整合数据、生成式AI和健康突破的新时代

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/LFS101-Integrated_data__generative_AI__and_a_new_era_of_health_breakthroughs-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 生成式AI有可能极大地提高诊断时间、医疗质量以及关键治疗药物研发的速度。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。在这次闪电演讲中,我们将探讨全面的数据策略在解锁医疗保健和生命科学数据全力的过程中所起的关键作用。全面的数据策略运用了亚马逊云科技健康数据组合。了解如何建立集成的数据策略,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700字，阅读时间大约是4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> 亚马逊云科技的医疗保健数据和AI策略专家Valerie Delva博士在一次关于构建集成数据战略以解锁医疗保健行业[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)和生成性AI潜力的演讲中，为我们提供了深入的见解。她用喝咖啡来激发早晨的热情开始了演讲，然后直接进入了这个话题。 首先，她强调数据是生成性AI的关键差异因素，并探讨了端到端数据战略的基本组成部分。Delva博士列举了几个推动医疗保健领域对集成数据需求的主要趋势： 首先，加速新疗法的发现和开发的压力很大。目前，将一种新药推向市场需要将近十年的时间，以及数十亿美元的投资。这对于推进医疗保健的潜力来说是一个巨大的机会成本。例如，一家生物制药公司可以使用亚马逊云科技的数据服务来优化临床试验设计，并更快地招募合适的参与者。 其次，正在产生的数据量和复杂性呈指数级增长。例如，Delva博士提到，仅基因组学数据预计在未来十年内将达到40亿兆字节。尽管这种数据洪流汹涌而至，但由于存储、查找和利用多模式数据格式的困难，其中约有97%的数据被闲置。一家医疗保健提供者可以利用亚马逊云科技的数据湖来安全地存储和分析复杂的基因组和成像数据。 第三，越来越多的新疗法来自于生物制药公司与外部合作伙伴的合作。现在上市的药物中超过50%来自于这样的合作伙伴关系，强调了对于健壮的数据共享和治理功能的需求。亚马逊云科技的数据协作服务允许生物制药公司与安全地与大学研究人员交换数据，从而加速药物发现。 最后，生成性AI在加速医疗保健创新方面显示出巨大的潜力，但它需要大量的高质量、领域特定的数据才能实现其全部潜力。医疗保健数据往往处于孤立状态且复杂，这给从生成性AI中获得价值带来了挑战。借助亚马逊云科技专为目的建造的数据服务，医院可以聚合来自各个来源的数据，以驱动改进患者护理的生成性AI模型。 德尔瓦强调，为了实现商业价值，生成性人工智能模型需要使用公司的专属数据进行定制。她指出，拥有最高质量、最相关数据的公司将在构建有影响力的生成性人工智能应用方面取得最大成功。这使得实施集成数据战略和现代数据架构变得更加紧迫。她建议将数据作为战略优先事项之一。 德尔瓦概述了一个成功的集成数据战略的关键组成部分。首先，必须拆除内部数据孤岛，同时保持严格的数据安全和访问治理。接下来，组织应确定其最重要的使用案例，并收集实现它们的专用数据。例如，生物制药公司可能需要将来自病历的真实世界患者数据与其专有研究数据相结合。 接着，亚马逊云科技的执行高管概述了几种专为安全性、可扩展性和合规性而设计的医疗保健数据服务。这些包括用于存储和分析临床文本数据的Amazon HealthLake、用于医学图像的Amazon Health Imaging、用于快速FHIR数据分析的Amazon HealthLake for FHIR以及用于跨来源聚合数据的Amazon Health Data Services。 德尔瓦还强调了亚马逊云科技新发布的数据协作服务，如用于跨数据库匹配患者记录的Amazon Entity Resolution、用于第三方数据共享的Amazon Data Exchange以及用于发现和监管对内数据的访问的[Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/cn/datazone/?trk=cndc-detail)。她指出，亚马逊云科技提供多种[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)服务，如[Amazon Comprehend Medical](https://aws.amazon.com/cn/comprehend/medical/?trk=cndc-detail), 以激活医疗保健数据。 总之，德尔瓦强调，集成数据战略意味着安全地连接、访问和分析与关键健康使用案例一致的多模式数据。亚马逊云科技提供专门化的解决方案，以帮助客户在其数据和AI旅程的每个阶段获得支持。她最后强调了利用数据和AI实现更预测性的、预防性的、个性化的和参与式的医学的巨大机会。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 瓦莱丽·德尔瓦在亚马逊云科技担任医疗保健和生命科学领域数据AI/ML策略和解决方案的专家。  作为行业领导者，亚马逊云科技致力于加速创新疗法的研发并降低相关成本。  然而，由于存储和分析方面的挑战，目前仅有3%的数据被充分利用。  在医疗保健和生命科学领域，生成性AI具有巨大潜力，可用于创作诸如对话、故事、图像、视频和音乐等全新内容。  亚马逊云科技认识到，构建端到端的数据策略需要专为目的设计的解决方案和服务，而非仅仅是一般的云服务。  Amazon HealthLake技术能够将非结构化的临床数据自动转换成结构化数据，从而揭示有关患者健康状况的深度洞察。  此外，亚马逊云科技还提供了解决方案，协助企业在数据和云迁移过程中解决各种难题。  ## 总结 在医疗保健行业中，数据被用来加速研究并提高患者的治疗效果。瓦莱丽·德尔瓦探讨了如何通过实施集成数据策略来应对这些挑战。首先，机构需要消除数据孤岛并实现安全共享和协作，以便充分利用其数据资源。其次，明确具有重大影响的使用场景以及实施这些场景所需的数据至关重要。例如，将现实世界数据与内部数据相结合，可以为设计更优质的临床试验提供洞察。第三，针对医疗保健数据定制解决方案是必要的，例如亚马逊云科技提供的健康服务，用于存储和分析多模式数据，以及用于查找、访问和共享数据的数据编目、治理和交流服务。最后，高质量、相关的数据对于实现医疗保健领域人工智能的潜力至关重要。尽管基础模型将变得普遍可用，但拥有不同数据资产的公司将能够开发出最具影响力的AI应用。通过整合数据策略，企业可以将业务目标、数据、基础设施和人工智能相结合，从而推动精准医学的突破和改进患者护理质量。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站](https://webinar.amazoncloud.cn/reInvent2023/?s=8739&smid=19458 "2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站") [点击此处](https://aws.amazon.com/cn/new/?trk=6dd7cc20-6afa-4abf-9359-2d6976ff9600&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技全球最新产品/服务资讯！ [点击此处](https://www.amazonaws.cn/new/?trk=2ab098aa-0793-48b1-85e6-a9d261bd8cd4&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技中国区最新产品/服务资讯！ ## 即刻注册亚马逊云科技账户，开启云端之旅！ [【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用”](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/freecenter/?trk=f079813d-3a13-4a50-b67b-e31d930f36a4&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用“") [【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用”](https://www.amazonaws.cn/campaign/CloudService/?trk=2cdb6245-f491-42bc-b931-c1693fe92be1&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用“")