2020.12.09

AWS, 아마존 헬스레이크 공개

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 의료 및 생명과학 조직을 위해 설계된 ‘아마존 헬스레이크(Amazon HealthLake)’를 발표했다. 

HIPAA 인증을 획득한 아마존 헬스레이크는 다양한 사일로와 이기종 플랫폼에 걸친 조직의 전체 데이터를 중앙집중식 AWS 데이터 레이크로 집계하고, 머신러닝(ML)을 통해 이러한 정보를 자동으로 정규화한다. 

또한 각각의 임상 정보, 태그, 인덱스 이벤트를 표준화된 라벨을 통해 시간순으로 식별하여 쉽게 검색 가능할 뿐 아니라, 모든 데이터를 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 산업표준 형식으로 구성해 개별 환자 및 전체 모집단의 건강 상태를 전체적으로 파악할 수 있다. 

이를 통해, 고객이 보다 쉽게 쿼리와 분석을 수행하며, 머신러닝을 구동해 새롭게 정규화된 데이터에서 의미있는 가치를 도출해 내도록 한다. 헬스케어 시스템, 제약사, 임상 연구진, 의료 보험사와 같은 조직들은 아마존 헬스레이크를 사용해 헬스 데이터의 트렌드와 이상 징후를 포착함으로써, 질병의 진행, 임상 실험의 효과, 보험료의 정확성 등에 대한 보다 정확한 예측이 가능하다.

아마존 헬스레이크는 조직이 의료 데이터를 온프레미스 시스템에서 안전한 데이터 레이크로 쉽게 복사하고 서로 다른 형식의 환자 기록을 자동으로 정규화 하도록 한다. 또한, 의학 용어를 이해하도록 훈련된 머신러닝을 활용해 임상 정보의 각 부분을 식별하고, 태그를 지정하며, 시간 순으로 이벤트를 인덱싱하고, 표준화된 라벨(약물, 조건, 진단, 절차 등)로 데이터를 풍부하게 만들어 이 모든 정보를 쉽게 검색할 수 있다. 

아마존 스와미 시바수브라마니안 머신러닝 부사장은 “아마존 헬스레이크를 사용하면, 의료기관들은 클라우드에서 헬스 데이터를 변환하는 데 걸리는 시간을 몇 주에서 단 몇 분으로 단축하여 페타바이트(PB) 규모의 데이터도 안전하게 분석할 수 있다”며, “이는 헬스케어 분야의 가능성을 혁신하는 동시에, 각 개인과 전 국민에 걸쳐 보다 개인화되고 예측가능한 치료를 제공하겠다는 우리 모두의 목표 달성을 한층 앞당길 것”이라고 설명했다. editor@itworld.co.kr


AWS
2020.12.09

AWS, 아마존 헬스레이크 공개

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 의료 및 생명과학 조직을 위해 설계된 ‘아마존 헬스레이크(Amazon HealthLake)’를 발표했다. 

HIPAA 인증을 획득한 아마존 헬스레이크는 다양한 사일로와 이기종 플랫폼에 걸친 조직의 전체 데이터를 중앙집중식 AWS 데이터 레이크로 집계하고, 머신러닝(ML)을 통해 이러한 정보를 자동으로 정규화한다. 

또한 각각의 임상 정보, 태그, 인덱스 이벤트를 표준화된 라벨을 통해 시간순으로 식별하여 쉽게 검색 가능할 뿐 아니라, 모든 데이터를 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 산업표준 형식으로 구성해 개별 환자 및 전체 모집단의 건강 상태를 전체적으로 파악할 수 있다. 

이를 통해, 고객이 보다 쉽게 쿼리와 분석을 수행하며, 머신러닝을 구동해 새롭게 정규화된 데이터에서 의미있는 가치를 도출해 내도록 한다. 헬스케어 시스템, 제약사, 임상 연구진, 의료 보험사와 같은 조직들은 아마존 헬스레이크를 사용해 헬스 데이터의 트렌드와 이상 징후를 포착함으로써, 질병의 진행, 임상 실험의 효과, 보험료의 정확성 등에 대한 보다 정확한 예측이 가능하다.

아마존 헬스레이크는 조직이 의료 데이터를 온프레미스 시스템에서 안전한 데이터 레이크로 쉽게 복사하고 서로 다른 형식의 환자 기록을 자동으로 정규화 하도록 한다. 또한, 의학 용어를 이해하도록 훈련된 머신러닝을 활용해 임상 정보의 각 부분을 식별하고, 태그를 지정하며, 시간 순으로 이벤트를 인덱싱하고, 표준화된 라벨(약물, 조건, 진단, 절차 등)로 데이터를 풍부하게 만들어 이 모든 정보를 쉽게 검색할 수 있다. 

아마존 스와미 시바수브라마니안 머신러닝 부사장은 “아마존 헬스레이크를 사용하면, 의료기관들은 클라우드에서 헬스 데이터를 변환하는 데 걸리는 시간을 몇 주에서 단 몇 분으로 단축하여 페타바이트(PB) 규모의 데이터도 안전하게 분석할 수 있다”며, “이는 헬스케어 분야의 가능성을 혁신하는 동시에, 각 개인과 전 국민에 걸쳐 보다 개인화되고 예측가능한 치료를 제공하겠다는 우리 모두의 목표 달성을 한층 앞당길 것”이라고 설명했다. editor@itworld.co.kr


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