Neue Funktionen von Amazon HealthLake ermöglichen Bildgebungslösungen der nächsten Generation und präzise Gesundheitsanalysen

Bei AWS investieren wir seit Tag 1 in das Gesundheitswesen mit Kunden wie Moderna, dem Rush University Medical Center und dem NHS, die bahnbrechende Innovationen in der Cloud entwickelt haben. Von der Entwicklung von Analysezentren für die öffentliche Gesundheit über die Verbesserung der Gesundheitsgerechtigkeit und der Patientenergebnisse bis hin zur Entwicklung eines COVID-19-Impfstoffs in nur 65 Tagen nutzen unsere Kunden maschinelles Lernen (ML) und die Cloud, um einige der größten Herausforderungen im Gesundheitswesen anzugehen und Veränderungen voranzutreiben eine vorausschauendere und personalisiertere Betreuung.

Letztes Jahr haben wir gestartet Amazon HealthLake, ein speziell entwickelter Dienst zum Speichern, Transformieren und Abfragen von Gesundheitsdaten in der Cloud, mit dem Sie von einer vollständigen Ansicht der Gesundheitsdaten von Einzelpersonen oder Patientenpopulationen in großem Umfang profitieren können.

Wir freuen uns, heute die Einführung von zwei neuen Funktionen in HealthLake bekannt zu geben, die Innovationen für die medizinische Bildgebung und Analytik liefern.

Amazon HealthLake-Bildgebung

Medizinisches Fachpersonal steht vor einer Vielzahl von Herausforderungen, da der Umfang und die Komplexität medizinischer Bildgebungsdaten weiter zunehmen, einschließlich der folgenden:

• Das Volumen medizinischer Bildgebungsdaten hat sich in den letzten zehn Jahren mit über 5.5 Milliarden Bildgebungsverfahren, die jedes Jahr weltweit von einer schrumpfenden Zahl von Radiologen durchgeführt werden, weiter beschleunigt
• Die durchschnittliche Größe von Bildgebungsstudien hat sich in den letzten zehn Jahren auf 150 MB verdoppelt, da fortschrittlichere Bildgebungsverfahren aufgrund von Verbesserungen der Auflösung und der zunehmenden Verwendung volumetrischer Bildgebung durchgeführt werden
• Gesundheitssysteme speichern mehrere Kopien derselben Bildgebungsdaten in klinischen und Forschungssystemen, was zu erhöhten Kosten und Komplexität führt
• Es kann schwierig sein, diese Daten zu strukturieren, was oft Wochen oder Monate dauert, bis Data Scientists und Forscher mit Advanced Analytics und ML wichtige Erkenntnisse gewinnen

Diese verstärkenden Faktoren verlangsamen die Entscheidungsfindung, was sich auf die Versorgung auswirken kann. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, freuen wir uns, die Vorschau von Amazon HealthLake Imaging anzukündigen, einer neuen HIPAA-fähigen Funktion, die es einfach macht, medizinische Bilder im Petabyte-Maßstab zu speichern, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren. Diese neue Funktion ist für den schnellen Abruf medizinischer Bilder in Sekundenbruchteilen in Ihren klinischen Arbeitsabläufen konzipiert, auf die Sie sicher von überall (z. B. Web, Desktop, Telefon) und mit hoher Verfügbarkeit zugreifen können. Darüber hinaus können Sie Ihre vorhandenen medizinischen Viewer und Analyseanwendungen von einer einzigen verschlüsselten Kopie derselben Daten in der Cloud mit normalisierten Metadaten und erweiterter Komprimierung steuern. Es wird davon ausgegangen, dass HealthLake Imaging Ihnen dabei hilft, die Gesamtkosten für die Speicherung medizinischer Bildgebung um bis zu 40 % zu senken.

Wir sind stolz darauf, bei der Einführung von HealthLake Imaging mit Partnern zusammenzuarbeiten, um die Einführung von Cloud-nativen Lösungen zu beschleunigen, um den Übergang von Unternehmens-Imaging-Workflows in die Cloud zu unterstützen und Ihr Innovationstempo zu beschleunigen.

Intelerad und Arterys gehören zu den Startpartnern, die HealthLake Imaging nutzen, um eine höhere Skalierbarkeit und Anzeigeleistung für ihre PACS-Systeme bzw. KI-Plattform der nächsten Generation zu erreichen. Radical Imaging bietet Kunden Cloud-fähige medizinische Bildgebungsanwendungen mit geringem Platzbedarf unter Verwendung von Open-Source-Projekten wie OHIF oder Cornerstone.js, die auf HealthLake Imaging-APIs aufbauen. Und NVIDIA hat mit AWS zusammengearbeitet, um einen MONAI-Konnektor für HealthLake Imaging zu entwickeln. MONAI ist ein medizinisches Open-Source-KI-Framework zur Entwicklung und Bereitstellung von Modellen in KI-Anwendungen in großem Maßstab.

„Intelerad hat sich immer darauf konzentriert, komplexe Probleme im Gesundheitswesen zu lösen und gleichzeitig unseren Kunden zu ermöglichen, zu wachsen und mehr Patienten auf der ganzen Welt eine außergewöhnliche Patientenversorgung zu bieten. Auf unserem kontinuierlichen Weg der Innovation ermöglicht uns unsere Zusammenarbeit mit AWS, einschließlich der Nutzung von Amazon HealthLake Imaging, schnellere Innovationen und eine Reduzierung der Komplexität, während wir unseren Benutzern eine beispiellose Skalierbarkeit und Leistung bieten.“

— AJ Watson, Chief Product Officer bei Intelerad Medical Systems

„Mit Amazon HealthLake Imaging konnte Arterys spürbare Verbesserungen bei der Leistung und Reaktionsfähigkeit unserer Anwendungen erzielen und bietet mit einem reichhaltigen Funktionsumfang zukunftsweisender Verbesserungen Vorteile und Wert, die Lösungen verbessern, die darauf abzielen, zukunftsorientierten Wert zu erzielen Bilddaten.“

— Richard Moss, Direktor des Produktmanagements bei Arterys

Radboudumc und das Medical Intelligent Imaging Center (UM2ii) der University of Maryland gehören zu den Kunden, die HealthLake Imaging einsetzen, um die Verfügbarkeit medizinischer Bilder zu verbessern und Bildstreaming zu nutzen.

„Unsere Mission am Radboud University Medical Center ist es, ein Pionier bei der Gestaltung einer stärker personenzentrierten, innovativen Zukunft des Gesundheitswesens zu sein. Wir bauen mit Amazon HealthLake Imaging eine kollaborative KI-Lösung für Kliniker und Forscher auf, um Innovationen zu beschleunigen, indem wir ML-Algorithmen schneller in die Hände von Klinikern legen.“

— Bram van Ginneken, Vorsitzender der Diagnostic Image Analysis Group bei Radboudumc

„UM2ii wurde gegründet, um Innovatoren, Vordenker und Wissenschaftler aus Wissenschaft und Industrie zusammenzubringen. Unsere Zusammenarbeit mit AWS wird unsere Mission beschleunigen, die Grenzen der medizinischen Bildgebungs-KI zu erweitern. Wir freuen uns darauf, mit Amazon HealthLake Imaging und der Erfahrung von AWS mit Skalierbarkeit, Leistung und Zuverlässigkeit die nächste Generation Cloud-basierter intelligenter Bildgebung zu entwickeln.“

— Paul Yi, Direktor bei UM2ii

Amazon HealthLake Analytics

Die zweite Funktion, die wir gerne ankündigen, ist Amazon HealthLake Analytics. Die Nutzung multimodaler Daten, die sehr kontextbezogen und komplex sind, ist der Schlüssel zu bedeutenden Fortschritten bei der Bereitstellung von hochgradig personalisierten und präzise zielgerichteten Diagnosen und Behandlungen für Patienten.

HealthLake Analytics erleichtert das Abfragen und Ableiten von Erkenntnissen aus multimodalen Gesundheitsdaten in großem Umfang, auf individueller oder Bevölkerungsebene, mit der Möglichkeit, Daten sicher im gesamten Unternehmen auszutauschen und erweiterte Analysen und ML mit nur wenigen Klicks zu aktivieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für Sie, komplexe Datenexporte und Datentransformationen durchzuführen.

HealthLake Analytics normalisiert Gesundheitsrohdaten aus mehreren unterschiedlichen Quellen (z. B. Krankenakten, Krankenversicherungsansprüche, EHRs, medizinische Geräte) innerhalb weniger Minuten automatisch in ein analytisches und interoperabilitätsfähiges Format. Die Integration mit anderen AWS-Services macht es einfach, die Daten mit SQL abzufragen Amazonas Athena, sowie Daten teilen und analysieren, um erweiterte Analysen und ML zu ermöglichen. Mit können Sie leistungsstarke Dashboards erstellen Amazon QuickSight für Versorgungslückenanalysen und Krankheitsmanagement einer ganzen Patientenpopulation. Oder Sie können viele ML-Modelle schnell und effizient in erstellen und trainieren Amazon Sage Maker für KI-gesteuerte Vorhersagen, wie z. B. das Risiko einer Wiederaufnahme ins Krankenhaus oder die Gesamtwirksamkeit einer Behandlungslinie. HealthLake Analytics reduziert den monatelangen technischen Aufwand und ermöglicht Ihnen, das zu tun, was Sie am besten können – Patienten zu versorgen.

Zusammenfassung

Unser Ziel bei AWS ist es, Sie dabei zu unterstützen, eine bequeme, personalisierte und hochwertige Versorgung bereitzustellen – und Ihnen dabei zu helfen, Ihre Zusammenarbeit neu zu erfinden, datengesteuerte klinische und operative Entscheidungen zu treffen, Präzisionsmedizin zu ermöglichen, die Therapieentwicklung zu beschleunigen und die Kosten zu senken Pflege.

Mit diesen neuen Funktionen in Amazon HealthLake können wir zusammen mit unseren Partnern dazu beitragen, Bildgebungsworkflows der nächsten Generation in der Cloud zu ermöglichen und Erkenntnisse aus multimodalen Gesundheitsdaten zu gewinnen, während HIPAA, GDPR und andere Vorschriften eingehalten werden.

Weitere Informationen und erste Schritte finden Sie unter Amazon HealthLake Analytics und Amazon HealthLake-Bildgebung.

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Über die Autoren

Tehsin Syed ist General Manager of Health AI bei Amazon Web Services und leitet unsere Health AI Engineering- und Produktentwicklungsbemühungen, einschließlich Amazon Comprehend Medical und Amazon Health. Tehsin arbeitet mit Teams von Amazon Web Services zusammen, die für Technik, Wissenschaft, Produkte und Technologie verantwortlich sind, um bahnbrechende KI-Lösungen und -Produkte für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften zu entwickeln. Vor seiner Tätigkeit bei AWS war Tehsin Vice President of Engineering bei der Cerner Corporation, wo er 23 Jahre an der Schnittstelle zwischen Gesundheitswesen und Technologie verbrachte.

Dr. Taha Kass-Hout ist Vice President, Machine Learning und Chief Medical Officer bei Amazon Web Services und leitet unsere Gesundheits-KI-Strategie und -Bemühungen, einschließlich Amazon Comprehend Medical und Amazon HealthLake. Er arbeitet mit Teams bei Amazon zusammen, die für die Entwicklung von Wissenschaft, Technologie und Umfang für COVID-19-Labortests verantwortlich sind, einschließlich der ersten FDA-Genehmigung von Amazon zum Testen unserer Mitarbeiter, die jetzt der Öffentlichkeit für Tests zu Hause angeboten wird. Als Arzt und Bioinformatiker diente Taha zwei Amtszeiten unter Präsident Obama, darunter als erster Chief Health Informatics Officer bei der FDA. Während dieser Zeit als Beamter leistete er Pionierarbeit bei der Nutzung neuer Technologien und der Cloud (der elektronischen Krankheitsüberwachung der CDC) und etablierte allgemein zugängliche globale Datenaustauschplattformen: die openFDA, die es Forschern und der Öffentlichkeit ermöglichte, unerwünschte Ereignisse zu suchen und zu analysieren Daten und precisionFDA (Teil der Presidential Precision Medicine Initiative).