從製藥研發到定點照護,了解生成式 AI 如何加速健康創新並改善患者體驗。
最新消息
醫療保健和生命科學的最新生成式 AI 新聞
AWS 上的生成式 AI
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針對您的使用案例選擇適當的模型
從 Amazon、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta 和 Amazon Bedrock 上的 Stability AI 等各種業界領先的基礎模型中進行選擇。使用您自己的資料自訂基礎模型,以打造更多差異化、個人化的體驗。
![](https://d1.awsstatic.com/industry/life-sciences/lifesciences-website/2023/img-ah4d-benefits_Deeper-insights.ff4d814afac4beec041d16ac77d686f44817f956.png)
最高效能、低成本的基礎設施
從以最高效能 GPU 為基礎的 Amazon EC2 P5 執行個體到我們專門建置的加速器 AWS Trainium 和 AWS Inferentia,您可以取得最高效能和低成本的生成式 AI 基礎設施。
生命科學生成式 AI 使用案例
生命科學生成式 AI 客戶案例
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使用生成式 AI 獲得的見解協助我們了解剔除的根本原因、最佳化流程,並將各種產品線的總體錯誤剔除率減少 50% 以上。」
— Nitin Kaul,Merck 公司 IT 架構副總監
Merck
了解 Merck 如何使用 AWS 服務來解決製藥業的常見問題:即發生錯誤剔除。
醫療保健領域生成式 AI 使用案例
醫療保健文件摘要
醫療保健生成式 AI 客戶案例
Allen 研究所
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Allen Institute for Brain Science 在首創的知識樞紐使用 AWS AI 和 ML,透過綜合細胞層面的研究來推進腦部疾病的治療。
![](https://d1.awsstatic.com/amazon-quicksight-overview-page-(22-update)/quote.ad50b50f4516d7fe64843c599b26167e78e43ad8.png)
ScribeEMR 的目標是妥善提高醫療保健行業的實踐效率、實現收入最大化並減少臨床醫生的疲勞。藉助 AWS HealthScribe,我們的進階流程現在可以更有效地擷取和解讀患者的就診情況,並最佳化 EMR 工作流程、編碼和報銷流程。這項突破代表了我們對提高效率、獲利能力,以及最重要的患者護理的不懈追求。」
— Daya Shankar,ScribeEMR 聯合創始人兼總經理
建置生成式 AI 解決方案的工具
利用新功能、對業界領先的基礎模型 (GM) 選擇,以及最具成本效益的基礎設施來加速創新。 尋找更多適合您使用案例的服務。
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