혁신을 위한 설계: 전 세계 상위 10개 제약 회사 중 9개가 데이터 분석 및 기계 학습을 위해 AWS를 선택하는 이유를 알아보세요.
신규 출시! 의료 서비스 및 생명 과학 리소스 허브의 생성형 AI
새로운 치료 후보를 생성하는 것부터 환자를 올바른 임상 시험에 연결하고 환자 참여 애플리케이션을 강화하는 것까지, AWS를 사용하면 조직 전체에서 생성형 AI를 확장하는 데 필요한 서비스, 데이터, 모델 및 보안 인프라에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 생성형 AI로 의료 혁신을 가속화하고 환자 경험을 개선하는 방법을 알아보세요.
전 세계 상위 10개 제약 회사 중 9개가 신뢰하는 클라우드인 AWS는 수백 곳의 생명 과학 고객이 ROI를 높이고, 데이터를 안전하게 공유하여 발견 속도를 높이고, 규정 준수 태세를 개선하고, 차별화된 치료제를 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다. AWS는 가장 안전하고 가장 광범위한 글로벌 인프라에서 가장 포괄적인 데이터, IoT, AI 서비스, 복잡한 의료 데이터를 처리하도록 설계된 목적별 서비스, 경험이 풍부한 생명 과학 산업 전문가와 파트너로 구성된 전담 팀을 제공합니다.
AWS는 가장 안전하고 규정을 준수하며 복원력이 뛰어난 생명 과학용 클라우드로서 모든 클라우드 제공업체 중 가장 높은 네트워크 가용성을 자랑하며, 146개 이상의 HIPAA 적격 서비스와 GDPR, GxP, HITRUST CSF 등의 글로벌 규정 준수 표준 인증을 제공합니다.
다른 어느 클라우드 공급업체보다 많은 의료 서비스 및 생명 과학 사용 사례를 위한 6가지 목적별 서비스를 제공하는 AWS를 통해 복잡한 비정형 데이터에 더 쉽게 액세스하고, 분석하고, 주요 인사이트를 추출할 수 있습니다.
AWS는 생명 과학 조직이 AWS 파트너 네트워크와 AWS Marketplace를 통해 고유한 비즈니스 요구 사항을 해결하고 가치 창출 시간을 단축하는 데 가장 적합한 제품을 찾고 선택할 수 있도록 지원합니다.
Pfizer는 AI와 AWS를 사용하여 연간 수천만 달러를 절약하면서 13억 명 이상을 의약품과 백신으로 치료할 수 있는 규모를 달성했습니다.
Gilead는 복원력이 뛰어난 클라우드 인프라와 견고한 데이터 기반 위에 구축된 AWS의 생성형 AI를 사용하여 표적 식별을 혁신하고 있습니다.
AstraZeneca, 과학의 경계를 허물고 AWS를 기반으로 삶을 변화시키는 의약품을 공급
혁신을 위한 설계: AWS for Life Sciences
데이터와 AI로 비즈니스를 혁신하고 차별화된 치료제를 더 빠르게 출시하는 동시에 ROI를 높이고 규정 준수 상태를 개선하세요.
연구 및 개발
AWS를 사용하면 최고 수준의 보안 및 개인 정보 보호를 유지하면서 발견 시간을 단축하고 포트폴리오 위험을 제거하고 신약 후보 물질 개발 단계를 앞당길 수 있습니다.
Roche는 Amazon HealthOmics를 사용하여 분석 시간을 80% 단축하고 스토리지 비용을 90% 절감하여 맞춤형 의료 R&D를 가속화합니다.
A-Alpha Bio는 AWS에서 NVIDIA BioNeMo를 사용하여 단백질-단백질 상호 작용 예측 성능을 10배 높였습니다.
Sanofi는 AWS의 예측 AI를 사용하여 신약 발견을 가속화하고, 시험 효율성을 높이고, 제조 공정을 개선했습니다.
주요 사용 사례
실험실 디지털화
가장 완벽한 IoT 서비스 세트와 규범적 지침을 사용하여 데이터 수집을 자동화하고 데이터 제품을 만드는 커넥티드 랩 환경을 구축하세요.
연구 데이터 관리 및 협업
안전한 서드 파티 협업과 데이터 공유를 위해 클린 룸 환경을 쉽게 배포하고 생성형 AI를 사용하여 과학 문헌을 요약할 수 있습니다.
약리 유전체학
AWS HealthOmics 같은 목적별 산업 서비스를 사용하여 신약 발견 및 개발에 게놈 데이터를 빠르게 통합할 수 있습니다.
고처리량 모델링 및 스크리닝
신약 발견을 위한 최신 모델 중에서 선택하여 필요한 답을 더 빠르게 찾고, 수동 태스크를 자동화하고, 단백질 구조와 배열 순서를 시각화하고, 도킹 연구를 수행하고, 사용하기 쉬운 단일 인터페이스에서 단백질 폴딩 알고리즘을 실행할 수 있습니다.
서비스 스포트라이트
Amazon Bedrock
자체 데이터와 가드레일을 사용하여 조기 표적 검증과 단백질 폴딩 분석 같은 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있는 업계 최고의 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 규모를 조정할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.
AWS HealthOmics
대규모 분석 및 공동 연구를 지원하여 신약 발견의 혁신을 가속화합니다. 유전체, 전사체, 기타 오믹스 데이터를 저장, 쿼리, 분석하여 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Amazon Q
자체 데이터와 시스템을 통합하여 연구 데이터 쿼리 및 요약, 관리 작업, 보고서 생성에 맞게 사용자 지정할 수 있는 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다.
AWS Clean Rooms
연구 기관들이 서로의 기본 데이터를 공유하거나 복사하지 않고도 공동 데이터세트를 쉽고 안전하게 분석하고 협업할 수 있도록 지원하며, 고객은 Clean Rooms ML을 통해 다른 연구자와 함께 기계 학습을 적용할 수 있습니다.
임상 개발
가장 효과적이고 포괄적인 시험부터 규제 기관 제출 프로세스를 간소화하는 것에 이르는 전체 임상 개발 프로세스에 필요한 기능을 활용할 수 있습니다. AWS와 AWS 파트너 솔루션은 임상 시험 중에 생성되는 방대한 양의 데이터에서 인사이트를 안전하게 캡처 및 추출하고 분산 시험을 촉진하며 이해 관계자 간의 효과적인 협업을 지원하는 데 도움이 됩니다.
Pfizer는 대규모 글로벌 임상 시험에서 얻은 시험 참가자의 웨어러블 디바이스 데이터에 대해 맞춤형 디지털 바이오마커를 실행할 수 있는 효율적이고 확장 가능하며 자동화된 방법을 배포합니다.
Gilead는 AWS의 생성형 AI를 사용하여 임상 시험의 타당성을 높이고, 내부 데이터세트와 실제 데이터세트를 모두 활용하는 AI 기반 프로토콜 분석을 통해 실시 기관 선정을 최적화할 수 있습니다.
Genentech는 AWS를 사용하여 임상 바이오마커 데이터의 가치를 극대화하고 임상 데이터 분석 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축합니다.
주요 사용 사례
임상 데이터 관리
프로토콜 설계 및 시험 최적화
가장 유능한 생성형 AI 기반 어시스턴트인 Amazon Q를 사용하여 보다 효과적이고 효율적인 임상 실험을 개발하세요.
규제 기관 제출 프로세스
워크플로를 최적화하고 자동화하여 임상 시험 결과를 규제 기관에 보다 간소화된 방식으로 제출하세요.
서비스 스포트라이트
Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)
가장 다양한 프로세서, 스토리지, 네트워킹, OS, 구매 모델 옵션 중에서 선택할 수 있는 안전하고 크기 조정 가능한 클라우드 컴퓨팅을 제공합니다.
Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)
프로비저닝, 구성, 백업, 패치 적용처럼 획일적인 데이터베이스 관리 작업을 자동화합니다.
Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)
업계 최고 수준의 확장성, 데이터 가용성, 보안, 성능을 갖춘 클라우드 객체 스토리지입니다.
제조 및 공급망
가장 포괄적인 데이터, 분석, IoT 서비스 제품군을 통해 제조 및 공급망 프로세스에 대한 종합적인 가시성을 확보하여 효율성을 높이고 복원력을 개선하며 규정 준수 위반을 방지할 수 있습니다. Amazon 자체 데이터세트를 기반으로 훈련된 고급 분석 서비스와 AI 도구를 사용하여 새로운 인사이트를 확보하고 잠재적 중단을 사전에 식별할 수 있습니다.
Merck는 AWS의 생성형 AI를 사용하여 생산 라인에서 오거부율을 50% 줄입니다.
Aizon은 AWS의 AI를 사용하여 의약 제조를 개선합니다.
Novo Nordisk는 컴퓨터 비전과 ML을 사용하여 제조 라인의 주요 작업을 자동화합니다.
사용 사례
제조 최적화
AWS를 사용하여 데이터 사일로를 허물고, 생성형 AI와 고급 분석을 활용하여 의미 있는 인사이트를 도출하고, 기계 가동 시간을 늘리세요.
공급망 복원력
공급망 비용과 위험을 줄이고, 신속한 의사 결정으로 민첩성을 개선하고, 과잉 재고 및 재고 부족 위험을 완화하는 데 필요한 종합적인 가시성과 추적성을 확보하세요.
규제 준수
생성형 AI를 기존 애플리케이션에 간편하게 통합하여 규정 준수 위반을 신속하게 식별하고 해결하세요.
서비스 스포트라이트
Amazon Bedrock
자체 데이터와 가드레일을 사용하여 미세 조정할 수 있는 업계 최고의 파운데이션 모델(FM)을 통해 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 규모를 조정할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.
AWS Supply Chain
데이터를 통합하고, ML을 기반으로 실행 가능한 인사이트를 제공하며, 컨텍스트별 협업 기능을 기본 제공하는 클라우드 기반 애플리케이션입니다.
상업 및 의료 관련 업무
가장 포괄적인 데이터, 분석, AI 제품군을 활용하여 데이터를 전략적 자산으로 전환하면 제품 출시에 더욱 집중하고, 더 심층적인 고객 인사이트를 확보하고, 보다 개인화된 환자 경험을 만들 수 있습니다.
Eli Lilly는 Amazon Pharmacy를 활용하여 LillyDirect 환자에게 엄선된 당뇨병, 비만, 편두통 치료제 자택 배송 서비스를 제공합니다.
Alynlam은 Amazon Bedrock을 통해 제품 불만 관리를 혁신하여 직원 생산성을 높이고 제품 불만 사항 분류 시간을 3일에서 몇 시간으로 단축합니다.
Alcon은 AWS를 사용하여 모놀리식 Custom Pak Designer 애플리케이션을 현대화함으로써 영업 담당자의 효율성과 만족도를 높이고 영업 담당자가 안과 의사를 위한 맞춤형 재료 팩을 만들 수 있도록 지원합니다.
사용 사례
부작용 감지
대규모 데이터 소스 매트릭스에서 부작용 데이터를 신속하게 식별하고 요약합니다.
실제 증거 및 실제 데이터
특정 요구 사항에 적합한 데이터 파트너를 보다 쉽게 식별하고 실제 데이터와 증거를 보다 빠르게 수집, 관리, 분석합니다.
개인화된 환자 경험
생성형 AI를 활용한 대화형 챗봇과 현지화된 마케팅 자료 생성을 통해 보다 개인화된 환자 참여를 제공할 수 있습니다.
서비스 스포트라이트
Amazon QuickSight
기계 학습(ML)이 기본 통합된 클라우드 네이티브 서버리스 비즈니스 인텔리전스(BI)를 통해 몇 초 안에 의미 있는 인사이트를 구축, 검색, 공유할 수 있습니다.
주요 산업 파트너와 함께 혁신
AWS의 솔루션 구축 분야에서 기술 전문성과 고객 성공을 입증한 업계 최고의 AWS 파트너로 구성된 광범위한 네트워크에서 목적별 생명 과학 솔루션 및 서비스를 AWS에서 살펴보세요.
AWS는 최대 규모의 파트너 네트워크를 통해 유연한 워크플로 선택 옵션 및 완벽한 관리형 솔루션을 제공함으로써 생명 과학 인사이트를 빠르게 얻을 수 있도록 지원합니다.
서드 파티 목적별 솔루션으로 생명 과학의 혁신, 발견, 개발을 가속화하세요.