AWS presenta Amazon HealthLake

La oferta facilita la consulta, la realización de análisis y el aprendizaje automático para obtener un valor significativo de los datos recién estandarizados

Amazon Web Services, anunció el lanzamiento de Amazon HealthLake, un servicio elegible de HIPAA para organizaciones de ciencias de la salud y la vida, que agrega los datos de una organización en múltiples silos y diferentes formatos en un lago de datos de AWS centralizado y automáticamente normaliza esa información usando aprendizaje automático.

El servicio identifica cada información clínica, marca e indexa eventos en una vista de línea de tiempo con etiquetas estandarizadas para que se puedan buscar y estructurar todos los datos en el formato estándar de la industria Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) para una vista completa de la salud de pacientes individuales y poblaciones enteras.

Como resultado, Amazon HealthLake facilita a los clientes la consulta, el análisis y el aprendizaje automático para obtener un valor significativo de los datos recientemente estandarizados.

Organizaciones como sistemas de atención médica, compañías farmacéuticas, investigadores clínicos, aseguradoras de salud y más pueden usar Amazon HealthLake para ayudar a identificar tendencias y anomalías en los datos de salud para que puedan hacer predicciones mucho más precisas sobre la progresión y efectividad de la enfermedad. ensayos clínicos, la precisión de las primas de seguros y muchas otras aplicaciones.

A medida que el aprendizaje automático se vuelve más común, las empresas de todos los negocios verticales intentan aplicarlo a sus datos para proporcionar un valor comercial significativo.

Healthcare está aplicando el aprendizaje automático para mejorar las operaciones y la atención al paciente, con clientes como 3M, Anthem, AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, Cerner, Fred Hutchinson Cancer Research Center, GE Healthcare, Infor, Pfizer y Philips adoptando la nube y el aprendizaje automático para obtener más valor de su vasta recopilación de datos.

Desde antecedentes familiares y observaciones clínicas hasta diagnósticos y medicamentos, las organizaciones de atención médica están creando grandes volúmenes de información del paciente todos los días con el objetivo de obtener una visión completa de la salud del paciente y aplicar el análisis y el aprendizaje automático para mejorar la atención y analizar las tendencias de salud de la población y mejorar la eficiencia operativa.

Sin embargo, los datos clínicos son complejos y se sabe que están aislados, incompletos, son incompatibles y se almacenan en sistemas locales distribuidos en varias ubicaciones. Obtener toda esta información agregada y en el formato FHIR es un comienzo hacia el objetivo de estandarizar los datos estructurados, pero la mayoría de los datos permanecen sin estructura y aún necesitan ser marcados, indexados y estructurados en orden cronológico para que todos los datos sean comprensibles y puedan Consultar.