นี่คือบล็อกที่ร่วมมือกับ AWS และ Philips
Philips เป็นบริษัทเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่มุ่งเน้นการพัฒนาคุณภาพชีวิตของผู้คนผ่านนวัตกรรมที่มีความหมาย ตั้งแต่ปี 2014 บริษัทได้นำเสนอแพลตฟอร์ม Philips HealthSuite ให้กับลูกค้า ซึ่งประสานบริการ AWS มากมายที่บริษัทด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพใช้เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย โดยร่วมมือกับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ บริษัทสตาร์ทอัพ มหาวิทยาลัย และบริษัทอื่นๆ เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้แม่นยำยิ่งขึ้น และมอบการรักษาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับผู้คนนับล้านทั่วโลก
หนึ่งในตัวขับเคลื่อนหลักของกลยุทธ์นวัตกรรมของ Philips คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ชาญฉลาดและเป็นส่วนตัว ซึ่งสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
อเมซอน SageMaker มอบเครื่องมือที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับการดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง (MLOps) เพื่อช่วยทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติและเป็นมาตรฐานตลอดวงจรชีวิต ML ด้วยเครื่องมือ SageMaker MLOps ทีมสามารถฝึกอบรม ทดสอบ แก้ไขปัญหา ปรับใช้ และควบคุมโมเดล ML ในวงกว้างได้อย่างง่ายดาย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพของโมเดลในการใช้งานจริง
ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายว่า Philips ร่วมมือกับ AWS ในการพัฒนา AI ToolSuite ได้อย่างไร ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม ML ที่ปรับขนาดได้ ปลอดภัย และปฏิบัติตามข้อกำหนดบน SageMaker แพลตฟอร์มนี้มีความสามารถตั้งแต่การทดลอง การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล การฝึกอบรม การปรับใช้โมเดล และเทมเพลตที่นำมาใช้ซ้ำได้ ความสามารถทั้งหมดเหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อช่วยให้ธุรกิจหลายสายสร้างสรรค์นวัตกรรมด้วยความรวดเร็วและความคล่องตัว ในขณะเดียวกันก็ควบคุมในวงกว้างด้วยการควบคุมจากส่วนกลาง เราสรุปกรณีการใช้งานหลักที่ให้ข้อกำหนดสำหรับการทำซ้ำแพลตฟอร์มครั้งแรก ส่วนประกอบหลัก และผลลัพธ์ที่บรรลุ เราสรุปโดยการระบุความพยายามอย่างต่อเนื่องในการเปิดใช้งานแพลตฟอร์มด้วยปริมาณงาน AI ที่สร้างและต้อนรับผู้ใช้และทีมใหม่อย่างรวดเร็วเพื่อนำแพลตฟอร์มไปใช้
บริบทของลูกค้า
Philips ใช้ AI ในโดเมนต่างๆ เช่น การสร้างภาพ การวินิจฉัย การบำบัด สุขภาพส่วนบุคคล และการดูแลที่เชื่อมโยง ตัวอย่างบางส่วนของโซลูชันที่ใช้ AI ซึ่ง Philips ได้พัฒนาในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ได้แก่:
- ฟิลิปส์ สมาร์ทสปีด – เทคโนโลยีการถ่ายภาพด้วย AI สำหรับ MRI ที่ใช้อัลกอริธึม AI การเรียนรู้เชิงลึกแบบ Compressed-SENSE อันเป็นเอกลักษณ์ เพื่อยกระดับความเร็วและคุณภาพของภาพไปอีกระดับสำหรับผู้ป่วยที่หลากหลายจำนวนมาก
- ฟิลิปส์ eCareManager – โซลูชันสุขภาพทางไกลที่ใช้ AI เพื่อสนับสนุนการดูแลระยะไกลและการจัดการผู้ป่วยอาการหนักในหอผู้ป่วยหนัก โดยใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและอัลกอริธึมทางคลินิกเพื่อประมวลผลข้อมูลผู้ป่วยจากหลายแหล่ง และให้ข้อมูลเชิงลึก การแจ้งเตือน และคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้ ทีมดูแล
- Philips Sonicare – แปรงสีฟันอัจฉริยะที่ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการแปรงฟันและสุขภาพช่องปากของผู้ใช้ และให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์และคำแนะนำเฉพาะบุคคล เช่น เวลาในการแปรงฟัน แรงกด และความครอบคลุมที่เหมาะสม เพื่อปรับปรุงสุขอนามัยทางทันตกรรมและป้องกันฟันผุและโรคเหงือก .
เป็นเวลาหลายปีที่ Philips เป็นผู้บุกเบิกการพัฒนาอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมทั่วทั้งความต่อเนื่องด้านการดูแลสุขภาพ ในโดเมนภาพวินิจฉัย Philips ได้พัฒนาแอปพลิเคชัน ML มากมายสำหรับการสร้างและการตีความภาพทางการแพทย์ การจัดการขั้นตอนการทำงาน และการเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา นอกจากนี้ ในการติดตามผู้ป่วย ทีมบำบัดด้วยภาพ อัลตราซาวนด์ และสุขภาพส่วนบุคคลยังได้สร้างอัลกอริทึมและแอปพลิเคชัน ML อีกด้วย อย่างไรก็ตาม นวัตกรรมถูกขัดขวางเนื่องจากการใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนา AI ที่กระจัดกระจายในทีม สภาพแวดล้อมเหล่านี้มีตั้งแต่แล็ปท็อปและเดสก์ท็อปแต่ละเครื่อง ไปจนถึงคลัสเตอร์การคำนวณภายในองค์กรและโครงสร้างพื้นฐานบนระบบคลาวด์ที่หลากหลาย ความหลากหลายนี้ทำให้ทีมต่างๆ ดำเนินการอย่างรวดเร็วในการพัฒนา AI ในระยะแรกๆ ของตน แต่ขณะนี้กำลังขัดขวางโอกาสในการขยายขนาดและปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการพัฒนา AI ของเรา
เห็นได้ชัดว่าการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานไปสู่สภาพแวดล้อมที่เป็นหนึ่งเดียวและเป็นมาตรฐานนั้นจำเป็นต่อการปลดปล่อยศักยภาพของความพยายามที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ Philips อย่างแท้จริง
กรณีการใช้งาน AI/ML ที่สำคัญและข้อกำหนดของแพลตฟอร์ม
ข้อเสนอที่เปิดใช้งาน AI/ML สามารถเปลี่ยนโฉมการดูแลสุขภาพโดยทำให้งานธุรการที่ทำโดยแพทย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น:
- AI สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อช่วยให้นักรังสีวินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
- AI สามารถทำนายเหตุการณ์ทางการแพทย์ในอนาคตได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและปรับปรุงการดูแลเชิงรุก
- AI สามารถแนะนำการรักษาเฉพาะบุคคลที่เหมาะกับความต้องการของผู้ป่วยได้
- AI สามารถดึงและจัดโครงสร้างข้อมูลจากบันทึกทางคลินิกเพื่อให้การบันทึกมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- อินเทอร์เฟซ AI สามารถให้การสนับสนุนผู้ป่วยสำหรับการสอบถาม การแจ้งเตือน และเครื่องตรวจสอบอาการ
โดยรวมแล้ว AI/ML สัญญาว่าจะลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ ประหยัดเวลาและต้นทุน ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วย และการแทรกแซงส่วนบุคคลที่ทันท่วงที
ข้อกำหนดหลักประการหนึ่งสำหรับแพลตฟอร์มการพัฒนาและปรับใช้ ML คือความสามารถของแพลตฟอร์มในการสนับสนุนกระบวนการพัฒนาและปรับใช้ซ้ำอย่างต่อเนื่อง ดังแสดงในรูปต่อไปนี้
การพัฒนาสินทรัพย์ AI เริ่มต้นในสภาพแวดล้อมของห้องปฏิบัติการ ซึ่งข้อมูลจะถูกรวบรวมและดูแลจัดการ จากนั้นโมเดลจะได้รับการฝึกอบรมและตรวจสอบความถูกต้อง เมื่อแบบจำลองพร้อมและได้รับอนุมัติให้ใช้งาน โมเดลนั้นจะถูกนำไปใช้ในระบบการผลิตในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อปรับใช้แล้ว ประสิทธิภาพของโมเดลจะถูกตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง ในที่สุดประสิทธิภาพและข้อเสนอแนะในโลกแห่งความเป็นจริงจะถูกนำมาใช้สำหรับการปรับปรุงโมเดลเพิ่มเติมด้วยระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบของการฝึกโมเดลและการปรับใช้
ข้อกำหนด AI ToolSuite ที่มีรายละเอียดมากขึ้นนั้นขับเคลื่อนโดยกรณีการใช้งานตัวอย่างสามกรณี:
- พัฒนาแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มุ่งเป้าไปที่การตรวจจับวัตถุที่ขอบ ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดหวังว่าเวิร์กโฟลว์คำอธิบายประกอบรูปภาพอัตโนมัติที่ใช้ AI จะช่วยเร่งกระบวนการติดฉลากที่ใช้เวลานาน
- ช่วยให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจัดการตระกูลโมเดล ML แบบคลาสสิกสำหรับการเปรียบเทียบสถิติในหน่วยการแพทย์หลายหน่วย โปรเจ็กต์นี้จำเป็นต้องมีระบบอัตโนมัติในการปรับใช้โมเดล การติดตามการทดลอง การตรวจสอบโมเดล และการควบคุมกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบมากขึ้นสำหรับการตรวจสอบและการฝึกอบรมใหม่ในอนาคต
- ปรับปรุงคุณภาพและเวลาออกสู่ตลาดสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อการวินิจฉัย โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่มีอยู่ไม่อนุญาตให้ทำการทดลองจำนวนมากพร้อมกัน ซึ่งทำให้การพัฒนาแบบจำลองล่าช้า นอกจากนี้ เพื่อวัตถุประสงค์ด้านกฎระเบียบ จำเป็นต้องเปิดใช้งานการฝึกฝนโมเดลอย่างเต็มรูปแบบเป็นเวลาหลายปี
ข้อกำหนดที่ไม่เกี่ยวกับการทำงาน
การสร้างแพลตฟอร์ม AI/ML ที่ปรับขนาดได้และแข็งแกร่งนั้นจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงข้อกำหนดที่ไม่สามารถใช้งานได้ ข้อกำหนดเหล่านี้นอกเหนือไปจากฟังก์ชันการทำงานเฉพาะของแพลตฟอร์ม และมุ่งเน้นไปที่การรับรองสิ่งต่อไปนี้:
- scalability – แพลตฟอร์ม AI ToolSuite จะต้องสามารถปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐานการสร้างข้อมูลเชิงลึกของ Philips ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้แพลตฟอร์มดังกล่าวสามารถรองรับปริมาณข้อมูล ผู้ใช้ และปริมาณงาน AI/ML ที่เพิ่มขึ้นได้โดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลง ควรได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดในแนวนอนและแนวตั้งเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้อย่างราบรื่น ในขณะเดียวกันก็จัดให้มีการจัดการทรัพยากรจากส่วนกลาง
- ประสิทธิภาพ – แพลตฟอร์มดังกล่าวจะต้องมอบความสามารถในการประมวลผลประสิทธิภาพสูงเพื่อประมวลผลอัลกอริธึม AI/ML ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ SageMaker มีประเภทอินสแตนซ์ที่หลากหลาย รวมถึงอินสแตนซ์ที่มี GPU ที่ทรงพลัง ซึ่งสามารถเร่งงานการฝึกโมเดลและการอนุมานได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังควรลดเวลาแฝงและเวลาตอบสนองให้เหลือน้อยที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงเรียลไทม์
- ความเชื่อถือได้ – แพลตฟอร์มดังกล่าวจะต้องมีโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เชื่อถือได้และแข็งแกร่ง ซึ่งครอบคลุมทั่วทั้ง Availability Zone หลายแห่ง สถาปัตยกรรมหลาย AZ นี้ควรรับประกันการทำงานของ AI อย่างต่อเนื่องโดยการกระจายทรัพยากรและปริมาณงานไปยังศูนย์ข้อมูลที่แตกต่างกัน
- ความพร้อมที่จะให้บริการ – แพลตฟอร์มต้องพร้อมใช้งานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน โดยมีเวลาหยุดทำงานน้อยที่สุดสำหรับการบำรุงรักษาและอัปเกรด ความพร้อมใช้งานสูงของ AI ToolSuite ควรรวมถึงการปรับสมดุลโหลด สถาปัตยกรรมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาด และการตรวจสอบเชิงรุก
- ความปลอดภัยและการกำกับดูแล – แพลตฟอร์มต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง บทบาทเฉพาะ และกลไกการตรวจสอบสิทธิ์ พร้อมการตรวจสอบกิจกรรมที่ผิดปกติอย่างต่อเนื่องและดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัย
- การจัดการข้อมูล – การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแพลตฟอร์ม AI/ML กฎระเบียบในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเรียกร้องให้มีการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวดเป็นพิเศษ ควรมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การกำหนดเวอร์ชันข้อมูล สายข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูล และการรับประกันคุณภาพข้อมูล เพื่อให้มั่นใจถึงผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้
- การทำงานร่วมกัน – แพลตฟอร์มควรได้รับการออกแบบให้รวมเข้ากับที่เก็บข้อมูลภายในของ Philips ได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลและการทำงานร่วมกันกับแอปพลิเคชันบุคคลที่สามเป็นไปอย่างราบรื่น
- การบำรุงรักษา – สถาปัตยกรรมและฐานโค้ดของแพลตฟอร์มควรมีการจัดระเบียบที่ดี แบบแยกส่วน และบำรุงรักษาได้ ซึ่งช่วยให้วิศวกรและนักพัฒนา ML ของ Philips สามารถมอบการอัปเดต แก้ไขข้อบกพร่อง และการปรับปรุงในอนาคตได้โดยไม่กระทบต่อทั้งระบบ
- การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร – แพลตฟอร์มควรตรวจสอบรายงานการใช้งานอย่างใกล้ชิดเพื่อให้แน่ใจว่าทรัพยากรการประมวลผลถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ และจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกตามความต้องการ นอกจากนี้ Philips ควรใช้เครื่องมือ AWS Billing and Cost Management เพื่อให้แน่ใจว่าทีมจะได้รับการแจ้งเตือนเมื่อการใช้งานเกินขีดจำกัดที่จัดสรรไว้
- การตรวจสอบและการบันทึก – แพลตฟอร์มควรใช้ อเมซอน คลาวด์วอตช์ การแจ้งเตือนสำหรับความสามารถในการตรวจสอบและบันทึกที่ครอบคลุม ซึ่งจำเป็นต่อการติดตามประสิทธิภาพของระบบ ระบุปัญหาคอขวด และแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ตามมาตรฐาน – แพลตฟอร์มดังกล่าวยังสามารถช่วยปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบของข้อเสนอที่เปิดใช้งาน AI ความสามารถในการทำซ้ำและการตรวจสอบย้อนกลับจะต้องเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติโดยไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลแบบ end-to-end ซึ่งสามารถจัดเตรียมเอกสารที่จำเป็นจำนวนมาก เช่น รายงานลำดับวงศ์ตระกูลของข้อมูลและการ์ดแบบจำลองได้โดยอัตโนมัติ
- การทดสอบและการตรวจสอบ – ต้องมีขั้นตอนการทดสอบและการตรวจสอบที่เข้มงวดเพื่อรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของโมเดล AI/ML และป้องกันอคติโดยไม่ได้ตั้งใจ
ภาพรวมโซลูชัน
AI ToolSuite คือสภาพแวดล้อมการพัฒนา AI แบบครบวงจร ปรับขนาดได้ และเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว โดยนำเสนอ SageMaker แบบเนทีฟและบริการ AI/ML ที่เกี่ยวข้อง พร้อมระบบรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของ Philips HealthSuite และการบูรณาการระบบนิเวศของ Philips มีบุคลิกสามแบบพร้อมชุดสิทธิ์การเข้าถึงเฉพาะ:
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – เตรียมข้อมูล และพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลในพื้นที่ทำงานที่ทำงานร่วมกัน
- วิศวกร ML – ผลิตแอปพลิเคชัน ML ด้วยการปรับใช้แบบจำลอง การตรวจสอบ และการบำรุงรักษา
- ผู้ดูแลระบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล – สร้างโปรเจ็กต์ตามคำขอของทีมเพื่อจัดเตรียมสภาพแวดล้อมแบบแยกเฉพาะพร้อมเทมเพลตเฉพาะกรณีการใช้งาน
การพัฒนาแพลตฟอร์มครอบคลุมรอบการเปิดตัวหลายรอบในวงจรวนซ้ำของการค้นหา ออกแบบ สร้าง ทดสอบ และปรับใช้ เนื่องจากความเป็นเอกลักษณ์ของบางแอปพลิเคชัน ส่วนขยายของแพลตฟอร์มจึงจำเป็นต้องฝังส่วนประกอบที่กำหนดเองที่มีอยู่ เช่น ที่เก็บข้อมูลหรือเครื่องมือที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับคำอธิบายประกอบ
รูปภาพต่อไปนี้แสดงให้เห็นสถาปัตยกรรมสามเลเยอร์ของ AI ToolSuite รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานเป็นเลเยอร์แรก ส่วนประกอบ ML ทั่วไปเป็นเลเยอร์ที่สอง และเทมเพลตเฉพาะโครงการเป็นเลเยอร์ที่สาม
เลเยอร์ 1 มีโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน:
- เลเยอร์เครือข่ายที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตแบบพารามิเตอร์ที่มีความพร้อมใช้งานสูง
- การจัดเตรียมบริการตนเองด้วยโครงสร้างพื้นฐานเป็นรหัส (IaC)
- สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) โดยใช้ สตูดิโอ Amazon SageMaker โดเมน
- บทบาทของแพลตฟอร์ม (ผู้ดูแลระบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
- การจัดเก็บสิ่งประดิษฐ์
- การบันทึกและการติดตามเพื่อการสังเกต
เลเยอร์ 2 มีส่วนประกอบ ML ทั่วไป:
- การติดตามการทดสอบอัตโนมัติสำหรับทุกงานและไปป์ไลน์
- ไปป์ไลน์การสร้างโมเดลเพื่อเปิดตัวการอัปเดตการสร้างโมเดลใหม่
- ไปป์ไลน์การฝึกโมเดลประกอบด้วยการฝึกโมเดล การประเมิน และการลงทะเบียน
- ไปป์ไลน์ปรับใช้โมเดลเพื่อปรับใช้โมเดลสำหรับการทดสอบและการอนุมัติขั้นสุดท้าย
- การลงทะเบียนโมเดลเพื่อจัดการเวอร์ชันของโมเดลได้อย่างง่ายดาย
- บทบาทของโปรเจ็กต์ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับกรณีการใช้งานที่กำหนด เพื่อกำหนดให้กับผู้ใช้ SageMaker Studio
- พื้นที่เก็บข้อมูลรูปภาพสำหรับจัดเก็บอิมเมจการประมวลผล การฝึกอบรม และอนุมานที่สร้างขึ้นสำหรับโปรเจ็กต์
- ที่เก็บโค้ดเพื่อจัดเก็บส่วนโค้ด
- โครงการ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) บัคเก็ตเพื่อจัดเก็บข้อมูลโปรเจ็กต์และอาร์ติแฟกต์ทั้งหมด
เลเยอร์ 3 มีเทมเพลตเฉพาะโครงการที่สามารถสร้างได้ด้วยส่วนประกอบที่กำหนดเองตามที่โครงการใหม่ต้องการ ตัวอย่างเช่น:
- เทมเพลต 1 – รวมส่วนประกอบสำหรับการสืบค้นข้อมูลและการติดตามประวัติ
- เทมเพลต 2 – รวมส่วนประกอบสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลพร้อมเวิร์กโฟลว์คำอธิบายประกอบที่กำหนดเองเพื่อใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบที่เป็นกรรมสิทธิ์
- เทมเพลต 3 – รวมส่วนประกอบสำหรับอิมเมจคอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองเพื่อปรับแต่งทั้งสภาพแวดล้อมการพัฒนาและขั้นตอนการฝึกอบรม ระบบไฟล์ HPC เฉพาะ และการเข้าถึงจาก IDE ภายในสำหรับผู้ใช้
แผนภาพต่อไปนี้เน้นบริการ AWS ที่สำคัญซึ่งครอบคลุมบัญชี AWS หลายบัญชีสำหรับการพัฒนา การจัดเตรียม และการใช้งานจริง
ในส่วนต่อไปนี้ เราจะพูดถึงความสามารถหลักของแพลตฟอร์มที่เปิดใช้งานโดยบริการของ AWS รวมถึง SageMaker แคตตาล็อกบริการของ AWS, คลาวด์วอทช์, AWS แลมบ์ดา, การลงทะเบียน Amazon Elastic Container (อเมซอน ECR), อเมซอน S3, AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง (IAM) และอื่นๆ
โครงสร้างพื้นฐานเป็นรหัส
แพลตฟอร์มนี้ใช้ IaC ซึ่งช่วยให้ Philips สามารถจัดเตรียมและจัดการทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานได้โดยอัตโนมัติ แนวทางนี้ยังช่วยในเรื่องความสามารถในการทำซ้ำ ความสามารถในการปรับขนาด การควบคุมเวอร์ชัน ความสอดคล้อง ความปลอดภัย และความสามารถในการพกพาสำหรับการพัฒนา การทดสอบ หรือการใช้งานจริง
เข้าถึงสภาพแวดล้อม AWS
SageMaker และบริการ AI/ML ที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าถึงได้ด้วยราวกั้นความปลอดภัยสำหรับการเตรียมข้อมูล การพัฒนาโมเดล การฝึกอบรม คำอธิบายประกอบ และการปรับใช้
การแยกตัวและการทำงานร่วมกัน
แพลตฟอร์มนี้รับประกันการแยกข้อมูลโดยการจัดเก็บและประมวลผลแยกกัน ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือการละเมิดข้อมูล
แพลตฟอร์มดังกล่าวอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันเป็นทีม ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในโครงการ AI ที่โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับทีมข้ามสายงาน รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ดูแลระบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกร MLOps
การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท
การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) มีความสำคัญในการจัดการสิทธิ์และทำให้การจัดการการเข้าถึงง่ายขึ้นโดยการกำหนดบทบาทและการอนุญาตในลักษณะที่มีโครงสร้าง ทำให้การจัดการสิทธิ์เป็นเรื่องง่ายในขณะที่ทีมและโปรเจ็กต์เติบโตขึ้น และการควบคุมการเข้าถึงสำหรับบุคคลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับโปรเจ็กต์ AWS AI/ML เช่น ผู้ดูแลระบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ดูแลระบบคำอธิบายประกอบ ผู้อธิบายประกอบ และวิศวกร MLOps
การเข้าถึงที่เก็บข้อมูล
แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้ SageMaker เข้าถึงที่จัดเก็บข้อมูลได้ ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะสามารถนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการฝึกโมเดลและการอนุมานโดยไม่จำเป็นต้องทำซ้ำหรือย้ายข้อมูลไปยังสถานที่จัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกัน จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและลดต้นทุน
คำอธิบายประกอบโดยใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบเฉพาะของ Philips
AWS เสนอชุดบริการ AI และ ML เช่น SageMaker ความจริงของ Amazon SageMakerและ Amazon Cognito Coซึ่งได้รับการผสานรวมกับเครื่องมือคำอธิบายประกอบภายในบริษัทของ Philips โดยเฉพาะ การผสานรวมนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล ML โดยใช้ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบภายในสภาพแวดล้อม AWS
เทมเพลต ML
แพลตฟอร์ม AI ToolSuite นำเสนอเทมเพลตใน AWS สำหรับเวิร์กโฟลว์ ML ต่างๆ เทมเพลตเหล่านี้เป็นการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการกำหนดค่าไว้ล่วงหน้าซึ่งปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งาน ML เฉพาะ และสามารถเข้าถึงได้ผ่านบริการต่างๆ เช่น แม่แบบโครงการ SageMaker, การก่อตัวของ AWS Cloudและแค็ตตาล็อกบริการ
บูรณาการกับ Philips GitHub
การบูรณาการกับ GitHub ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการจัดหาแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับการควบคุมเวอร์ชัน การตรวจสอบโค้ด และไปป์ไลน์ CI/CD อัตโนมัติ (การรวมอย่างต่อเนื่องและการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง) ลดงานที่ต้องทำเองและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
การรวมโค้ด Visual Studio
การผสานรวมกับ Visual Studio Code ทำให้เกิดสภาพแวดล้อมที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับการเขียนโค้ด การดีบัก และการจัดการโปรเจ็กต์ ML ซึ่งจะช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับเวิร์กโฟลว์ ML ทั้งหมด ลดการสลับบริบทและประหยัดเวลา การบูรณาการยังช่วยเพิ่มการทำงานร่วมกันระหว่างสมาชิกในทีมโดยทำให้พวกเขาสามารถทำงานในโครงการ SageMaker ร่วมกันภายในสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่คุ้นเคย ใช้ระบบควบคุมเวอร์ชัน และแชร์รหัสและสมุดบันทึกได้อย่างราบรื่น
โมเดลและข้อมูลและความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับสำหรับความสามารถในการทำซ้ำและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
แพลตฟอร์มดังกล่าวจัดให้มีการกำหนดเวอร์ชัน ซึ่งช่วยติดตามการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลการฝึกอบรมและการอนุมานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป ทำให้ง่ายต่อการสร้างผลลัพธ์ใหม่และเข้าใจวิวัฒนาการของชุดข้อมูล
แพลตฟอร์มดังกล่าวยังเปิดใช้งานการติดตามการทดลองของ SageMaker ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถบันทึกและติดตามข้อมูลเมตาทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการทดลอง ML ของตน รวมถึงไฮเปอร์พารามิเตอร์ ข้อมูลอินพุต โค้ด และสิ่งประดิษฐ์ของโมเดล ความสามารถเหล่านี้จำเป็นสำหรับการแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบ และการรับรองความโปร่งใสและความรับผิดชอบในเวิร์กโฟลว์ AI/ML
การสร้างรายงานข้อกำหนด AI/ML สำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
AWS รักษาการรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับมาตรฐานและข้อบังคับอุตสาหกรรมต่างๆ รายงานข้อกำหนด AI/ML ทำหน้าที่เป็นเอกสารการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่จำเป็น ซึ่งแสดงให้เห็นการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ รายงานเหล่านี้จะบันทึกการกำหนดเวอร์ชันของชุดข้อมูล โมเดล และโค้ด การควบคุมเวอร์ชันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรักษาสายข้อมูล การตรวจสอบย้อนกลับ และความสามารถในการทำซ้ำ ซึ่งทั้งหมดนี้มีความสำคัญต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการตรวจสอบ
การจัดการงบประมาณระดับโครงการ
การจัดการงบประมาณระดับโครงการช่วยให้องค์กรกำหนดขีดจำกัดการใช้จ่าย ช่วยหลีกเลี่ยงต้นทุนที่ไม่คาดคิด และสร้างความมั่นใจว่าโครงการ ML อยู่ภายในงบประมาณ ด้วยการจัดการงบประมาณ องค์กรสามารถจัดสรรงบประมาณเฉพาะให้กับแต่ละโครงการหรือทีมได้ ซึ่งช่วยให้ทีมระบุความไร้ประสิทธิภาพของทรัพยากรหรือต้นทุนที่พุ่งสูงขึ้นอย่างไม่คาดคิดตั้งแต่เนิ่นๆ นอกเหนือจากการจัดการงบประมาณ ด้วยคุณสมบัติในการปิดสมุดบันทึกที่ไม่ได้ใช้งานโดยอัตโนมัติ สมาชิกในทีมหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินสำหรับทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ และยังปล่อยทรัพยากรอันมีค่าเมื่อไม่ได้ใช้งาน ทำให้พร้อมใช้งานสำหรับงานหรือผู้ใช้อื่น ๆ
ผลลัพธ์
AI ToolSuite ได้รับการออกแบบและใช้งานเป็นแพลตฟอร์มทั่วทั้งองค์กรสำหรับการพัฒนา ML และการปรับใช้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วทั้ง Philips มีการรวบรวมและพิจารณาข้อกำหนดที่หลากหลายจากทุกหน่วยธุรกิจในระหว่างการออกแบบและพัฒนา ในช่วงต้นของโครงการ Philips ระบุผู้ชนะจากทีมธุรกิจที่ให้ข้อเสนอแนะและช่วยประเมินมูลค่าของแพลตฟอร์ม
ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ได้รับ:
- การนำไปใช้โดยผู้ใช้เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดหลักที่สำคัญสำหรับ Philips ผู้ใช้จากหลายหน่วยธุรกิจได้รับการฝึกอบรมและเริ่มต้นใช้งานแพลตฟอร์ม และคาดว่าจำนวนดังกล่าวจะเพิ่มขึ้นในปี 2024
- ตัวชี้วัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วย AI ToolSuite สภาพแวดล้อมการพัฒนา ML ใหม่จะถูกปรับใช้ภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งชั่วโมงแทนที่จะเป็นหลายวัน
- ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลบนคลาวด์ที่ปรับขนาดได้ ปลอดภัย คุ้มต้นทุน
- ทีมสามารถทำการทดสอบการฝึกโมเดลหลายรายการพร้อมกันได้ ซึ่งช่วยลดเวลาการฝึกโดยเฉลี่ยจากสัปดาห์เหลือ 1–3 วันได้อย่างมาก
- เนื่องจากการปรับใช้สภาพแวดล้อมเป็นแบบอัตโนมัติทั้งหมด แทบไม่ต้องมีส่วนร่วมของวิศวกรโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน
- การใช้ AI ToolSuite ช่วยเพิ่มความสมบูรณ์โดยรวมของข้อมูลและการส่งมอบ AI อย่างมีนัยสำคัญ โดยการส่งเสริมการใช้แนวทางปฏิบัติ ML ที่ดี เวิร์กโฟลว์ที่เป็นมาตรฐาน และความสามารถในการทำซ้ำตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ
มองไปข้างหน้าด้วย generative AI
ในขณะที่องค์กรต่างๆ ต่างแข่งขันกันเพื่อนำเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยครั้งต่อไปมาใช้ ก็จำเป็นที่จะต้องนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ในบริบทของนโยบายความปลอดภัยและการกำกับดูแลขององค์กร สถาปัตยกรรมของ AI ToolSuite มอบพิมพ์เขียวที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเปิดใช้การเข้าถึงความสามารถด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ใน AWS สำหรับทีมต่างๆ ที่ Philips ทีมงานสามารถใช้โมเดลพื้นฐานที่มีอยู่ด้วย Amazon SageMaker JumpStartซึ่งมีโมเดลโอเพ่นซอร์สมากมายจาก Hugging Face และผู้ให้บริการรายอื่นๆ ด้วยรั้วที่จำเป็นอยู่แล้วในแง่ของการควบคุมการเข้าถึง การจัดเตรียมโครงการ และการควบคุมต้นทุน ทีมงานจึงจะเริ่มใช้ความสามารถด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ภายใน SageMaker ได้อย่างราบรื่น
นอกจากนี้ยังเข้าถึง อเมซอน เบดร็อคซึ่งเป็นบริการที่ขับเคลื่อนด้วย API ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับ generative AI สามารถจัดเตรียมสำหรับแต่ละบัญชีตามความต้องการของโปรเจ็กต์ และผู้ใช้สามารถเข้าถึง Amazon Bedrock API ผ่านทางอินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊ก SageMaker หรือผ่าน IDE ที่ต้องการ
มีข้อควรพิจารณาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการนำ AI ทั่วไปมาใช้ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม เช่น การดูแลสุขภาพ จะต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงคุณค่าที่สร้างขึ้นโดยแอปพลิเคชัน AI ทั่วไป โดยเทียบกับความเสี่ยงและต้นทุนที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องสร้างกรอบความเสี่ยงและกฎหมายที่ควบคุมการใช้เทคโนโลยี generative AI ขององค์กร องค์ประกอบต่างๆ เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล อคติและความยุติธรรม และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ จำเป็นต้องได้รับการพิจารณาว่าเป็นส่วนหนึ่งของกลไกดังกล่าว
สรุป
Philips เริ่มต้นการเดินทางเพื่อควบคุมพลังของอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อปฏิวัติโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา นวัตกรรมในการถ่ายภาพเพื่อการวินิจฉัยได้ก่อให้เกิดแอปพลิเคชัน ML มากมาย ตั้งแต่การสร้างภาพใหม่ไปจนถึงการจัดการเวิร์กโฟลว์และการเพิ่มประสิทธิภาพการรักษา อย่างไรก็ตาม การตั้งค่าที่หลากหลาย ตั้งแต่แล็ปท็อปแต่ละเครื่องไปจนถึงคลัสเตอร์ภายในองค์กรและโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ ทำให้เกิดความท้าทายที่น่ากลัว การดูแลระบบที่แยกจากกัน มาตรการรักษาความปลอดภัย กลไกการสนับสนุน และโปรโตคอลข้อมูล ขัดขวางมุมมองที่ครอบคลุมของ TCO และการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนระหว่างทีม การเปลี่ยนผ่านจากการวิจัยและพัฒนาไปสู่การผลิตได้รับภาระจากการขาดสายเลือดและความสามารถในการทำซ้ำ ทำให้การฝึกอบรมแบบจำลองอย่างต่อเนื่องทำได้ยาก
ในฐานะส่วนหนึ่งของความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ระหว่าง Philips และ AWS แพลตฟอร์ม AI ToolSuite ถูกสร้างขึ้นเพื่อพัฒนาแพลตฟอร์ม ML ที่ปรับขนาดได้ ปลอดภัย และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้วย SageMaker แพลตฟอร์มนี้มีความสามารถตั้งแต่การทดลอง การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล การฝึกอบรม การปรับใช้โมเดล และเทมเพลตที่นำมาใช้ซ้ำได้ ความสามารถทั้งหมดเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นซ้ำๆ ในการค้นหา ออกแบบ สร้าง ทดสอบ และปรับใช้หลายรอบ สิ่งนี้ช่วยให้หน่วยธุรกิจหลายแห่งสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วและความคล่องตัว ในขณะเดียวกันก็ควบคุมในวงกว้างด้วยการควบคุมจากส่วนกลาง
การเดินทางครั้งนี้ทำหน้าที่เป็นแรงบันดาลใจสำหรับองค์กรที่ต้องการควบคุมพลังของ AI และ ML เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและประสิทธิภาพในการดูแลสุขภาพ ซึ่งท้ายที่สุดจะเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วยและผู้ให้บริการดูแลทั่วโลก ในขณะที่พวกเขายังคงต่อยอดความสำเร็จนี้ต่อไป Philips ก็พร้อมที่จะสร้างความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ยิ่งขึ้นในการปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพผ่านโซลูชันที่ใช้นวัตกรรม AI
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับนวัตกรรมของ Philips บน AWS โปรดไปที่ ฟิลิปส์บน AWS.
เกี่ยวกับผู้แต่ง
แฟรงค์ วาร์เทน่า เป็นผู้จัดการโปรแกรมที่ Philips Innovation & Strategy เขาประสานงานข้อมูลและสินทรัพย์แพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้องกับ AI เพื่อสนับสนุนข้อเสนอที่เปิดใช้งานข้อมูลของ Philips และ AI เขามีประสบการณ์กว้างขวางในด้านปัญญาประดิษฐ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และความสามารถในการทำงานร่วมกัน ในเวลาว่าง แฟรงก์สนุกกับการวิ่ง อ่านหนังสือ พายเรือ และใช้เวลาอยู่กับครอบครัว
อิรินา เฟดูโลวา เป็นหัวหน้าฝ่ายข้อมูลและ AI ของ Philips Innovation & Strategy เธอกำลังขับเคลื่อนกิจกรรมเชิงกลยุทธ์ที่มุ่งเน้นไปที่เครื่องมือ แพลตฟอร์ม และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดซึ่งจะเร่งและปรับขนาดการพัฒนาและการผลิตโซลูชันที่ใช้ AI (Generative) ที่ Philips Irina มีพื้นฐานทางเทคนิคที่แข็งแกร่งในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลแบบคลาวด์ และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ภายนอกงาน เธอสนุกกับการใช้เวลากับครอบครัว ท่องเที่ยว และอ่านหนังสือ
เซลวากุมาร์ ปาลานียัปปัน เป็นเจ้าของผลิตภัณฑ์ของ Philips Innovation & Strategy ซึ่งรับผิดชอบด้านการจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับแพลตฟอร์ม Philips HealthSuite AI & ML เขามีประสบการณ์สูงในด้านการจัดการผลิตภัณฑ์ด้านเทคนิคและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปัจจุบันเขากำลังทำงานเพื่อสร้างแพลตฟอร์มการพัฒนาและปรับใช้ AI และ ML ที่ปรับขนาดได้และเป็นไปตามข้อกำหนด นอกจากนี้ เขายังเป็นผู้นำในการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้โดยทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Philips เพื่อพัฒนาระบบและโซลูชันด้านสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI
อัดนาน เอลชี่ เป็นสถาปนิกโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์อาวุโสที่ AWS Professional Services เขาทำงานในตำแหน่งหัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยี โดยดูแลการปฏิบัติงานต่างๆ สำหรับลูกค้าในสาขาการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ การเงิน การบิน และการผลิต ความกระตือรือร้นในการทำงานอัตโนมัติของเขาแสดงให้เห็นชัดจากการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางในการออกแบบ สร้าง และใช้งานโซลูชันลูกค้าระดับองค์กรภายในสภาพแวดล้อม AWS นอกเหนือจากความมุ่งมั่นในวิชาชีพของเขา Adnan อุทิศตนอย่างแข็งขันให้กับงานอาสาสมัคร โดยมุ่งมั่นที่จะสร้างผลกระทบเชิงบวกที่มีความหมายภายในชุมชน
ฮาซัน ปุณณวลา เป็นสถาปนิกอาวุโสโซลูชัน AI/ML ที่ AWS Hasan ช่วยลูกค้าในการออกแบบและปรับใช้แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องในการผลิตบน AWS เขามีประสบการณ์การทำงานมากกว่า 12 ปีในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ในเวลาว่าง Hasan ชอบที่จะสำรวจธรรมชาติและใช้เวลากับเพื่อนและครอบครัว
สเรโอชิ รอย เป็นผู้จัดการอาวุโสด้านการมีส่วนร่วมทั่วโลกของ AWS ในฐานะหุ้นส่วนธุรกิจของลูกค้าด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ เธอมาพร้อมกับประสบการณ์ที่ไม่มีใครเทียบได้ในการกำหนดและส่งมอบโซลูชั่นสำหรับปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน เธอช่วยลูกค้าสร้างวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ กำหนดและออกแบบกลยุทธ์คลาวด์/ข้อมูล และใช้โซลูชันที่มีขนาดและแข็งแกร่งเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ด้านเทคนิคและธุรกิจ นอกเหนือจากความพยายามในสายอาชีพของเธอแล้ว การอุทิศตนของเธอคือการสร้างผลกระทบที่มีความหมายต่อชีวิตของผู้คนโดยการส่งเสริมความเห็นอกเห็นใจและส่งเสริมการไม่แบ่งแยก
วาจาฮาต อาซิซ เป็นผู้นำด้าน AI/ML และ HPC ในทีม AWS Healthcare และ Life Sciences Wajahat เคยดำรงตำแหน่งผู้นำเทคโนโลยีในบทบาทต่างๆ ให้กับองค์กรด้านวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต โดยใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ของเขาเพื่อช่วยให้ลูกค้าด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AWS เพื่อพัฒนาโซลูชัน ML และ HPC ที่ล้ำสมัย ประเด็นที่เขามุ่งเน้นในปัจจุบันคือการวิจัยเบื้องต้น การทดลองทางคลินิก และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว
วิโอเล็ตต้า สโตเบียเนียคก้า เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ AWS Professional Services ตลอดอาชีพการงานของเธอ เธอได้ส่งมอบโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์หลายโครงการสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การธนาคาร ประกันภัย โทรคมนาคม และภาครัฐ ความรู้ของเธอเกี่ยวกับวิธีการทางสถิติขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเข้ากันได้ดีกับความเฉียบแหลมทางธุรกิจ เธอนำความก้าวหน้าด้าน AI มาสร้างมูลค่าให้กับลูกค้า
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/philips-accelerates-development-of-ai-enabled-healthcare-solutions-with-an-mlops-platform-built-on-amazon-sagemaker/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 100
- 12
- 120
- 2014
- 2024
- 7
- 87
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- เร่ง
- เข้า
- การเข้าถึงข้อมูล
- Accessed
- สามารถเข้าถึงได้
- ความรับผิดชอบ
- บัญชี
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- การดำเนินการ
- อย่างกระตือรือร้น
- กิจกรรม
- ความเฉียบแหลม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- การยึดมั่น
- ผู้ดูแลระบบ
- การบริหาร
- การบริหาร
- นำมาใช้
- การนำมาใช้
- สูง
- ความก้าวหน้า
- กับ
- AI
- AI / ML
- มีวัตถุประสงค์เพื่อ
- การแจ้งเตือน
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- จัดสรร
- จัดสรร
- อนุญาต
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- APIs
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- ได้รับการอนุมัติ
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- พื้นที่
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- สินทรัพย์
- สินทรัพย์
- ที่ได้รับมอบหมาย
- ที่เกี่ยวข้อง
- ความมั่นใจ
- At
- การตรวจสอบบัญชี
- การตรวจสอบ
- การยืนยันตัวตน
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ความพร้อมใช้งาน
- ใช้ได้
- เฉลี่ย
- การบิน
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- บริการระดับมืออาชีพของ AWS
- กลับ
- พื้นหลัง
- สมดุล
- การธนาคาร
- ฐาน
- ตาม
- BE
- รับ
- พฤติกรรม
- การเปรียบเทียบ
- ได้รับประโยชน์
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- เกิน
- อคติ
- อคติ
- การเรียกเก็บเงิน
- บล็อก
- พิมพ์เขียว
- เพิ่ม
- การส่งเสริม
- ทั้งสอง
- คอขวด
- การละเมิด
- นำ
- กว้าง
- งบ
- งบประมาณ
- Bug
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความจุ
- การ์ด
- ซึ่ง
- ความก้าวหน้า
- ระมัดระวัง
- กรณี
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- ศูนย์
- ส่วนกลาง
- ส่วนกลาง
- การรับรอง
- ความท้าทาย
- แชมเปียน
- การเปลี่ยนแปลง
- รับผิดชอบ
- คลาสสิก
- ลูกค้า
- คลินิก
- การทดลองทางคลินิก
- แพทย์
- อย่างใกล้ชิด
- เมฆ
- คอมพิวเตอร์เมฆ
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
- รหัส
- ฐานรหัส
- การเข้ารหัส
- การทำงานร่วมกัน
- การทำงานร่วมกัน
- รวม
- มา
- ภาระผูกพัน
- ร่วมกัน
- ชุมชน
- บริษัท
- บริษัท
- ซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- ไม่ขัดขืน
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- ประกอบด้วย
- การคำนวณ
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- เกี่ยวกับ
- สรุป
- การดำเนิน
- งานที่เชื่อมต่อ
- การพิจารณา
- การพิจารณา
- ถือว่า
- ภาชนะ
- มี
- สิ่งแวดล้อม
- ต่อ
- ต่อเนื่องกัน
- อย่างต่อเนื่อง
- ต่อเนื่อง
- ควบคุม
- การควบคุม
- แกน
- ราคา
- การจัดการต้นทุน
- ประหยัดค่าใช้จ่าย
- ค่าใช้จ่าย
- ความคุ้มครอง
- สร้าง
- สร้างมูลค่า
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- การสร้าง
- วิกฤติ
- ทีมข้ามสายงาน
- สำคัญมาก
- curated
- ปัจจุบัน
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้า
- โซลูชั่นสำหรับลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- วงจร
- รอบ
- ข้อมูล
- การละเมิดข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- การแลกเปลี่ยนข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- การประมวลผล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ความปลอดภัยของข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วัน
- ทุ่มเท
- การอุทิศ
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- กำหนด
- การกำหนด
- ล่าช้า
- ส่งมอบ
- ส่ง
- การส่งมอบ
- ความต้องการ
- ความต้องการ
- แสดงให้เห็นถึง
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- บรรยาย
- ออกแบบ
- ได้รับการออกแบบ
- การออกแบบ
- รายละเอียด
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- พัฒนา
- ผู้พัฒนา
- นักพัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- การวินิจฉัย
- ภาพวินิจฉัย
- การตรวจวินิจฉัยโรค
- ต่าง
- ยาก
- ค้นพบ
- สนทนา
- โรค
- แตกต่าง
- จำหน่าย
- หลาย
- แพทย์
- เอกสาร
- เอกสาร
- โดเมน
- โดเมน
- ทำ
- ลง
- หยุดทำงาน
- หลายสิบ
- ขับรถ
- ขับเคลื่อน
- ไดรเวอร์
- การขับขี่
- สอง
- ในระหว่าง
- แบบไดนามิก
- ก่อน
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- ระบบนิเวศ
- ขอบ
- มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ทั้ง
- องค์ประกอบ
- ลงมือ
- การฝัง
- การเอาใจใส่
- ทำให้สามารถ
- เปิดการใช้งาน
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- การเข้ารหัสลับ
- ปลาย
- จบสิ้น
- ความพยายาม
- มีส่วนร่วม
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- เสริม
- ที่เพิ่มขึ้น
- ปรับปรุง
- ช่วย
- ทำให้มั่นใจ
- เพื่อให้แน่ใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- Enterprise
- ความกระตือรือร้น
- ทั้งหมด
- สิ่งแวดล้อม
- สภาพแวดล้อม
- ความผิดพลาด
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- จำเป็น
- ประเมินค่า
- การประเมินผล
- แม้
- เหตุการณ์
- ในที่สุด
- ทุกๆ
- ชัดเจน
- วิวัฒนาการ
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ยอดเยี่ยม
- ตลาดแลกเปลี่ยน
- ที่มีอยู่
- ที่คาดหวัง
- ประสบการณ์
- มีประสบการณ์
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- การทดลอง
- สำรวจ
- นามสกุล
- กว้างขวาง
- สารสกัด
- ใบหน้า
- อำนวยความสะดวก
- ความเป็นธรรม
- คุ้นเคย
- ครอบครัว
- FAST
- เร็วขึ้น
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- รูป
- เนื้อไม่มีมัน
- สุดท้าย
- เงินทุน
- ชื่อจริง
- โฟกัส
- มุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- น่ากลัว
- ข้างหน้า
- อุปถัมภ์
- รากฐาน
- การแยกส่วน
- กรอบ
- ตรงไปตรงมา
- เพื่อน
- ราคาเริ่มต้นที่
- เชื้อเพลิง
- เต็ม
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชันการทำงาน
- พื้นฐาน
- ต่อไป
- นอกจากนี้
- อนาคต
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- GitHub
- กำหนด
- เหตุการณ์ที่
- Go
- ดี
- การกำกับดูแล
- การปกครอง
- ควบคุม
- GPUs
- มากขึ้น
- พื้น
- ขึ้น
- การเจริญเติบโต
- คำแนะนำ
- แนะนำ
- จัดการ
- เทียม
- การควบคุม
- มี
- มี
- he
- สุขภาพ
- ระบบสุขภาพ
- การดูแลสุขภาพ
- อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ
- ช่วย
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- เธอ
- จุดสูง
- ประสิทธิภาพสูง
- ไฮไลท์
- อย่างสูง
- ตัวเขาเอง
- ของเขา
- ประวัติ
- โฮลดิ้ง
- แนวนอน
- ชั่วโมง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- อย่างไรก็ตาม
- HPC
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ระบุ
- แยกแยะ
- ระบุ
- เอกลักษณ์
- Idle
- แสดงให้เห็นถึง
- ภาพ
- ภาพ
- การถ่ายภาพ
- ส่งผลกระทบ
- ความจำเป็น
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- inclusivity
- ที่เพิ่มขึ้น
- ตัวชี้วัด
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- มาตรฐานอุตสาหกรรม
- ความไร้ประสิทธิภาพ
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- ในขั้นต้น
- เราสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- กลยุทธ์นวัตกรรม
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- แรงบันดาลใจ
- ตัวอย่าง
- แทน
- ประกัน
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- บูรณาการ
- การผสานรวม
- Intelligence
- อินเตอร์เฟซ
- อินเตอร์เฟซ
- ภายใน
- อินเทอร์เน็ต
- การทำงานร่วมกัน
- การตีความ
- การแทรกแซง
- เข้าไป
- รวมถึง
- ร่วมมือ
- การมีส่วนร่วม
- Irina
- เปลี่ยว
- ความเหงา
- ปัญหา
- IT
- การย้ำ
- ITS
- การสัมภาษณ์
- ร่วมกัน
- การเดินทาง
- jpg
- เก็บ
- คีย์
- ความรู้
- ห้องปฏิบัติการ
- การติดฉลาก
- ไม่มี
- แล็ปท็อป
- ใหญ่
- ความแอบแฝง
- เปิดตัว
- ชั้น
- นำ
- ผู้นำ
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- กฎหมาย
- กรอบกฎหมาย
- น้อยลง
- ชั้น
- เลฟเวอเรจ
- ยกระดับ
- ตั้งอยู่
- ชีวิต
- วิทยาศาสตร์ชีวภาพ
- วิทยาศาสตร์สิ่งมีชีวิต
- วงจรชีวิต
- กดไลก์
- ขีด จำกัด
- เชื้อสาย
- เส้น
- สด
- ชีวิต
- โหลด
- ในประเทศ
- วันหยุด
- เข้าสู่ระบบ
- การเข้าสู่ระบบ
- ที่ต้องการหา
- รัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- บำรุงรักษาได้
- การบำรุงรักษา
- รักษา
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- เครื่องมือการจัดการ
- ผู้จัดการ
- การจัดการ
- จำเป็น
- ลักษณะ
- คู่มือ
- การผลิต
- หลาย
- ตลาด
- วุฒิภาวะ
- มีความหมาย
- มาตรการ
- กลไก
- ทางการแพทย์
- พบ
- สมาชิก
- เมตาดาต้า
- วิธีการ
- เมตริก
- ล้าน
- ต่ำสุด
- ML
- ม.ป.ป
- แบบ
- โมเดล
- โมดูลาร์
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ย้าย
- MRI
- หลาย
- ฝูง
- ต้อง
- พื้นเมือง
- ธรรมชาติ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- ใหม่
- ผู้ใช้ใหม่
- ถัดไป
- ไม่
- สมุดบันทึก
- หมายเหตุ / รายละเอียดเพิ่มเติม
- การแจ้งเตือน
- ตอนนี้
- จำนวน
- วัตถุ
- การตรวจจับวัตถุ
- วัตถุประสงค์
- of
- การเสนอ
- เสนอ
- on
- ออนบอร์ด
- ครั้งเดียว
- ONE
- ต่อเนื่อง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- โอกาส
- ดีที่สุด
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การปรับให้เหมาะสม
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- สุขภาพช่องปาก
- ใบสั่ง
- organizacja
- องค์กร
- Organized
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- ผลลัพธ์
- เค้าโครง
- ด้านนอก
- เกิน
- ทั้งหมด
- การกำกับดูแล
- เจ้าของ
- Parallel
- ส่วนหนึ่ง
- หุ้นส่วน
- ร่วมมือ
- พาร์ทเนอร์
- ผ่าน
- อดีต
- ผู้ป่วย
- ผู้ป่วย
- การจ่ายเงิน
- คน
- ของผู้คน
- ต่อ
- การปฏิบัติ
- สิทธิ์
- ส่วนบุคคล
- ส่วนบุคคล
- การสำรวจ
- ท่อ
- สถานที่
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- ซึ่งทรงตัว
- นโยบาย
- ความเบา
- ถูกวาง
- บวก
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การปฏิบัติ
- จำเป็นต้อง
- คาดการณ์
- ที่ต้องการ
- การจัดเตรียม
- เตรียมการ
- เตรียม
- การรักษา
- ความดัน
- ป้องกัน
- หลัก
- ความเป็นส่วนตัว
- เชิงรุก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- ขั้นตอน
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- การจัดการผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ผลผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- มืออาชีพ
- โครงการ
- โครงการ
- ข้อมูลโครงการ
- โครงการ
- สัญญา
- การส่งเสริม
- เป็นเจ้าของ
- โปรโตคอล
- ให้
- ให้
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- การให้
- สาธารณะ
- วัตถุประสงค์
- คุณภาพ
- คำสั่ง
- รวดเร็ว
- เชื่อชาติ
- พิสัย
- ตั้งแต่
- อย่างรวดเร็ว
- การอ่าน
- พร้อม
- โลกแห่งความจริง
- เรียลไทม์
- รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- แนะนำ
- แนะนำ
- ลดลง
- ลด
- รีจิสทรี
- ควบคุม
- กฎระเบียบ
- หน่วยงานกำกับดูแล
- ปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- ที่เกี่ยวข้อง
- ปล่อย
- การปล่อย
- ความเชื่อถือได้
- น่าเชื่อถือ
- รีโมท
- รายงาน
- รายงาน
- กรุ
- ขอ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- ต้อง
- การวิจัย
- วิจัยและพัฒนา
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- ผลสอบ
- นำมาใช้ใหม่
- รีวิว
- ปฏิวัติ
- เข้มงวด
- ความเสี่ยง
- ความเสี่ยง
- แข็งแรง
- บทบาท
- บทบาท
- วิ่ง
- วิ่ง
- เสียสละ
- sagemaker
- ประหยัด
- เงินออม
- scalability
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ไร้รอยต่อ
- ได้อย่างลงตัว
- ที่สอง
- ส่วน
- ภาค
- ปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- การตรวจสอบความปลอดภัย
- มาตรการรักษาความปลอดภัย
- ระดับอาวุโส
- แยก
- ให้บริการ
- ให้บริการ
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- การตั้งค่า
- หลาย
- ใช้งานร่วมกัน
- เธอ
- เปลี่ยน
- น่า
- การจัดแสดง
- แสดง
- ปิด
- ปิดตัวลง
- อย่างมีความหมาย
- ง่าย
- ลดความซับซ้อน
- ตั้งแต่
- สมาร์ท
- So
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- ความตึงเครียด
- ครอบคลุม
- หัวหอก
- ผู้เชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- สเปค
- ความเร็ว
- ใช้จ่าย
- การใช้จ่าย
- แหลม
- การแสดงละคร
- มาตรฐาน
- ยืน
- เริ่มต้น
- เริ่มต้น
- startups
- รัฐของศิลปะ
- ทางสถิติ
- สถิติ
- เข้าพัก
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- การเก็บรักษา
- ซื่อตรง
- ยุทธศาสตร์
- กลยุทธ์
- กลยุทธ์
- ความก้าวหน้า
- มุ่งมั่น
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- สตูดิโอ
- ความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ชุด
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- อาการ
- ระบบ
- ระบบ
- ปรับปรุง
- เอา
- งาน
- ทีม
- สมาชิกในทีม
- ทีม
- เทคโนโลยี
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- Telco
- telehealth
- แม่แบบ
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ก้าวสู่อนาคต
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- ที่สาม
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- สาม
- ธรณีประตู
- ตลอด
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- ทันเวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- เครื่องมือ
- ไปทาง
- ตรวจสอบย้อนกลับ
- ลู่
- การติดตาม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- แปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยน
- ความโปร่งใส
- การเดินทาง
- การรักษา
- การทดลอง
- อย่างแท้จริง
- ชนิด
- เป็นปกติ
- ในที่สุด
- ไม่มีสิทธิ
- เข้าใจ
- ไม่คาดฝัน
- ปึกแผ่น
- เป็นเอกลักษณ์
- ความเป็นเอกลักษณ์
- หน่วย
- มหาวิทยาลัย
- ปล่อย
- หาตัวจับยาก
- ไม่ได้ใช้
- การปรับปรุง
- การอัพเกรด
- เมื่อ
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ใช้
- การใช้ประโยชน์
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- มีคุณค่า
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- กว้างใหญ่
- รุ่น
- ดิ่ง
- มาก
- ผ่านทาง
- รายละเอียด
- จวน
- วิสัยทัศน์
- เยี่ยมชมร้านค้า
- ภาพ
- ปริมาณ
- อาสาสมัคร
- คือ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- สัปดาห์ที่ผ่านมา
- ดี
- คือ
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- ทั่วโลก
- ปี
- ผล
- ลมทะเล
- โซน