医疗保健与生命科学领域的第三方数据解决方案
使用 AWS Data Exchange 上的第三方数据集,加快研究、创新、风险分析和解决方案开发的速度。
利用真实数据加快研究速度
AWS Data Exchange 让客户能够轻松从全球来源寻找、获取和使用临床数据,从而量化健康结局、加快研究和临床试验设计速度,并了解患者的情绪和健康的决定因素。您可以通过单一云界面,轻松查找、订阅和使用数千个医疗保健与生命科学数据集和 API,来生成证据、识别趋势、加快研究速度和优化运营。
面向医疗保健与生命科学组织的第三方数据 |(1:06)
实时网络研讨会
使用 AWS 和 Foursquare 实现地理空间数据分析和可视化的现代化
加入我们的信息网络研讨会,了解如何利用 Foursquare 丰富的地理空间数据进行分析和可视化。了解企业如何利用适用于 Amazon Redshift 和 Foursquare Studio 的 AWS Data Exchange 获得竞争优势、做出更好的决策并推动增长。
医疗保健与生命科学数据提供商
在 AWS Data Exchange 注册成为数据提供商,使用您的云数据轻松吸引数百万客户。AWS Data Exchange 为您提供安全高效的分发渠道,同时无需构建和维护用于数据存储、交付、计费和授权的基础设施。
AWS Data Exchange 为医疗保健与生命科学领域带来的优势

轻松订阅
轻松订阅免费或付费数据集,可以通过目录公开订阅,也可以通过定制内容、商务需求或条款进行专属订阅。

探索数据
探索和评估第三方数据产品,以量化健康状况并创造新疗法,帮助改善全球人口的健康。

加速获得见解
使用 AWS 托管式服务,通过三种不同模式(文件、数据库和 API)访问来自数据提供商的 HCLS 数据集,从而减少 IT 集成工作量并加快见解生成的速度。

“…AWS Data Exchange 正在解锁大量数据来源,这些数据来源以往通常被困在多个组织内的孤岛中;而现在,则可用来为医疗保健利益相关者提供可扩展的安全服务,并创建新的协作业务模型,从而重新构想如何处理研究、临床试验、药物警戒、人口健康和报销。”
Brett Davis
Deloitte Consulting 负责人兼总经理
面向医疗保健与生命科学公司的热门数据集与 API
-
量化健康结局
-
加快研究速度
-
患者情绪
-
量化健康结局
获取索赔、电子病历、诊断、实验室、药物和医疗程序数据等医疗保健数据,以量化患者结局,并借此找到与市场中的患者和服务提供者互动的方法。
您的同行正在搜索的医疗保健与生命科学数据集:
Eversana 患者旅程
该样本数据集基于大量美国医疗保健索赔数据汇编而成,是关于美国银屑病患者治疗历程的详细数据,让您能够了解这些患者所使用的药物、诊断(合并症)和治疗程序,以及患者治疗所用的医疗保健服务提供者类型。
InsightsDB 电子病历数据:数据字典、结构化和非结构化示例
InsightsDB 的该数据集包含来自医院电子病历系统的结构化和非结构化临床数据,远不只是索赔和 RX 数据,让您能够了解患者旅程和医生叙述。所有示例数据均已匿名处理,因此该产品不包含个人健康信息。
MarketView 影响力网络
发现联系,以了解您所在市场医疗服务提供者之间的患者流动情况。医疗保健组织可以利用该影响力网络,最大限度地扩大医生的服务范围、确定参与临床整合的医生、寻找意见领袖或限制患者流失。
Mathematica 美国联邦医疗补助受益人数据集
通过该数据集,用户可以大致了解各州联邦医疗补助登记人的人口统计数据,其中包括其他计划登记(例如,TANF、SSDI、联邦医疗保险)和人口识别(例如,退伍军人、长期服务和支持用户)等主题的数据缺失报告。
-
加快研究和临床试验设计速度
利用放射学、CT、MRI 和其他成像方式的医学图像数据,以及与有限临床数据相关的基因组测试结果,改进临床试验设计并加快研究速度。
您的同行正在搜索的医疗保健与生命科学数据集:
QIAGEN OncoLand
QIAGEN OncoLand 是一个肿瘤学数据库,具有集成的可视化软件,可让癌症研究人员更轻松地探索高质量的公共和私有癌症基因组学数据集。包含来自 OncoLand 的文本转储。
GLIMPS – 样本数据集有限的患者
此列表提供来自 GLIMPS(Graticule Life Image Processed Set)产品的一小部分免费记录集示例(包含 11 位患者的数据)。GLIMPS 是一个患者级别的数据集,包括 NLP 处理 Life Image 数据生成的特征摘要。所有数据均已根据 HIPAA 经过了匿名化处理。
Ovation 新冠肺炎诊断测试结果(美国)– 免费示例
这些数据以两种形式提供,具体取决于数据是独立使用还是结合其他匿名临床数据使用。可链接的数据集包含 Datavant 提供的令牌,可以实现数据集之间的匿名患者匹配。
Ovation 新冠肺炎诊断测试结果(美国)
Ovation 已经从正常医院环境之外的测试设施中,实时收集了数百万条匿名的诊断测试结果。学术和商业研究人员以及政府机构正在使用这些数据来调查与新冠肺炎相关的疾病(例如 MIS-C),管理临床开发计划(例如临床试验的排除标准),以及协助大流行监测工作。
-
了解患者的情绪和健康决定因素
了解健康数据的社会决定因素,如社会经济地位、工作、医疗保健服务可及性等。寻找能够用于障碍识别、市场细分和治疗历程分析的患者报告结局数据,以提升试验和护理服务的公平性,并改善人口健康。
您的同行正在搜索的医疗保健与生命科学数据集:
AnalyticsIQ 健康的社会决定因素样本数据
该数据集包含个人或家庭层面的数据,并提供与健康的社会决定因素相关的各种特征信息,可用于分析不同地区和时期的健康趋势,以及健康的社会决定因素。
Navigating Cancer 赫赛汀治疗患者报告结局
该数据集包含服用赫赛汀患者的不良反应数据(与 PRO-CTCAE 一致)。提供了从最近一次给药到出现不良反应的天数以及最近的记录(给药或处方)。
Medisafe 新冠肺炎疫苗调查
该数据集包含超过 1.6 万个匿名回复,涉及接种疫苗的可能性、对新冠肺炎疫苗的担忧、接种流感疫苗的可能性、家庭成员数量,以及在新冠肺炎疫情爆发后对制药公司的态度。
Equifax Income360®(示例)
Income360® 免费数据集提供 100 行美国家庭总收入估计值的示例。该数据集虽然不是实际数据本身,但在数据类型、组织和字段方面代表了完整的数据集。如需全部生产数据,请订阅 Income360® 完整版。
让我们帮助您找到您需要的数据
与 AWS Data Exchange 专家交流,他可以帮助您找到所需的解决方案,以便做出更明智的决定。
面向医疗保健与生命科学数据专业人士的学习资源

医疗保健与生命科学客户成功案例


Vyaire 需要来自各种 API 源的大量数据集,这使得数据管道变得复杂。

利用 AWS Data Exchange for APIs 将各种数据来源集中到一处。

- 能够在一个地方找到全球数据集,加快了地理扩展速度
- 通过更多的数据域扩大临床试验的广度
- 更简单的可行性研究,助力选择合适的供应商