## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/HLC101-Driving_health_breakthroughs_with_integrated_data_strategies___gen_AI-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
生成式AI有可能大大提高诊断时间和医疗质量,加速关键治疗方法的研发。但是生成式AI的成功取决于高质量数据的获取,而高质量数据的获取又依赖于全面的数据策略。这场闪电式演讲探讨了端到端的数据策略的关键作用,该策略利用亚马逊云科技健康数据组合来释放医疗保健和生命科学数据的全部潜力。了解如何构建集成的数据策略,以[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)和生成式AI的力量做出更好、更快的决策。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共600字,阅读时间大约是3分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
瓦莱里·德尔瓦是亚马逊云科技在医疗保健和生命科学领域的数据与[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)策略领导者。作为该领域的权威人士,她在演讲中强调了建立集成数据战略的重要性。这一战略将使组织能够解锁[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)和生成性人工智能的巨大潜力,从而推动医疗领域的重大突破。
她详细阐述了医疗保健组织在创建、存储和使用数据方面面临的四个关键挑战和机遇。首先,迫切需要加速新疗法的发现和开发。目前,将一种新药推向市场需要近十年的时间和近30亿美元的投资。这对正在等待新治疗方法的患者产生了巨大的影响,而且对制药公司来说也是不可持续的。更好地利用医疗保健数据对于加快早期研究、临床试验并向监管机构证明疗效至关重要。
其次,医疗保健数据的量和复杂性正在爆炸式增长。像RNA测序这样的新实验室测试会产生数兆字节的数据。然而,今天产生的数据中只有0.97%被实际使用,因为它们在不同的系统中孤立且难以访问。显然,需要可扩展且经济高效的数据存储以及可以处理从成像到基因组学等多种数据类型的分析能力。
第三,超过50%的新药物发布现在来自于制药公司与外部团体(如学术研究人员、创业公司和人口健康专家)的合作。发现并整合来自这些不同来源所需的数据的高效和安全的数据共享和协作工具是必不可少的。
最后,生成性人工智能在医疗保健领域具有巨大的潜力,但需要大量高质量、管理良好的数据进行训练。仅在本十年内,基因组数据预计将达到40亿字节。没有明确的数据策略,组织将难以实现生成性人工智能的潜力。
为了解决这些挑战,亚马逊云科技已经构建了一系列针对医疗保健的特定服务,包括:
Amazon HealthLake 能够存储、分析和查询结构化和非结构化的临床数据。Amazon Health Imaging 能降低存储成本并快速检索医学图像。Amazon HealthLake for FHIR 则用于摄取、存储和分析 FHIR 医疗保健数据。Amazon Healthomics 有助于从基因组学和其他组学数据中生成见解。[Amazon Transcribe](https://aws.amazon.com/cn/transcribe/?trk=cndc-detail) Medical 能创建录音本并从患者与医生的对话中提取见解。
此外,亚马逊云科技还提供了一些关键服务,以支持安全高效的共享和数据协作:
- 亚马逊云科技实体解析能在不同系统中匹配、链接和增强相关记录。
- 亚马逊云科技Data Exchange 简化了从第三方获取现实世界数据的过程。
- 亚马逊云科技Clean Rooms 允许在不暴露底层数据的情况下进行合作。
- [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/cn/datazone/?trk=cndc-detail) 对组织内的数据进行编目、管理和提供访问。
对于生成性 AI,亚马逊云科技提供了 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail),这是一个完全托管的服务,具有来自 AI 领导者的高性能基础模型。
总的来说,Valerie Delva 强调了集成数据策略在解锁医疗领域[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)和生成性 AI 潜力中的关键作用。亚马逊云科技提供了一套专为该行业独特且不断增长的数据需求量身定制的服务。这使组织能够打破数据孤岛,实现安全协作,应用分析和 AI,以及加速对患者有益的研究发现。凭借针对医疗保健的特定服务、解决方案和专业经验,亚马逊云科技旨在帮助组织实现这一愿景。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
瓦莱里·德尔瓦,医疗保健和生命科学领域的数据与[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)策略领导者,介绍了他在该领域的经验和见解。
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作为行业专家,他探讨了如何利用海量数据来加速洞察和创新。
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亚马逊云科技提供了相应的解决方案,旨在充分利用当前尚未充分利用的惊人97%的数据潜力。
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通过亚马逊云科技,不同组织能够进行创新性的合作,从而加快药物研发进程。
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要实现有影响力的医疗保健应用,关键在于高质量数据的收集和分析。
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为了实现这一目标,需要一个集成化的数据策略,确保数据的安全访问,以便只有授权用户才能充分利用数据,同时仍能及时产生价值。
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德尔瓦总结了他所看到的亚马逊云科技服务和解决方案在各种演示中的应用。
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## 总结
瓦莱丽·德尔瓦探讨了制定整合数据策略的方法,以便在医疗领域解锁[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)和生成性人工智能的潜力。她列出了一些关键趋势,如加速治疗发展、指数级数据增长、对安全协作的需求以及生成性AI的潜力。然而,要实现这些潜力,需要高质量的数据。她建议确定关键使用案例,通过治理打破孤岛,并将现实世界数据资产无缝集成在一起。亚马逊云科技(Amazon Web Services)提供了一系列针对医疗保健行业定制的服务,包括存储、分析和处理临床记录、图像、基因组学;安全地进行协作;以及数据的编目。亚马逊基石([Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail))在保护隐私和安全的同时,为开发生成性AI应用程序的基础模型奠定了基础。最终,整合数据策略应能实现洞察力和证据生成,而不仅仅是存储数据。我们可以共同努力推动预防性、个性化和参与的医学。亚马逊云科技(Amazon Web Services)的策略家和解决方案可以帮助您构建数据策略并使基础设施现代化,以实现您的愿景。
## 演讲原文
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