醫療保健與生命科學中的生成式 AI

了解加州大學聖地牙哥分校醫學院的臨床醫生，如何使用生成式 AI 來結合共病症與其他患者人口統計資料，以幫助改善結果。

探索綜合資料策略的重要作用，以利用 AWS Health for Data 產品組合來建立整合資料策略，從而藉助機器學習和生成式 AI 的力量更快地做出更好的決策。

探索 Johnson & Johnson 如何構建企業範圍內的資料策略和資料系統，以打破內部資料孤島，並推動其資料和生成式 AI 計畫，幫助資料科學家、臨床醫生、研究人員、開發人員和分析師更快找到答案、產生見解，並將資料納入他們的日常業務流程。

Amazon Bedrock 為 SmartReports 提供支援，以便 1/ 透過自動印象建議，大幅減少建立報表期間說出或輸入的單詞量；2/ 透過結構化、機器可讀的調查結果，提高研究和組織效率，從而為臨床決策提供更高的資料品質，並提高報告的準確性和細節。

HOPPR 宣佈推出 Grace，這是一種用於醫療影像的多模式基礎模型，由 AWS 提供支援，並提供封閉測試版供開發人員、放射學 PACS 和 AI 公司進行微調和開發應用程式。

領先的放射學實務解決了分散的 AI 採用問題，為 AWS 上的醫院和醫療系統提供統一平台，用於快速部署 AI 醫療成像工具。

Amazon S3 Express One Zone 是一種新的儲存類別，專為客戶最常存取的資料提供效能最高、延遲最低的物件儲存體。

Merck 選擇 AWS 作為其首選雲端服務供應商，Accenture 作為其專業服務合作夥伴，將 SAP、機器學習 (ML) 和資料倉儲等核心應用程式遷移到 AWS，從而使 Merck 能夠協助加速科學研究和發現。

Virgin Pulse 正利用 AWS 的雲端功能，包括生成式人工智慧 (生成式 AI)、機器學習和分析，以提供創新的路線圖，並在其 Homebase for Health® 平台上實現進階的個人化服務。 

CrowdStrike 正與 AWS 合作開發強大的新型生成式 AI 應用程式，協助客戶加快其雲端、安全性和人工智慧 (AI) 之旅。這些解決方案包括與網路安全相關的生成式 AI 應用程式，以及專為協助客戶建立和保護自己的生成式 AI 應用程式而設計的雲端加雲端安全解決方案。

3M 將使用 AWS 機器學習 (ML) 和生成式 AI 服務，包括 Amazon Bedrock、Amazon Comprehend Medical 和 Amazon Transcribe Medical，協助加快、完善和擴展 3M 環境臨床文件和虛擬助理解決方案的交付。

市場領先的 Philips PACS 現已在 AWS 上推出，具有業界領先的可用性、可靠性、安全性，以及 AI 支援的工作流程等增強功能。擴大與 AWS 的協作將支援生成式 AI 應用程式的開發和部署，進一步支援高效的臨床工作流程並增強診斷能力。

這篇文章探討了擷取增強生成 (RAG) 與 Amazon Kendra 相結合後，如何結合外部知識來增強大量資料集的初始訓練，以提供對自然語言查詢的精細回應。

Pieces Technologies 宣佈，已將 AWS 的最新生成式 AI 服務完全整合到其醫療保健解決方案中，為定點照護者提供支援。Pieces 正使用 Amazon Bedrock、Amazon EC2 和 Amazon SageMaker Canvas 生產「雕塑式 AI」，這是透過高度迭代、深入到單位、臨床專業或醫生級別的精細製程，根據衛生系統的規範量身定制的 AI 技術。