Nieuwe Amazon HealthLake-mogelijkheden maken beeldvormingsoplossingen van de volgende generatie en nauwkeurige gezondheidsanalyses mogelijk

Bij AWS investeren we sinds dag 1 in de gezondheidszorg met klanten als Moderna, Rush University Medical Center en de NHS die baanbrekende innovaties in de cloud hebben gebouwd. Van het ontwikkelen van hubs voor volksgezondheidsanalyse tot het verbeteren van gezondheidsgelijkheid en patiëntresultaten, tot het ontwikkelen van een COVID-19-vaccin in slechts 65 dagen, onze klanten maken gebruik van machine learning (ML) en de cloud om enkele van de grootste uitdagingen in de gezondheidszorg aan te pakken en verandering richting meer voorspellende en gepersonaliseerde zorg.

Vorig jaar zijn we gelanceerd Amazon Health Lake, een speciaal gebouwde service om gezondheidsgegevens in de cloud op te slaan, te transformeren en op te vragen, zodat u kunt profiteren van een volledig overzicht van gezondheidsgegevens van individuele of patiëntenpopulaties op schaal.

Vandaag zijn we verheugd om de lancering aan te kondigen van twee nieuwe mogelijkheden in HealthLake die innovaties opleveren voor medische beeldvorming en analyse.

Amazon HealthLake-beeldvorming

Beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg staan ​​voor een groot aantal uitdagingen naarmate de schaal en complexiteit van medische beeldvormingsgegevens blijft toenemen, waaronder de volgende:

• Het volume van medische beeldvormingsgegevens is het afgelopen decennium blijven toenemen met meer dan 5.5 miljard beeldvormingsprocedures die elk jaar over de hele wereld worden uitgevoerd door een kleiner aantal radiologen
• De gemiddelde grootte van het beeldvormingsonderzoek is de afgelopen tien jaar verdubbeld tot 150 MB naarmate er geavanceerdere beeldvormingsprocedures worden uitgevoerd als gevolg van verbeteringen in de resolutie en het toenemende gebruik van volumetrische beeldvorming
• Gezondheidssystemen slaan meerdere kopieën van dezelfde beeldvormingsgegevens op in klinische en onderzoekssystemen, wat leidt tot hogere kosten en complexiteit
• Het kan moeilijk zijn om deze gegevens te structureren, waardoor datawetenschappers en onderzoekers vaak weken of maanden nodig hebben om belangrijke inzichten te verkrijgen met geavanceerde analyses en ML

Deze samengestelde factoren vertragen de besluitvorming, wat van invloed kan zijn op de zorgverlening. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, zijn we verheugd om de preview van Amazon HealthLake Imaging aan te kondigen, een nieuwe HIPAA-geschikte mogelijkheid die het gemakkelijk maakt om medische beelden op petabyte-schaal op te slaan, te openen en te analyseren. Deze nieuwe mogelijkheid is ontworpen voor het snel ophalen van medische beelden in uw klinische workflows, waartoe u overal veilig toegang hebt (bijv. web, desktop, telefoon) en met hoge beschikbaarheid. Bovendien kunt u uw bestaande medische viewers en analysetoepassingen aansturen vanuit een enkele gecodeerde kopie van dezelfde gegevens in de cloud met genormaliseerde metagegevens en geavanceerde compressie. Hierdoor wordt geschat dat HealthLake Imaging u helpt de totale kosten van opslag van medische beeldvorming met tot wel 40% te verlagen.

We zijn er trots op samen te werken met partners bij de lancering van HealthLake Imaging om de acceptatie van cloud-native oplossingen te versnellen om de overgang van enterprise imaging-workflows naar de cloud te helpen en uw innovatietempo te versnellen.

Intelerad en Arterys behoren tot de lanceringspartners die HealthLake Imaging gebruiken om hogere schaalbaarheid en weergaveprestaties te bereiken voor respectievelijk hun volgende generatie PACS-systemen en AI-platform. Radical Imaging biedt klanten zero-footprint, cloud-compatibele medische beeldvormingstoepassingen met behulp van open-sourceprojecten, zoals OHIF of Cornerstone.js, gebouwd op HealthLake Imaging API's. En NVIDIA heeft samengewerkt met AWS om een ​​MONAI-connector voor HealthLake Imaging te ontwikkelen. MONAI is een open-source medisch AI-framework om modellen op grote schaal te ontwikkelen en in te zetten in AI-toepassingen.

“Intelerad heeft zich altijd gericht op het oplossen van complexe problemen in de gezondheidszorg, terwijl het onze klanten in staat stelt te groeien en uitzonderlijke patiëntenzorg te bieden aan meer patiënten over de hele wereld. Op ons continue pad van innovatie stelt onze samenwerking met AWS, inclusief het gebruik van Amazon HealthLake Imaging, ons in staat om sneller te innoveren en de complexiteit te verminderen, terwijl we een ongeëvenaarde schaal en prestaties voor onze gebruikers bieden.”

— AJ Watson, Chief Product Officer bij Intelerad Medical Systems

“Met Amazon HealthLake Imaging was Arterys in staat merkbare verbeteringen te realiseren in de prestaties en responsiviteit van onze applicaties, en met een uitgebreide reeks functies van toekomstgerichte verbeteringen biedt het voordelen en waarde die oplossingen zullen verbeteren die toekomstgerichte waarde willen halen uit beeldgegevens.”

— Richard Moss, directeur productbeheer bij Arterys

Het Radboudumc en het Medical Intelligent Imaging Center (UM2ii) van de Universiteit van Maryland behoren tot de klanten die HealthLake Imaging gebruiken om de beschikbaarheid van medische beelden te verbeteren en gebruik te maken van beeldstreaming.

“Bij het Radboud Universitair Medisch Centrum is het onze missie om een ​​pionier te zijn in het vormgeven van een meer persoonsgerichte, innovatieve toekomst van de gezondheidszorg. We bouwen een collaboratieve AI-oplossing met Amazon HealthLake Imaging voor clinici en onderzoekers om innovatie te versnellen door ML-algoritmen sneller in de handen van clinici te brengen.”

— Bram van Ginneken, voorzitter Diagnostische Beeldanalysegroep bij Radboudumc

“UM2ii is opgericht om innovators, opinieleiders en wetenschappers uit de academische wereld en de industrie bij elkaar te brengen. Ons werk met AWS zal onze missie versnellen om de grenzen van AI voor medische beeldvorming te verleggen. We zijn verheugd om de volgende generatie cloudgebaseerde intelligente beeldvorming te bouwen met Amazon HealthLake Imaging en de ervaring van AWS met schaalbaarheid, prestaties en betrouwbaarheid.”

— Paul Yi, directeur bij UM2ii

Amazon HealthLake-analyse

De tweede mogelijkheid die we graag aankondigen is Amazon HealthLake-analyse. Het benutten van multimodale gegevens, die zeer contextueel en complex zijn, is essentieel om zinvolle vooruitgang te boeken bij het bieden van zeer gepersonaliseerde en nauwkeurig gerichte diagnostiek en behandelingen aan patiënten.

HealthLake Analytics maakt het gemakkelijk om op grote schaal, op individueel of populatieniveau, inzichten uit multimodale gezondheidsgegevens op te vragen en af ​​te leiden, met de mogelijkheid om gegevens veilig te delen binnen de onderneming en geavanceerde analyses en ML in slechts een paar klikken mogelijk te maken. Hierdoor hoeft u geen complexe gegevensexports en gegevenstransformaties uit te voeren.

HealthLake Analytics normaliseert automatisch onbewerkte gezondheidsgegevens uit meerdere ongelijksoortige bronnen (bijv. medische dossiers, claims van ziektekostenverzekeringen, EPD's, medische hulpmiddelen) in een formaat dat gereed is voor analyse en interoperabiliteit in slechts enkele minuten. Integratie met andere AWS-services maakt het eenvoudig om de gegevens met behulp van SQL op te vragen Amazone Athene, evenals het delen en analyseren van gegevens om geavanceerde analyses en ML mogelijk te maken. U kunt krachtige dashboards maken met Amazon QuickSight voor zorgkloofanalyses en disease management van een volledige patiëntenpopulatie. Of u kunt snel en efficiënt veel ML-modellen bouwen en trainen Amazon Sage Maker voor AI-gestuurde voorspellingen, zoals het risico op heropname in het ziekenhuis of de algehele effectiviteit van een behandelingslijn. HealthLake Analytics vermindert wat maanden aan technische inspanning zou kosten en stelt u in staat te doen waar u goed in bent: zorg leveren aan patiënten.

Conclusie

Bij AWS is het ons doel om u te ondersteunen bij het leveren van handige, gepersonaliseerde en hoogwaardige zorg - u te helpen opnieuw uit te vinden hoe u samenwerkt, gegevensgestuurde klinische en operationele beslissingen te nemen, precisiegeneeskunde mogelijk te maken, therapieontwikkeling te versnellen en de kosten te verlagen van zorg.

Met deze nieuwe mogelijkheden in Amazon HealthLake kunnen we samen met onze partners helpen om de volgende generatie beeldvormingsworkflows in de cloud mogelijk te maken en inzichten te ontlenen aan multimodale gezondheidsgegevens, terwijl we voldoen aan HIPAA, GDPR en andere regelgeving.

Raadpleeg voor meer informatie en om aan de slag te gaan Amazon HealthLake-analyse en Amazon HealthLake-beeldvorming.

---

Over de auteurs

Tehsin Syed is General Manager van Health AI bij Amazon Web Services en leidt onze Health AI-engineering en productontwikkelingsinspanningen, waaronder Amazon Comprehend Medical en Amazon Health. Tehsin werkt samen met teams binnen Amazon Web Services die verantwoordelijk zijn voor engineering, wetenschap, product en technologie om baanbrekende AI-oplossingen en -producten voor de gezondheidszorg en biowetenschappen te ontwikkelen. Voorafgaand aan zijn werk bij AWS was Tehsin Vice President of Engineering bij Cerner Corporation, waar hij 23 jaar doorbracht op het snijvlak van gezondheidszorg en technologie.

Dr. Taha Kass-Hout is Vice President, Machine Learning en Chief Medical Officer bij Amazon Web Services, en leidt onze Health AI-strategie en -inspanningen, waaronder Amazon Comprehend Medical en Amazon HealthLake. Hij werkt samen met teams bij Amazon die verantwoordelijk zijn voor de ontwikkeling van de wetenschap, technologie en schaal voor COVID-19-laboratoriumtests, waaronder Amazon's eerste FDA-autorisatie voor het testen van onze medewerkers - nu aangeboden aan het publiek voor testen thuis. Taha, een arts en bio-informaticus, diende twee ambtstermijnen onder president Obama, waaronder de eerste Chief Health Informatics Officer bij de FDA. Gedurende deze tijd als ambtenaar was hij een pionier in het gebruik van opkomende technologieën en de cloud (de elektronische ziektebewaking van de CDC), en richtte hij breed toegankelijke wereldwijde platforms voor het delen van gegevens op: de openFDA, waarmee onderzoekers en het publiek ongewenste voorvallen konden zoeken en analyseren. data en precisionFDA (onderdeel van het Presidential Precision Medicine-initiatief).