ヘルスケアとライフサイエンスにおける生成 AI

University of California San Diego Health の臨床医が、生成 AI を使用して併存疾患を他の患者層と調整し、治療効果の改善に役立てている方法について学びましょう。

機械学習と生成 AI の機能を利用し、AWS Health for Data ポートフォリオで、より適切で迅速な意思決定を行うための統合データ戦略を構築する包括的なデータ戦略の重要な役割をご覧ください。

Johnson & Johnson が全社規模のデータ戦略とデータシステムをどのように構築して、社内のデータサイロを解消し、生成 AI のイニシアチブにデータを導入し、データサイエンティスト、臨床医、研究者、デベロッパー、アナリストがより迅速に答えを見つけ、インサイトを生み出して日常のビジネスプロセスでデータの組み込みができるようにしているかをご覧ください。

Amazon Bedrock は SmartReports を強化して、1/ インプレッションの自動提案により、レポート作成中に話されたまたは入力された語彙を大幅に削減し、2/ 構造化された機械による読み取りが可能な検出結果で、研究と組織の効率性の向上を実現します。その結果、臨床上の意思決定のためのデータ品質が高くなり、レポートの正確性と詳細性を改善することが可能になります。

HOPPR は、医療画像用のマルチモーダル基盤モデルである Grace の上市を発表しました。これは AWS によって開発されたもので、微調整やアプリケーション開発を行う必要があるデベロッパー、放射線科 PACS、AI 企業向けのプライベートベータ版も提供されます。

先端を行く放射線診療所では、断片化された AI の導入に対処し、病院や医療システムが AWS で AI 医療画像処理ツールを迅速にデプロイするための統合プラットフォームを利用できるようにします。

Amazon S3 Express One Zone は、お客様に最も頻繁にアクセスされるデータに最高のパフォーマンス、および最低のレイテンシーを両立するオブジェクトストレージを提供することを目的として構築された新しいストレージクラスです。

Merck は、SAP、機械学習 (ML)、データウェアハウスなどのコアアプリケーションを AWS に移行するために、優先クラウドサービスプロバイダーとして AWS を、プロフェッショナルサービスパートナーとして Accenture を選択しました。これにより、Merck は科学研究と創薬の加速をサポートできるようになりました。

Virgin Pulse は、生成人工知能 (生成 AI)、機械学習、分析などを含む AWS のクラウド機能を活用しており、革新的なロードマップを提供し、Homebase for Health® プラットフォーム全体で高度なパーソナライゼーションを実現します。 

CrowdStrike は AWS と協力して、お客様がクラウド、セキュリティ、人工知能 (AI) への道のりを加速するのに役立つ強力な新しい生成 AI アプリケーションを開発しています。これらには、サイバーセキュリティと関連する生成 AI アプリケーションと、お客様が独自な生成 AI アプリケーションの構築および保護をサポートするために設計されたクラウドとクラウド間のセキュリティソリューションの両方が含まれます。

3M は、AWS の機械学習 (ML)、および Amazon Bedrock、Amazon Comprehend Medical、Amazon Transcribe Medical などを含む生成 AI サービスを使用することで、3M の環境臨床ドキュメントやバーチャルアシスタントソリューションの提供を加速、改善、スケーリングします。

市場をリードする Philips PACS は AWS で利用できるようになり、業界トップクラスの可用性、信頼性、セキュリティ、および AI にサポートされたワークフローの強化を実現します。AWS との連携の拡大により、効率的な臨床ワークフローをさらにサポートし、診断機能を強化する生成 AI アプリケーションの開発とデプロイがサポートされます。

この投稿では、検索拡張生成 (RAG) を Amazon Kendra と組み合わせて、外部の知識を組み込んで大規模なデータセットの初期トレーニングを拡張し、自然言語クエリに対して洗練された応答を提供する方法を説明します。

Pieces Technologies は、AWS の最新の生成人工知能サービスを、現場即時検査でプロバイダーをサポートするヘルスケアソリューションに完全に組み込んだことを発表しました。Pieces は Amazon Bedrock、Amazon EC2 や Amazon SageMaker Canvas を使用することで、ユニット、臨床専門分野、または医師レベルに至るまで、反復可能で非常にきめ細かなプロセスを通じて、医療システムの仕様に合わせた「Sculpted AI」という AI テクノロジーを作成しています。