
Erfahren Sie, wie Gilead in weniger als einem Jahr ein skalierbares Suchtool für Unternehmen entwickelt hat, das KI und ML nutzt, um prädiktive Analysen bereitzustellen und wichtige Dokumente, Wissen und Daten in strukturierten und unstrukturierten Daten aus bis zu neun Unternehmenssystemen zu finden und so die Suchzeiten um etwa 50 % zu reduzieren.
Rush University System for Health erstellt eine Plattform zur Analyse der Bevölkerungsgesundheit in AWS
Erfahren Sie, wie das Rush University System for Health (RUSH) mithilfe von AWS HealthLake ein umfassendes Bild des Patientenrisikos entwickelte, was zu einer Verbesserung der gesundheitlichen Chancengleichheit durch Dateninteroperabilität und fortschrittliche Analysen führte.
Große Sprachmodelle kennenlernen
Dr. Werner Vogels, CTO von Amazon, hat sich mit den angesehenen AWS-Wissenschaftlern Sudipta Sengupta und Dan Roth getroffen, um große Sprachmodelle (LLMs) zu entmystifizieren
Aufbau der Brain Knowledge Platform mit dem Allen Institute for Brain Science
Erfahren Sie, wie das Allen Institute die Cloud nutzt, um die Brain Knowledge Platform (BKP) für das US-basierte BRAIN Initiative Cell Atlas Network (BICAN) der National Institutes of Health (NIH) aufzubauen.
Erste Schritte
