生成式 AI 無疑已成為全球科技領域的熱點話題，其強大的內(nèi)容生成能力、數(shù)據(jù)洞察能力以及決策支持功能，正深刻改變著各行各業(yè)。在醫(yī)療健康與生命科學行業(yè)，生成式 AI 的應用更是如火如荼，為行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新注入了新的活力。據(jù)麥肯錫全球研究所（MGI）估計， 生成式 AI 每年可為制藥和醫(yī)療行業(yè)帶來 600 億至 1100 億美元的經(jīng)濟價值。

機遇與挑戰(zhàn)并存：生成式AI引發(fā)雙重影響

醫(yī)療健康和生命科學組織應用人工智能與機器學習技術已有多年，但生成式 AI 的涌現(xiàn)為加速創(chuàng)新進程、提升效率，優(yōu)化整體治療效果帶來了新的可能性。

在醫(yī)療健康服務中，生成式 AI 技術能夠輔助醫(yī)生進行病歷編寫、影像解讀，通過生成式對話系統(tǒng)提升報告編寫的效率與準確性，同時優(yōu)化工作流程，減輕醫(yī)護人員的工作負擔。在患者方面，生成式 AI 可以為患者提供個性化的健康建議與管理方案，增強患者的參與度與滿意度。

此外，在生命科學領域，生成式 AI 不僅能夠加速藥物的研發(fā)進程，通過高效分析海量數(shù)據(jù)，預測化合物的活性與毒性，從而縮短新藥上市時間；在臨床試驗階段發(fā)揮重要作用，精準匹配患者與合適的試驗項目，提高試驗效率與成功率。

生成式 AI 在醫(yī)療健康和生命科學領域的廣泛應用，正深刻改變著行業(yè)的運作模式，推動著醫(yī)療服務的智能化、精準化發(fā)展，為提升人類健康水平帶來了前所未有的機遇。

然而，盡管生成式 AI 在醫(yī)療行業(yè)的應用前景廣闊，但仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私與安全是首要問題，需要確?；颊吆脱芯繑?shù)據(jù)在處理和存儲過程中的安全性與合規(guī)性。其次，模型訓練的復雜性和成本不容忽視，尤其是針對大規(guī)模、高維度的醫(yī)療數(shù)據(jù)，訓練高效且準確的生成式 AI 模型需要巨大的計算資源和時間投入。此外，跨學科合作與整合也是一大挑戰(zhàn)，生成式 AI 的應用需要醫(yī)學、生物學、計算機科學等多領域?qū)＜业木o密合作，以實現(xiàn)技術的有效轉(zhuǎn)化和應用。最后，監(jiān)管政策的不確定性也為該領域的發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)，如何在確保創(chuàng)新的同時遵守相關法規(guī)和標準，是醫(yī)療健康和生命科學領域在應用生成式 AI 時必須面對的問題。

升級醫(yī)療專屬 AI 服務組合，推動行業(yè)智能化創(chuàng)新

在行業(yè)發(fā)展方面，亞馬遜云科技致力于為特定行業(yè)場景打造量身定制的服務。目前，亞馬遜云科技已推出超過 40 種針對特定行業(yè)的專屬服務，以及 450 多個行業(yè)專屬解決方案。在醫(yī)療健康與生命科學領域，亞馬遜云科技提供了豐富的醫(yī)療 AI 服務組合，幫助醫(yī)療健康與生命科學行業(yè)實現(xiàn)前沿創(chuàng)新。

Amazon HealthOmics 服務能夠幫助企業(yè)更輕松地訪問、分析和提取復雜且非結構化的醫(yī)療數(shù)據(jù)中的關鍵洞察，同時確保數(shù)據(jù)安全并實現(xiàn)規(guī)?；幚?。在近日結束的 2024 re:Invent 全球大會上，亞馬遜云科技宣布了 Amazon HealthOmics 支持蛋白質(zhì)語言（pLM）模型編排、調(diào)用緩存和中間文件訪問，簡化了藥物開發(fā)、酶工程和生物傳感器開發(fā)等應用的蛋白質(zhì)工程工作。

Amazon HealthScribe 是一款自動生成臨床文檔的服務，通過訓練大語言模型，能夠高效、準確地生成病歷、診斷報告等臨床文檔，從而縮短臨床醫(yī)生完成文檔的時間，提高工作效率。

Amazon Transcribe Medical 是一種自動語音識別 （ASR） 服務，能夠輕松為具有語音功能的應用程序添加醫(yī)療語音轉(zhuǎn)文本功能，可以準確記錄醫(yī)學術語，例如藥品名稱、操作規(guī)程，甚至是病情或疾病，同時可以為各種使用案例提供服務，例如轉(zhuǎn)錄臨床文檔的醫(yī)患對話、為遠程醫(yī)療咨詢提供字幕等。

Amazon Comprehend Medical 是一款自然語言處理 （NLP） 服務，可以準確、快速地從非結構化醫(yī)學文本中提取信息，包括處方、臨床試驗報告或放射學報告等。

值得注意的是，亞馬遜云科技在 2024 re:Invent 全球大會上發(fā)布了新一代基礎模型 Amazon Nova，其中包括超快速文本生成模型 Amazon Nova Micro，以及能夠處理文本、圖像和視頻并生成文本的多模態(tài)模型 Amazon Nova Lite、Amazon Nova Pro 和 Amazon Nova Premier，以及用于生成高質(zhì)量圖像的 Amazon Nova Canvas 和用于生成高質(zhì)量視頻的 Amazon Nova Reel。醫(yī)療健康與生命科學組織和企業(yè)可以使用 Amazon Nova 來降低生成式 AI 任務的成本和延遲，包括分析復雜的研究出版物、文檔以及圖表和圖表。

此外，亞馬遜云科技還提供了豐富的數(shù)據(jù)處理、存儲和分析服務，以及多種計算實例和加速器，為醫(yī)療健康和生命科學行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅實的基礎。

亞馬遜云科技助力行業(yè)客戶創(chuàng)新實踐

在醫(yī)療健康和生命科學領域，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為推動行業(yè)發(fā)展的關鍵動力。眾多組織和企業(yè)紛紛借助亞馬遜云科技的云計算和人工智能技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、分析和智能化的飛躍。

飛利浦與亞馬遜云科技的合作是生成式 AI 在醫(yī)療領域應用的一個典范。雙方共同推出了基于云端的飛利浦醫(yī)療信息化解決方案，覆蓋了放射學、數(shù)字病理學、心臟病學等多個領域。通過該解決方案，飛利浦成功將北美和拉丁美洲的 150 余個站點遷移至基于亞馬遜云科技的醫(yī)學影像系統(tǒng) Philips HealthSuite Imaging，并進一步推動醫(yī)療系統(tǒng)上云以及部署歐洲客戶遷移上云等業(yè)務。此外，飛利浦還正在探索生成式 AI 在對話式報告等場景的應用，以進一步提高診斷速度和整體醫(yī)護質(zhì)量。

韓國 LG 集團旗下的人工智能研究中心 LG AI Research 也選擇了亞馬遜云科技作為其 AI 模型的開發(fā)和部署平臺?；趤嗰R遜云科技的云計算和 AI 技術，LG AI Research 開發(fā)了一款名為 EXAONEPath 的病理基礎模型（FM），用于癌癥的早期診斷和治療。該模型能夠安全地分析癌癥患者組織樣本的顯微圖像，將基因測試時間從兩周縮短至不到一分鐘，從而極大地提高了治療的速度和效果。通過與亞馬遜云科技的合作，LG AI Research 不僅降低了數(shù)據(jù)管理和基礎設施成本約 35%，還將數(shù)據(jù)準備時間減少了 95%。

輝瑞借助亞馬遜云科技強大的技術能力，在 17 個使用場景中推動創(chuàng)新并提高生產(chǎn)力。輝瑞利用 Amazon Bedrock 和亞馬遜云科技的人工智能（AI）和機器學習（ML）技術，在短短幾周內(nèi)就建立了多個原型項目。其中一些重要的使用場景每年將節(jié)省 7.5 億至 10 億美元的成本。

全球領先的人工智能（AI）和機器人驅(qū)動藥物發(fā)現(xiàn)與材料創(chuàng)新的平臺型科技公司晶泰科技選擇亞馬遜云科技作為其戰(zhàn)略云服務提供商。晶泰科技基于AI、量子物理和機器人等技術，推動生命科學、化學與新材料領域的創(chuàng)新發(fā)展。在亞馬遜云科技的支持下，晶泰科技已助力數(shù)百家公司，包括全球前20大制藥企業(yè)中的16家，加速藥物發(fā)現(xiàn)與研發(fā)，確保數(shù)據(jù)安全和隱私合規(guī)，并提高研發(fā)潛力新療法的成功率，使患者獲益。

結語

在推動行業(yè)客戶發(fā)展方面，亞馬遜云科技的首要目標是利用領先的云計算、生成式 AI 和機器學習技術，賦能各行業(yè)客戶構建業(yè)內(nèi)創(chuàng)新解決方案。亞馬遜云科技正在通過多種方式將這一目標變?yōu)楝F(xiàn)實。

通過提供量身定制的服務、企業(yè)級安全保障以及高性能、低成本的基礎設施，亞馬遜云科技正在幫助越來越多的行業(yè)用戶實現(xiàn)業(yè)務變革和創(chuàng)新發(fā)展。

隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，亞馬遜云科技將繼續(xù)深耕醫(yī)療健康與生命科學行業(yè)，為行業(yè)用戶提供更加優(yōu)質(zhì)、高效的服務和支持，共同推動行業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。