Các khả năng mới của Amazon HealthLake hỗ trợ các giải pháp hình ảnh thế hệ tiếp theo và phân tích sức khỏe chính xác

Tại AWS, chúng tôi đã đầu tư vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe kể từ Ngày đầu tiên với các khách hàng bao gồm Moderna, Trung tâm Y tế Đại học Rush và NHS, những đơn vị đã xây dựng những cải tiến đột phá trên đám mây. Từ việc phát triển các trung tâm phân tích sức khỏe cộng đồng, đến cải thiện công bằng sức khỏe và kết quả của bệnh nhân, đến phát triển vắc-xin COVID-1 chỉ trong 19 ngày, khách hàng của chúng tôi đang sử dụng máy học (ML) và đám mây để giải quyết một số thách thức lớn nhất của ngành chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy thay đổi hướng tới chăm sóc dự đoán và cá nhân hóa hơn.

Năm ngoái, chúng tôi đã ra mắt Sức Khỏe AmazonHồ, một dịch vụ được xây dựng có mục đích để lưu trữ, chuyển đổi và truy vấn dữ liệu sức khỏe trên đám mây, cho phép bạn hưởng lợi từ chế độ xem đầy đủ dữ liệu sức khỏe dân số cá nhân hoặc bệnh nhân trên quy mô lớn.

Hôm nay, chúng tôi rất vui mừng được thông báo về việc ra mắt hai chức năng mới trong HealthLake nhằm mang lại những đổi mới cho hình ảnh và phân tích y tế.

Hình ảnh hồ Amazon Health

Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với vô số thách thức khi quy mô và độ phức tạp của dữ liệu hình ảnh y tế tiếp tục gia tăng, bao gồm:

• Khối lượng dữ liệu hình ảnh y tế đã tiếp tục tăng tốc trong thập kỷ qua với hơn 5.5 tỷ thủ tục hình ảnh được thực hiện trên toàn cầu mỗi năm bởi một số lượng nhỏ các bác sĩ X quang
• Kích thước nghiên cứu hình ảnh trung bình đã tăng gấp đôi trong thập kỷ qua lên 150 MB khi các quy trình hình ảnh tiên tiến hơn đang được thực hiện do những cải tiến về độ phân giải và việc sử dụng hình ảnh thể tích ngày càng tăng
• Các hệ thống y tế lưu trữ nhiều bản sao của cùng một dữ liệu hình ảnh trong các hệ thống lâm sàng và nghiên cứu, dẫn đến tăng chi phí và độ phức tạp
• Có thể khó cấu trúc dữ liệu này, điều này thường khiến các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu mất hàng tuần hoặc hàng tháng để rút ra những hiểu biết quan trọng với các phân tích nâng cao và ML

Những yếu tố kết hợp này đang làm chậm quá trình ra quyết định, điều này có thể ảnh hưởng đến việc cung cấp dịch vụ chăm sóc. Để giải quyết những thách thức này, chúng tôi rất vui mừng được công bố bản xem trước của Amazon HealthLake Imaging, một khả năng mới đủ điều kiện theo HIPAA giúp dễ dàng lưu trữ, truy cập và phân tích hình ảnh y tế ở quy mô petabyte. Khả năng mới này được thiết kế để truy xuất hình ảnh y tế nhanh chóng, chưa đến giây trong quy trình làm việc lâm sàng của bạn mà bạn có thể truy cập an toàn từ mọi nơi (ví dụ: web, máy tính để bàn, điện thoại) và có tính khả dụng cao. Ngoài ra, bạn có thể điều khiển các ứng dụng phân tích và xem y tế hiện có của mình từ một bản sao được mã hóa duy nhất của cùng một dữ liệu trong đám mây với siêu dữ liệu được chuẩn hóa và nén nâng cao. Do đó, người ta ước tính rằng HealthLake Imaging giúp bạn giảm tới 40% tổng chi phí lưu trữ hình ảnh y tế.

Chúng tôi tự hào được làm việc với các đối tác khi ra mắt HealthLake Imaging để đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp dựa trên đám mây nhằm giúp chuyển đổi quy trình chụp ảnh doanh nghiệp sang đám mây và đẩy nhanh tốc độ đổi mới của bạn.

Intelerad và Arterys nằm trong số các đối tác ra mắt sử dụng HealthLake Imaging để đạt được khả năng mở rộng và hiệu suất xem cao hơn cho các hệ thống PACS thế hệ tiếp theo và nền tảng AI của họ, tương ứng. Radical Imaging đang cung cấp cho khách hàng các ứng dụng hình ảnh y tế có khả năng đám mây, không dấu chân bằng cách sử dụng các dự án nguồn mở, chẳng hạn như OHIF hoặc Cornerstone.js, được xây dựng trên các API hình ảnh của HealthLake. Và NVIDIA đã hợp tác với AWS để phát triển trình kết nối MONAI cho HealthLake Imaging. MONAI là một khung AI y tế mã nguồn mở để phát triển và triển khai các mô hình vào các ứng dụng AI trên quy mô lớn.

“Intelerad luôn tập trung vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp trong chăm sóc sức khỏe, đồng thời giúp khách hàng của chúng tôi phát triển và cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân đặc biệt cho nhiều bệnh nhân hơn trên toàn cầu. Trong lộ trình đổi mới không ngừng của chúng tôi, sự hợp tác của chúng tôi với AWS, bao gồm cả việc tận dụng Amazon HealthLake Imaging, cho phép chúng tôi đổi mới nhanh hơn và giảm độ phức tạp trong khi vẫn mang đến hiệu suất và quy mô vô song cho người dùng của chúng tôi.”

— AJ Watson, Giám đốc Sản phẩm tại Intelerad Medical Systems

“Với Amazon HealthLake Imaging, Arterys đã có thể đạt được những cải tiến đáng chú ý về hiệu suất và khả năng đáp ứng của các ứng dụng của chúng tôi, đồng thời với bộ tính năng phong phú gồm các cải tiến hướng đến tương lai, mang đến những lợi ích và giá trị giúp nâng cao các giải pháp nhằm mang lại giá trị hướng đến tương lai từ dữ liệu hình ảnh.”

— Richard Moss, Giám đốc Quản lý Sản phẩm tại Arterys

Radboudumc và Trung tâm hình ảnh thông minh y tế của Đại học Maryland (UM2ii) nằm trong số những khách hàng sử dụng HealthLake Imaging để cải thiện tính khả dụng của hình ảnh y tế và sử dụng truyền phát hình ảnh.

“Tại Trung tâm Y tế Đại học Radboud, sứ mệnh của chúng tôi là đi tiên phong trong việc định hình một tương lai chăm sóc sức khỏe đổi mới, lấy con người làm trung tâm hơn. Chúng tôi đang xây dựng một giải pháp AI hợp tác với Amazon HealthLake Imaging dành cho các bác sĩ lâm sàng và nhà nghiên cứu để tăng tốc độ đổi mới bằng cách đưa các thuật toán ML đến tay các bác sĩ lâm sàng nhanh hơn.”

— Bram van Ginneken, Chủ tịch, Nhóm Phân tích Hình ảnh Chẩn đoán tại Radboudumc

“UM2ii được thành lập để hợp nhất các nhà đổi mới, nhà lãnh đạo tư tưởng và nhà khoa học trong các học giả và ngành công nghiệp. Công việc của chúng tôi với AWS sẽ đẩy nhanh sứ mệnh của chúng tôi trong việc vượt qua ranh giới của AI hình ảnh y tế. Chúng tôi rất vui mừng được xây dựng thế hệ hình ảnh thông minh dựa trên đám mây tiếp theo với Amazon HealthLake Imaging và trải nghiệm của AWS với khả năng mở rộng, hiệu suất và độ tin cậy.”

— Paul Yi, Giám đốc tại UM2ii

Phân tích Amazon HealthLake

Khả năng thứ hai mà chúng tôi vui mừng thông báo là Phân tích Amazon HealthLake. Khai thác dữ liệu đa phương thức, vốn mang tính ngữ cảnh cao và phức tạp, là chìa khóa để đạt được tiến bộ có ý nghĩa trong việc cung cấp cho bệnh nhân các phương pháp chẩn đoán và điều trị nhắm mục tiêu chính xác và được cá nhân hóa cao.

HealthLake Analytics giúp dễ dàng truy vấn và rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu sức khỏe đa phương thức trên quy mô lớn, ở cấp độ cá nhân hoặc dân số, với khả năng chia sẻ dữ liệu một cách an toàn trong toàn doanh nghiệp và kích hoạt phân tích nâng cao và ML chỉ bằng vài cú nhấp chuột. Điều này giúp bạn không cần thực hiện xuất dữ liệu phức tạp và chuyển đổi dữ liệu.

HealthLake Analytics tự động chuẩn hóa dữ liệu sức khỏe thô từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: hồ sơ y tế, yêu cầu bảo hiểm sức khỏe, EHR, thiết bị y tế) thành định dạng sẵn sàng cho khả năng tương tác và phân tích chỉ trong vài phút. Tích hợp với các dịch vụ AWS khác giúp dễ dàng truy vấn dữ liệu bằng SQL bằng cách sử dụng amazon Athena, cũng như chia sẻ và phân tích dữ liệu để kích hoạt phân tích nâng cao và ML. Bạn có thể tạo bảng điều khiển mạnh mẽ với Amazon QuickSight để phân tích khoảng cách chăm sóc và quản lý bệnh của toàn bộ bệnh nhân. Hoặc bạn có thể xây dựng và đào tạo nhiều mô hình ML một cách nhanh chóng và hiệu quả trong Amazon SageMaker cho các dự đoán dựa trên AI, chẳng hạn như nguy cơ tái nhập viện hoặc hiệu quả tổng thể của một phương pháp điều trị. HealthLake Analytics giảm bớt những nỗ lực kỹ thuật có thể mất hàng tháng trời và cho phép bạn làm những gì bạn giỏi nhất—cung cấp dịch vụ chăm sóc cho bệnh nhân.

Kết luận

Tại AWS, mục tiêu của chúng tôi là hỗ trợ bạn cung cấp dịch vụ chăm sóc thuận tiện, được cá nhân hóa và có giá trị cao – giúp bạn đổi mới cách cộng tác, đưa ra các quyết định vận hành và lâm sàng dựa trên dữ liệu, kích hoạt thuốc chính xác, tăng tốc phát triển liệu pháp và giảm chi phí Chăm sóc.

Với những khả năng mới này trong Amazon HealthLake, chúng tôi cùng với các đối tác của mình có thể giúp kích hoạt quy trình chụp ảnh thế hệ tiếp theo trên đám mây và thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu sức khỏe đa phương thức, đồng thời tuân thủ HIPAA, GDPR và các quy định khác.

Để tìm hiểu thêm và bắt đầu, hãy tham khảo Phân tích Amazon HealthLake và Hình ảnh hồ Amazon Health.

---

Giới thiệu về tác giả

Tehsin Syed là Tổng Giám đốc Health AI tại Amazon Web Services, đồng thời lãnh đạo các nỗ lực phát triển sản phẩm và kỹ thuật AI Health của chúng tôi, bao gồm cả Amazon Comprehend Medical và Amazon Health. Tehsin làm việc với các nhóm trên khắp Amazon Web Services chịu trách nhiệm về kỹ thuật, khoa học, sản phẩm và công nghệ để phát triển các giải pháp và sản phẩm AI đột phá về chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống. Trước khi làm việc tại AWS, Tehsin là Phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật tại Tập đoàn Cerner, nơi ông đã có 23 năm làm việc tại nơi giao thoa giữa chăm sóc sức khỏe và công nghệ.

Tiến sĩ Taha Kass-Hout là Phó chủ tịch, Machine Learning và Giám đốc y tế của Amazon Web Services, đồng thời lãnh đạo các nỗ lực và chiến lược AI về sức khỏe của chúng tôi, bao gồm cả Amazon Comprehend Medical và Amazon HealthLake. Anh ấy làm việc với các nhóm tại Amazon chịu trách nhiệm phát triển khoa học, công nghệ và quy mô cho xét nghiệm COVID-19 trong phòng thí nghiệm, bao gồm cả giấy phép đầu tiên của FDA dành cho Amazon để xét nghiệm cho các cộng sự của chúng tôi—hiện được cung cấp cho công chúng để xét nghiệm tại nhà. Là một bác sĩ và nhà tin sinh học, Taha đã phục vụ hai nhiệm kỳ dưới thời Tổng thống Obama, bao gồm cả Giám đốc Tin học Y tế đầu tiên tại FDA. Trong thời gian làm công chức, ông đã đi tiên phong trong việc sử dụng các công nghệ mới nổi và đám mây (giám sát dịch bệnh điện tử của CDC) và thiết lập các nền tảng chia sẻ dữ liệu toàn cầu có thể truy cập rộng rãi: openFDA, cho phép các nhà nghiên cứu và công chúng tìm kiếm và phân tích các biến cố bất lợi. data, và precisionFDA (một phần của sáng kiến ​​Y học chính xác của Tổng thống).