在 AWS，我们从第一天起就一直投资于医疗保健领域，客户包括 Moderna、拉什大学医学中心和 NHS，他们在云中构建了突破性创新。 从开发公共卫生分析中心，到改善健康公平和患者治疗结果，再到在短短 1 天内开发出 COVID-19 疫苗，我们的客户正在利用机器学习 (ML) 和云解决医疗保健领域的一些最大挑战并推动变革更具预测性和个性化的护理。
去年，我们推出了 亚马逊健康湖，一种用于在云中存储、转换和查询健康数据的专用服务，使您能够从大规模的个人或患者群体健康数据的完整视图中受益。
今天，我们很高兴地宣布在 HealthLake 中推出两项新功能，为医学成像和分析提供创新。
亚马逊 HealthLake 成像
随着医学影像数据的规模和复杂性不断增加，医疗保健专业人员面临着无数挑战，其中包括：
- 在过去十年中，医学影像数据量持续增长，全球每年由越来越少的放射科医生完成超过 5.5 亿次成像程序
- 平均成像研究大小在过去十年中翻了一番，达到 150 MB，因为由于分辨率的提高和体积成像的使用越来越多，正在执行更先进的成像程序
- 卫生系统在临床和研究系统中存储相同成像数据的多个副本，这导致成本和复杂性增加
- 构建这些数据可能很困难，这通常需要数据科学家和研究人员数周或数月的时间才能通过高级分析和 ML 获得重要的见解
这些复合因素正在减慢决策速度，从而影响医疗服务的提供。 为了应对这些挑战，我们很高兴地宣布推出 Amazon HealthLake Imaging 预览版，这是一项符合 HIPAA 资格的新功能，可以轻松存储、访问和分析 PB 级的医学图像。 这一新功能专为在您的临床工作流程中进行快速、亚秒级的医学图像检索而设计，您可以从任何地方（例如 Web、桌面、电话）安全地访问这些图像并具有高可用性。 此外，您可以使用标准化元数据和高级压缩，从云中相同数据的单个加密副本驱动现有的医疗查看器和分析应用程序。 因此，据估计，HealthLake Imaging 可帮助您将医学影像存储的总成本降低多达 40%。
我们很自豪能与合作伙伴合作推出 HealthLake Imaging，以加速云原生解决方案的采用，帮助将企业成像工作流程转移到云端并加快您的创新步伐。
Interad 和 Arterys 是利用 HealthLake Imaging 分别为其下一代 PACS 系统和 AI 平台实现更高可扩展性和查看性能的启动合作伙伴。 Radical Imaging 使用基于 HealthLake Imaging API 构建的开源项目（例如 OHIF 或 Cornerstone.js）为客户提供零足迹、支持云的医学成像应用程序。 NVIDIA 与 AWS 合作开发了用于 HealthLake Imaging 的 MONAI 连接器。 MONAI 是一个开源医疗 AI 框架，用于大规模开发模型并将其部署到 AI 应用程序中。
“Intelerad 一直专注于解决医疗保健领域的复杂问题，同时帮助我们的客户成长并为全球更多患者提供卓越的患者护理。 在我们不断创新的道路上，我们与 AWS 的合作，包括利用 Amazon HealthLake Imaging，使我们能够更快地创新并降低复杂性，同时为我们的用户提供无与伦比的规模和性能。”
— AJ Watson，Intelerad Medical Systems 首席产品官
“借助 Amazon HealthLake Imaging，Arterys 能够显着提高我们应用程序的性能和响应能力，并凭借丰富的面向未来的增强功能集，提供的优势和价值将增强旨在推动未来价值的解决方案成像数据。”
— Arterys 产品管理总监 Richard Moss
Radboudumc 和马里兰大学医学智能成像中心 (UM2ii) 是利用 HealthLake Imaging 提高医学图像可用性和利用图像流的客户之一。
“在 Radboud 大学医学中心，我们的使命是成为塑造更加以人为本、创新的医疗保健未来的先驱。 我们正在与 Amazon HealthLake Imaging 一起为临床医生和研究人员构建协作式 AI 解决方案，以通过更快地将 ML 算法交到临床医生手中来加速创新。”
— Bram van Ginneken，Radboudumc 诊断图像分析组主席
“UM2ii 的成立是为了团结学术界和工业界的创新者、思想领袖和科学家。 我们与 AWS 的合作将加速我们的使命，即突破医学影像 AI 的界限。 我们很高兴能够使用 Amazon HealthLake Imaging 和 AWS 在可扩展性、性能和可靠性方面的经验构建下一代基于云的智能成像。”
— Paul Yi，UM2ii 总监
亚马逊 HealthLake 分析
我们很高兴宣布的第二个功能是 亚马逊 HealthLake 分析. 利用高度相关且复杂的多模态数据是在为患者提供高度个性化和精确定位的诊断和治疗方面取得有意义进展的关键。
HealthLake Analytics 可以轻松地在个人或人群层面上大规模地查询多模式健康数据并从中获得见解，并且能够在整个企业内安全地共享数据，并且只需单击几下即可启用高级分析和 ML。 这使您无需执行复杂的数据导出和数据转换。
HealthLake Analytics 可在几分钟内自动将来自多个不同来源（例如医疗记录、健康保险索赔、EHR、医疗设备）的原始健康数据规范化为分析和互操作性就绪格式。 与其他 AWS 服务的集成使得使用 SQL 查询数据变得容易 亚马逊雅典娜，以及共享和分析数据以实现高级分析和 ML。 您可以创建功能强大的仪表板 亚马逊QuickSight 用于整个患者群体的护理差距分析和疾病管理。 或者，您可以快速高效地构建和训练许多 ML 模型 亚马逊SageMaker 用于人工智能驱动的预测，例如再次入院的风险或一系列治疗的整体有效性。 HealthLake Analytics 减少了需要数月的工程工作，并允许您做您最擅长的事情——为患者提供护理。
结论
在 AWS，我们的目标是支持您提供方便、个性化和高价值的护理——帮助您重塑协作方式、制定数据驱动的临床和运营决策、实现精准医疗、加速疗法开发并降低成本照顾。
借助 Amazon HealthLake 中的这些新功能，我们与我们的合作伙伴可以帮助在云中启用下一代成像工作流程并从多模态健康数据中获得见解，同时遵守 HIPAA、GDPR 和其他法规。
要了解更多信息并开始使用，请参阅 亚马逊 HealthLake 分析 和 亚马逊 HealthLake 成像.
关于作者
德欣赛义德 是 Amazon Web Services 的 Health AI 总经理，领导我们的 Health AI 工程和产品开发工作，包括 Amazon Comprehend Medical 和 Amazon Health。 Tehsin 与 Amazon Web Services 中负责工程、科学、产品和技术的团队合作，开发突破性的医疗保健和生命科学 AI 解决方案和产品。 在 AWS 工作之前，Tehsin 是 Cerner Corporation 的工程副总裁，在那里他在医疗保健和技术的交叉领域工作了 23 年。
Taha Kass-Hout博士 是 Amazon Web Services 的机器学习副总裁兼首席医疗官，领导我们的 Health AI 战略和工作，包括 Amazon Comprehend Medical 和 Amazon HealthLake。 他与亚马逊的团队合作，负责开发 COVID-19 实验室测试的科学、技术和规模，包括亚马逊首次获得 FDA 授权对我们的员工进行测试——现在向公众提供在家测试。 Taha 是一名医生和生物信息学家，曾在奥巴马总统手下任职两届，其中包括 FDA 的第一任首席健康信息学官。 在担任公务员期间，他率先使用了新兴技术和云（CDC 的电子疾病监测），并建立了可广泛访问的全球数据共享平台：openFDA，使研究人员和公众能够搜索和分析不良事件数据和 precisionFDA（总统精准医学计划的一部分）。
