Las nuevas capacidades de Amazon HealthLake permiten soluciones de imágenes de próxima generación y análisis de salud de precisión

En AWS, hemos estado invirtiendo en el cuidado de la salud desde el día 1 con clientes como Moderna, Rush University Medical Center y el NHS que han creado innovaciones revolucionarias en la nube. Desde el desarrollo de centros de análisis de salud pública hasta la mejora de la equidad en la salud y los resultados de los pacientes, hasta el desarrollo de una vacuna COVID-19 en solo 65 días, nuestros clientes están utilizando el aprendizaje automático (ML) y la nube para abordar algunos de los mayores desafíos de la atención médica e impulsar el cambio hacia Atención más predictiva y personalizada.

El año pasado lanzamos Lago de Salud Amazónico, un servicio especialmente diseñado para almacenar, transformar y consultar datos de salud en la nube, lo que le permite beneficiarse de una vista completa de los datos de salud de la población de pacientes o individuos a escala.

Hoy, nos complace anunciar el lanzamiento de dos nuevas capacidades en HealthLake que ofrecen innovaciones para análisis e imágenes médicas.

Imágenes de Amazon HealthLake

Los profesionales de la salud enfrentan una gran cantidad de desafíos a medida que la escala y la complejidad de los datos de imágenes médicas continúan aumentando, incluidos los siguientes:

• El volumen de datos de imágenes médicas ha seguido aumentando durante la última década con más de 5.5 millones de procedimientos de imágenes realizados en todo el mundo cada año por un número cada vez menor de radiólogos.
• El tamaño promedio del estudio de imágenes se ha duplicado durante la última década a 150 MB a medida que se realizan procedimientos de imágenes más avanzados debido a las mejoras en la resolución y al uso cada vez mayor de imágenes volumétricas.
• Los sistemas de salud almacenan múltiples copias de los mismos datos de imágenes en los sistemas clínicos y de investigación, lo que genera mayores costos y complejidad.
• Puede ser difícil estructurar estos datos, lo que a menudo lleva semanas o meses a los científicos e investigadores de datos para obtener información importante con análisis avanzados y ML.

Estos factores agravantes están ralentizando la toma de decisiones, lo que puede afectar la prestación de la atención. Para abordar estos desafíos, nos complace anunciar la vista previa de Amazon HealthLake Imaging, una nueva capacidad elegible para HIPAA que facilita el almacenamiento, el acceso y el análisis de imágenes médicas a escala de petabytes. Esta nueva capacidad está diseñada para la recuperación rápida de imágenes médicas en fracciones de segundo en sus flujos de trabajo clínicos a los que puede acceder de forma segura desde cualquier lugar (por ejemplo, web, escritorio, teléfono) y con alta disponibilidad. Además, puede controlar sus visores médicos y aplicaciones de análisis existentes desde una única copia cifrada de los mismos datos en la nube con metadatos normalizados y compresión avanzada. Como resultado, se estima que HealthLake Imaging lo ayuda a reducir el costo total del almacenamiento de imágenes médicas hasta en un 40 %.

Estamos orgullosos de trabajar con socios en el lanzamiento de HealthLake Imaging para acelerar la adopción de soluciones nativas de la nube para ayudar a la transición de los flujos de trabajo de imágenes empresariales a la nube y acelerar su ritmo de innovación.

Intelerad y Arterys se encuentran entre los socios de lanzamiento que utilizan HealthLake Imaging para lograr una mayor escalabilidad y rendimiento de visualización para sus sistemas PACS de próxima generación y su plataforma de IA, respectivamente. Radical Imaging proporciona a los clientes aplicaciones de imágenes médicas con capacidad en la nube y sin espacio físico utilizando proyectos de código abierto, como OHIF o Cornerstone.js, creados en las API de HealthLake Imaging. Y NVIDIA ha colaborado con AWS para desarrollar un conector MONAI para HealthLake Imaging. MONAI es un marco de IA médica de código abierto para desarrollar e implementar modelos en aplicaciones de IA, a escala.

“Intelerad siempre se ha enfocado en resolver problemas complejos en el cuidado de la salud, mientras permite que nuestros clientes crezcan y brinden una atención excepcional a más pacientes en todo el mundo. En nuestro camino continuo de innovación, nuestra colaboración con AWS, incluido el aprovechamiento de Amazon HealthLake Imaging, nos permite innovar más rápidamente y reducir la complejidad al tiempo que ofrecemos una escala y un rendimiento sin precedentes para nuestros usuarios”.

— AJ Watson, director de productos de Intelerad Medical Systems

“Con Amazon HealthLake Imaging, Arterys pudo lograr mejoras notables en el rendimiento y la capacidad de respuesta de nuestras aplicaciones, y con un amplio conjunto de características de mejoras de cara al futuro, ofrece beneficios y valor que mejorarán las soluciones que buscan impulsar el valor de cara al futuro de datos de imagen.”

— Richard Moss, director de gestión de productos de Arterys

Radboudumc y el Centro de Imágenes Inteligentes Médicas de la Universidad de Maryland (UM2ii) se encuentran entre los clientes que utilizan HealthLake Imaging para mejorar la disponibilidad de imágenes médicas y utilizar la transmisión de imágenes.

“En el Centro Médico de la Universidad de Radboud, nuestra misión es ser pioneros en dar forma a un futuro de la atención médica más innovador y centrado en la persona. Estamos creando una solución de IA colaborativa con Amazon HealthLake Imaging para que los médicos e investigadores aceleren la innovación al poner los algoritmos de ML en manos de los médicos más rápido”.

— Bram van Ginneken, presidente del grupo de análisis de imágenes de diagnóstico en Radboudumc

“UM2ii se formó para unir a innovadores, líderes intelectuales y científicos de la academia y la industria. Nuestro trabajo con AWS acelerará nuestra misión de ampliar los límites de la IA de imágenes médicas. Estamos emocionados de construir la próxima generación de imágenes inteligentes basadas en la nube con Amazon HealthLake Imaging y la experiencia de AWS con escalabilidad, rendimiento y confiabilidad”.

— Paul Yi, director de UM2ii

Análisis de Amazon HealthLake

La segunda capacidad que nos complace anunciar es Análisis de Amazon HealthLake. Aprovechar los datos multimodales, que son altamente contextuales y complejos, es clave para lograr un progreso significativo en la prestación de diagnósticos y tratamientos altamente personalizados y precisos a los pacientes.

HealthLake Analytics facilita la consulta y la obtención de información a partir de datos de salud multimodales a escala, a nivel individual o de población, con la capacidad de compartir datos de forma segura en toda la empresa y habilitar análisis avanzados y ML con solo unos pocos clics. Esto elimina la necesidad de ejecutar exportaciones y transformaciones de datos complejas.

HealthLake Analytics normaliza automáticamente los datos de salud sin procesar de múltiples fuentes dispares (por ejemplo, registros médicos, reclamos de seguros de salud, EHR, dispositivos médicos) en un formato listo para análisis e interoperabilidad en cuestión de minutos. La integración con otros servicios de AWS facilita la consulta de datos con SQL mediante Atenea amazónica, así como compartir y analizar datos para habilitar análisis avanzados y ML. Puede crear poderosos tableros con Amazon QuickSight para análisis de brechas de atención y manejo de enfermedades de una población completa de pacientes. O puede crear y entrenar muchos modelos ML de forma rápida y eficiente en Amazon SageMaker para predicciones basadas en IA, como el riesgo de reingreso hospitalario o la efectividad general de una línea de tratamiento. HealthLake Analytics reduce lo que tomaría meses de esfuerzo de ingeniería y le permite hacer lo que mejor sabe hacer: brindar atención a los pacientes.

Conclusión

En AWS, nuestro objetivo es ayudarlo a brindar atención conveniente, personalizada y de alto valor, ayudándolo a reinventar su forma de colaborar, tomar decisiones clínicas y operativas basadas en datos, habilitar la medicina de precisión, acelerar el desarrollo de terapias y reducir los costos. de cuidado.

Con estas nuevas capacidades en Amazon HealthLake, nosotros, junto con nuestros socios, podemos ayudar a habilitar flujos de trabajo de imágenes de próxima generación en la nube y obtener información de datos de salud multimodales, mientras cumplimos con HIPAA, GDPR y otras regulaciones.

Para obtener más información y comenzar, consulte Análisis de Amazon HealthLake y Imágenes de Amazon HealthLake.

Sobre los autores

Tehsin Syed es gerente general de Health AI en Amazon Web Services y lidera nuestros esfuerzos de desarrollo de productos e ingeniería de Health AI, incluidos Amazon Comprehend Medical y Amazon Health. Tehsin trabaja con equipos de Amazon Web Services responsables de ingeniería, ciencia, productos y tecnología para desarrollar soluciones y productos innovadores de inteligencia artificial para el cuidado de la salud y las ciencias de la vida. Antes de su trabajo en AWS, Tehsin fue vicepresidente de ingeniería en Cerner Corporation, donde pasó 23 años en la intersección de la atención médica y la tecnología.

Dra. Taha Kass-Hout es vicepresidente de aprendizaje automático y director médico de Amazon Web Services, y lidera nuestra estrategia y esfuerzos de inteligencia artificial para la salud, incluidos Amazon Comprehend Medical y Amazon HealthLake. Trabaja con los equipos de Amazon responsables del desarrollo de la ciencia, la tecnología y la escala para las pruebas de laboratorio de COVID-19, incluida la primera autorización de la FDA de Amazon para realizar pruebas a nuestros asociados, que ahora se ofrece al público para realizar pruebas en el hogar. Taha, médica y bioinformática, cumplió dos mandatos bajo la presidencia de Obama, incluido el primer director de Informática de la Salud de la FDA. Durante este tiempo como servidor público, fue pionero en el uso de tecnologías emergentes y la nube (la vigilancia electrónica de enfermedades de los CDC) y estableció plataformas globales de intercambio de datos ampliamente accesibles: openFDA, que permitió a los investigadores y al público buscar y analizar eventos adversos. data y precisionFDA (parte de la iniciativa Presidential Precision Medicine).