AWS에서는 클라우드에서 획기적인 혁신을 구축한 Moderna, Rush University Medical Center 및 NHS를 비롯한 고객과 함께 첫날부터 의료 분야에 투자해 왔습니다. 공중 보건 분석 허브 개발부터 의료 형평성 및 환자 결과 개선, 단 1일 만에 COVID-19 백신 개발에 이르기까지 고객은 기계 학습(ML)과 클라우드를 활용하여 의료 분야의 가장 큰 문제를 해결하고 변화를 주도하고 있습니다. 보다 예측적이고 개인화된 치료.
작년에 우리는 아마존 헬스 레이크, 클라우드에서 건강 데이터를 저장, 변환 및 쿼리하기 위해 특별히 제작된 서비스로, 규모에 따라 개인 또는 환자 모집단 건강 데이터에 대한 전체 보기의 이점을 누릴 수 있습니다.
오늘 우리는 의료 이미징 및 분석을 위한 혁신을 제공하는 HealthLake의 두 가지 새로운 기능을 발표하게 되어 기쁩니다.
Amazon HealthLake 이미징
의료 영상 데이터의 규모와 복잡성이 계속해서 증가함에 따라 의료 전문가는 다음과 같은 수많은 문제에 직면해 있습니다.
- 의료 영상 데이터의 양은 지난 5.5년 동안 지속적으로 증가했으며, 매년 전 세계적으로 XNUMX억 건 이상의 영상 절차가 수행되지만 방사선 전문의의 수는 줄어들고 있습니다.
- 평균 이미징 연구 크기는 해상도 향상과 체적 이미징 사용 증가로 인해 고급 이미징 절차가 수행됨에 따라 지난 150년 동안 XNUMXMB로 두 배가 되었습니다.
- 의료 시스템은 임상 및 연구 시스템에 동일한 이미징 데이터의 여러 복사본을 저장하므로 비용과 복잡성이 증가합니다.
- 데이터 과학자와 연구원이 고급 분석 및 ML을 통해 중요한 인사이트를 도출하는 데 종종 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 이 데이터를 구조화하는 것은 어려울 수 있습니다.
이러한 복합 요인은 의사 결정을 늦추고 있으며, 이는 치료 제공에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의료 이미지를 페타바이트 규모로 쉽게 저장, 액세스 및 분석할 수 있는 새로운 HIPAA 적격 기능인 Amazon HealthLake Imaging의 미리 보기를 발표하게 되어 기쁩니다. 이 새로운 기능은 어디서든(예: 웹, 데스크탑, 전화) 안전하게 액세스할 수 있고 고가용성으로 임상 워크플로우에서 40초 미만의 빠른 의료 이미지 검색을 위해 설계되었습니다. 또한 정규화된 메타데이터 및 고급 압축을 사용하여 클라우드에 있는 동일한 데이터의 단일 암호화 복사본에서 기존 의료 뷰어 및 분석 애플리케이션을 구동할 수 있습니다. 결과적으로 HealthLake Imaging은 의료 영상 스토리지의 총 비용을 최대 XNUMX%까지 줄이는 데 도움이 되는 것으로 추정됩니다.
HealthLake Imaging의 출시와 관련하여 파트너와 협력하여 클라우드 네이티브 솔루션의 채택을 가속화하여 엔터프라이즈 이미징 워크플로를 클라우드로 전환하고 혁신 속도를 가속화하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
Intelerad와 Arterys는 HealthLake Imaging을 활용하여 각각 차세대 PACS 시스템과 AI 플랫폼의 확장성과 보기 성능을 높이는 출시 파트너 중 하나입니다. Radical Imaging은 HealthLake Imaging API를 기반으로 구축된 OHIF 또는 Cornerstone.js와 같은 오픈 소스 프로젝트를 사용하여 공간이 필요 없는 클라우드 지원 의료 영상 애플리케이션을 고객에게 제공하고 있습니다. 또한 NVIDIA는 AWS와 협력하여 HealthLake Imaging용 MONAI 커넥터를 개발했습니다. MONAI는 규모에 맞게 모델을 개발하고 AI 애플리케이션에 배포하는 오픈 소스 의료 AI 프레임워크입니다.
“Intelerad는 항상 의료 분야의 복잡한 문제를 해결하는 데 주력해 왔으며 동시에 고객이 성장하고 전 세계 더 많은 환자에게 탁월한 환자 치료를 제공할 수 있도록 지원했습니다. 지속적인 혁신의 길에서 Amazon HealthLake Imaging을 활용하는 것을 포함하여 AWS와의 협력을 통해 사용자에게 비교할 수 없는 규모와 성능을 제공하는 동시에 더 빠르게 혁신하고 복잡성을 줄일 수 있습니다.”
— AJ Watson, Intelerad Medical Systems의 최고 제품 책임자
“Amazon HealthLake Imaging을 통해 Arterys는 애플리케이션의 성능과 응답성을 눈에 띄게 개선할 수 있었고 미래 지향적인 향상된 기능 세트를 통해 미래 지향적인 가치를 창출하는 솔루션을 강화하는 이점과 가치를 제공합니다. 이미징 데이터.”
— Richard Moss, Arterys 제품 관리 이사
Radboudumc 및 University of Maryland Medical Intelligent Imaging Center(UM2ii)는 HealthLake Imaging을 사용하여 의료 이미지의 가용성을 개선하고 이미지 스트리밍을 활용하는 고객 중 하나입니다.
“Radboud University Medical Center에서 우리의 임무는 보다 사람 중심적이고 혁신적인 의료 서비스의 미래를 형성하는 선구자가 되는 것입니다. 우리는 임상의와 연구원이 ML 알고리즘을 임상의의 손에 더 빨리 제공하여 혁신을 가속화할 수 있도록 Amazon HealthLake Imaging으로 협업 AI 솔루션을 구축하고 있습니다.”
— Bram van Ginneken, Radboudumc의 진단 이미지 분석 그룹 의장
“UM2ii는 학계와 업계 전반의 혁신가, 사상가, 과학자를 통합하기 위해 설립되었습니다. AWS와의 협력은 의료 영상 AI의 한계를 뛰어넘는 임무를 가속화할 것입니다. 확장성, 성능 및 안정성에 대한 AWS의 경험과 Amazon HealthLake Imaging을 사용하여 차세대 클라우드 기반 지능형 이미징을 구축하게 되어 기쁩니다.”
— Paul Yi, UM2ii 이사
Amazon HealthLake 분석
우리가 발표하게 된 두 번째 기능은 Amazon HealthLake 분석. 매우 상황에 맞고 복잡한 다중 모드 데이터를 활용하는 것은 환자에게 고도로 개인화되고 정밀하게 표적화된 진단 및 치료를 제공하는 의미 있는 진전을 이루는 데 중요합니다.
HealthLake Analytics를 사용하면 기업 전체에서 데이터를 안전하게 공유하고 몇 번의 클릭만으로 고급 분석 및 ML을 사용할 수 있는 기능을 통해 개인 또는 모집단 수준에서 규모에 맞게 다중 모달 건강 데이터에서 통찰력을 쉽게 쿼리하고 도출할 수 있습니다. 따라서 복잡한 데이터 내보내기 및 데이터 변환을 실행할 필요가 없습니다.
HealthLake Analytics는 여러 이종 소스(예: 의료 기록, 건강 보험 청구, EHR, 의료 기기)의 원시 건강 데이터를 몇 분 만에 분석 및 상호 운용성 지원 형식으로 자동 정규화합니다. 다른 AWS 서비스와 통합하면 다음을 사용하여 SQL로 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있습니다. 아마존 아테나, 데이터를 공유 및 분석하여 고급 분석 및 ML을 지원합니다. 다음을 사용하여 강력한 대시보드를 만들 수 있습니다. 아마존 퀵 사이트 전체 환자 모집단의 간병 격차 분석 및 질병 관리를 위해. 또는 많은 ML 모델을 빠르고 효율적으로 구축하고 교육할 수 있습니다. 아마존 세이지 메이커 병원 재입원 위험 또는 치료 라인의 전반적인 효과와 같은 AI 기반 예측을 위해. HealthLake Analytics는 몇 달이 걸리는 엔지니어링 노력을 줄이고 환자에게 치료를 제공하는 최선을 다할 수 있도록 합니다.
결론
AWS에서 우리의 목표는 고객이 편리하고 개인화된 고가치 치료를 제공하도록 지원하는 것입니다. 즉, 협업 방법을 재발명하고, 데이터 기반 임상 및 운영 결정을 내리고, 정밀 의학을 지원하고, 치료법 개발을 가속화하고, 비용을 절감하도록 돕습니다. 주의.
Amazon HealthLake의 이러한 새로운 기능을 통해 파트너와 함께 HIPAA, GDPR 및 기타 규정을 준수하면서 클라우드에서 차세대 이미징 워크플로를 지원하고 다중 모드 건강 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.
자세히 알아보고 시작하려면 다음을 참조하십시오. Amazon HealthLake 분석 과 Amazon HealthLake 이미징.
저자 소개
테신 시에드 Amazon Web Services의 건강 AI 총책임자이며 Amazon Comprehend Medical 및 Amazon Health를 포함한 당사의 건강 AI 엔지니어링 및 제품 개발 노력을 이끌고 있습니다. Tehsin은 엔지니어링, 과학, 제품 및 기술을 담당하는 Amazon Web Services 팀과 협력하여 획기적인 의료 및 생명 과학 AI 솔루션 및 제품을 개발합니다. AWS에서 일하기 전에 Tehsin은 Cerner Corporation의 엔지니어링 부사장으로 23년 동안 의료와 기술의 교차점에서 근무했습니다.
Taha Kass-Hout 박사 Amazon Web Services의 기계 학습 부사장 겸 최고 의료 책임자이며 Amazon Comprehend Medical 및 Amazon HealthLake를 포함한 당사의 건강 AI 전략 및 노력을 이끌고 있습니다. 그는 COVID-19 실험실 테스트를 위한 과학, 기술 및 규모 개발을 담당하는 아마존 팀과 협력하고 있으며, 여기에는 아마존의 동료 테스트에 대한 첫 번째 FDA 승인이 포함되어 있습니다. 이제 가정 테스트를 위해 대중에게 제공됩니다. 의사이자 생물정보학자인 Taha는 오바마 대통령 아래에서 FDA의 첫 최고 건강 정보학 책임자를 포함하여 두 번의 임기를 역임했습니다. 공무원으로 재직하는 동안 그는 신기술 및 클라우드(CDC의 전자 질병 감시) 사용을 개척했으며 광범위하게 액세스할 수 있는 글로벌 데이터 공유 플랫폼인 openFDA를 구축하여 연구자와 대중이 부작용을 검색하고 분석할 수 있도록 했습니다. 데이터 및 precisionFDA(대통령 정밀 의학 이니셔티브의 일부).
