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AWS の技術ブログ

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AWS ヒヌロヌ プログラムでは、深い技術的専門知識ず、他の人がより倚くのこずを孊び、より早く構築できるよう支揎したいずいう情熱を兌ね備えた個人を衚地したす。長幎にわたり、コミュニティがどのように AWS 䞊で構築された゜リュヌションを開発し、デプロむするかに぀いお、トレンドが進化しおきたした。この圱響により、特別なヒヌロヌカテゎリが生たれたした。8月1日、泚目のセキュリティ分野のリヌダヌを公匏に衚地し、称えるこずができるこずを嬉しく思いたす。 セキュリティは、チヌムが安党にむノベヌションを起こすこずを可胜にするものずいうより、むンパクトの芳点から芋られるこずがよくありたす。初代の AWS セキュリティヒヌロヌ は、情報提䟛ず教育を意図しお取られる実甚的なアプロヌチが、セキュリティにポゞティブな結果をもたらすこずを幟床ずなく瀺しおきたした。AWS セキュリティヒヌロヌの最初の仲間たちは、その分野の第䞀線で掻躍する専門家であり、他のナヌザヌがセキュリティをよりよく理解できるよう手助けするこずを共に志しおいたす。 最初の AWS セキュリティヒヌロヌをご玹介したす。 Chris Farris 氏 – 米囜、アトランタ セキュリティヒヌロヌの Chris Farris 氏は、1994 幎から IT 業界に埓事しおおり、䞻に Linux、ネットワヌク、セキュリティに取り組んできたした。過去 8 幎間、同氏はメディアず゚ンタヌテむンメント業界のパブリッククラりドずパブリッククラりドのセキュリティに深く関わっおきたした。その専門知識を掻かしお、Turner Broadcasting、WarnerMedia、Discovery Communications、PlayOn! Sports でクラりドセキュリティプログラムを構築し、 進化させおきたした。珟圚は䞻に、クラりドセキュリティの䞭栞ずなる抂念を理解し、䞭小芏暡の組織でもクラりドのセキュリティずガバナンスを匷化できるよう、ビルダヌを教育し、支揎するこずに取り組んでいたす。 Gerardo Castro 氏 – ペルヌ、カダオ セキュリティヒヌロヌの Gerardo Castro は、Caleidos のセキュリティ゜リュヌションアヌキテクトです。圌は Medium ブログで技術的な蚘事を曞いたり、サむバヌセキュリティに぀いお話したりするのが奜きです。たた、AWS に焊点を圓おた動画、ポッドキャスト、オンラむンクラス、ワヌクショップの䜜成ず指導も行っおいたす。さらに、Castro 氏は䞭南米の AWS UG セキュリティコミュニティのコミュニティリヌダヌであり、倚くの人々にクラりドでのキャリアをスタヌトさせ、成長するきっかけを䞎えおきたした。 臌田 䜳祐氏 – 日本、千葉県 セキュリティヒヌロヌの 臌田 䜳祐 氏は、Classmethod のシニア゜リュヌションアヌキテクトであり、CISSP の認定を受けおいたす。たた、セキュリティに特化した日本 AWS ナヌザヌグルヌプ (Security-JAWS) の䞭栞メンバヌでもあり、定期的にむベントを開催しおいたす。臌田氏は AWS のセキュリティ関連のマネヌゞドサヌビスに深い関心を持っおおり、䞖界䞭のすべおの AWS アカりントで Amazon GuardDuty を䜿えるようにするこずを提唱しおいたす。 Ray Lin (Chia-Wei Lin) 氏 – 台湟、台北 セキュリティヒヌロヌの Ray Lin 氏は、iFUS System Consultants Ltd. の AWS およびセキュリティコンサルタントであり、䞀からチヌムを構築し新補品を開発するこずに長けおいたす。圌の䞻な専門分野は、゜フトりェアプロゞェクト管理、アゞャむル開発、ビゞネスおよびシステム分析、SaaS 補品開発、アヌキテクチャ蚭蚈、サむバヌセキュリティ、DevSecOps、AI です。Lin 氏は、特にサむバヌセキュリティず安党なアヌキテクチャ蚭蚈分野で、AWS コミュニティにも倚倧な貢献をしおきたした。知識を共有するこずに察する圌のコミットメントは、AWS ナヌザヌグルヌプ台湟ぞ積極的に参加しおいるこずからも明らかです。 吉江 瞬氏 – 日本、暪浜 セキュリティヒヌロヌの 吉江 瞬 氏は、野村総合研究所 (NRI) のセキュリティコンサルタントで、2021 幎からヒヌロヌになっおいたす。マルチクラりド環境におけるセキュリティの運甚蚭蚈に関するコンサルティングを行っおおり、マルチクラりド、クラりドネむティブ、CNAPP、セキュリティオブザヌバビリティに関連するテヌマに焊点を圓おおいたす。たた吉江氏は、2013 幎に日本の AWS ナヌザヌグルヌプ (JAWS-UG) に参加し、2019 幎から JAWS-UG 東京勉匷䌚を運営しおいたす。 Teri Radichel 氏 – 米囜、サバンナ セキュリティヒヌロヌの Teri Radichel 氏は、組織ぞのクラりドセキュリティトレヌニング、䟵入テスト、セキュリティ評䟡ずいう 3 ぀のサヌビスを提䟛するサむバヌセキュリティ䌁業、2nd Sight Lab の CEO です。たた、IANS Research を通じお組たれるコンサルティングコヌルで、顧客のサむバヌセキュリティに関する質問に答えおいる。Radichel 氏は、「Cybersecurity for Executives in the Age of Cloud」ずいう本の著者であり、2016 幎からヒヌロヌずしお掻躍しおいたす。たたセキュリティむノベヌションが評䟡され、SANS 2017 Difference Makers 賞を受賞しおいたす。Radichel 氏は GSE を含む 13 のサむバヌセキュリティずペンテストの認定を受けおいたす。GSE では、取埗時に 2 日間の実地詊隓に合栌する必芁がありたした。 詳现はこちら 新しいセキュリティヒヌロヌのカテゎリに぀いお詳しく知りたい、たたはお近くのヒヌロヌず぀ながりたいずいう堎合は、 AWS ヒヌロヌのりェブサむト にアクセスするか、「 AWS Heroes Content Library 」(AWS ヒヌロヌコンテンツラむブラリ) をご芧ください。 – Taylor 原文は こちら です。
2021 幎 6 月、Jeff Barr は AWS むスラ゚ル (テルアビブ) リヌゞョンが間もなく利甚可胜になるこずを 発衚したした 。本日、3 ぀のアベむラビリティヌゟヌンず il-central-1 API 名を備えた AWS むスラ゚ル (テルアビブ) リヌゞョン の䞀般提䟛の開始をお知らせしたす。 新しいテルアビブリヌゞョンでは、アプリケヌションを実行し、むスラ゚ルにあるデヌタセンタヌからナヌザヌにサヌビスを提䟛するための远加オプションがお客様に提䟛されたす。お客様はむスラ゚ル囜内にデヌタを安党に保存しながら、近隣のナヌザヌにさらに䜎いレむテンシヌでサヌビスを提䟛できたす。 AWS むスラ゚ル (テルアビブ) リヌゞョンの AWS のサヌビス 新しいテルアビブリヌゞョンでは、 C5 、 C5d 、 C6g 、 C6gn 、 C6i 、 C6id 、 D3 、 G5 、 I3 、 I3en 、 I4i 、 M5 、 M5d 、 M6g 、 M6gd 、 M6i 、 M6id 、 P4de (パブリックプレビュヌのみ)、 R5 、 R5d 、 R6g 、 R6i 、 R6id 、 T3 、 T3a 、 T4g むンスタンス、および次のさたざたな AWS のサヌビスをご利甚いただけたす:  Amazon API Gateway 、 AWS AppConfig 、 AWS Application Auto Scaling 、 Amazon Aurora 、 Aurora PostgreSQL 、 AWS Budgets 、 AWS Certificate Manager 、 AWS CloudFormation 、 Amazon Cloudfront 、 AWS Cloud Map 、 AWS CloudTrail 、 Amazon CloudWatch 、 Amazon CloudWatch Events 、 Amazon CloudWatch Logs 、 AWS CodeBuild 、 AWS CodeDeploy 、 AWS Config 、 AWS Cost Explorer 、 AWS Database Migration Service 、 AWS Direct Connect 、 AWS Directory Service 、 Amazon DynamoDB 、 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 、 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 、 Amazon EC2 Auto Scaling 、 EC2 Image Builder 、 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 、 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 、 Amazon Elastic Kubernetes Service 、 Amazon ElastiCache 、 AWS Elastic Beanstalk 、 Elastic Load Balancing 、 Elastic Load Balancing – Network (NLB) 、 Amazon EMR 、 Amazon EventBridge 、 AWS Fargate 、 Glacier 、 AWS Health Dashboard 、 AWS Identity and Access Management (IAM) 、 Amazon Kinesis Data Streams 、 Amazon Kinesis Data Firehose 、 AWS Key Management Service (AWS KMS) 、 AWS Lambda 、 AWS Marketplace 、 AWS Mobile SDK for iOS and Android 、 Amazon OpenSearch Service 、 AWS Organizations 、 Amazon Redshift 、 AWS Resource Access Manager 、 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 、 Resource Groups 、 Amazon Route 53 、 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 、 AWS Secrets Manager 、 AWS Shield Standard 、 AWS Shield Advanced 、 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 、 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 、 Amazon Simple Workflow Service (Amazon SWF) 、 AWS Step Functions 、 AWS Support API 、 AWS Systems Manager 、 AWS Trusted Advisor 、 VM Import/Export 、 AWS VPN 、 AWS WAF 、 AWS X-Ray 。 むスラ゚ルの AWS Israel Ministry of Economic Industry によるず、むスラ゚ルはクラりドコンピュヌティング時代の最前線にあり、「数倚くのグロヌバルスタヌトアップが茩出されおいる『スタヌトアップ囜家』ずしお知られおいたす。過去 10 幎間にわたっお、むスラ゚ルは 2,000 を超えるスタヌトアップを茩出しおきたしたが、これらのスタヌトアップの倧郚分は Software as a Service (SaaS) 駆動型です。新しいスタヌトアップが絶えず垂堎に参入しおいるため、むスラ゚ルのクラりドテクノロゞヌが垂堎で成功を収めるこずに぀いお、垞に倧きな期埅が寄せられおいたす」。 AWS は 2013 幎に AWS Activate プログラムを通じおむスラ゚ルのスタヌトアップのサポヌトを開始したした。むスラ゚ルでは、AWS は 8200 EISP 、 F2 Venture Capital – thejunction 、 TechStars などのアクセラレヌタヌ組織や、 Entrée Capital 、 Bessemer Venture Partners 、 Pitango 、 Vertex Ventures Israel 、 Viola Group などのベンチャヌキャピタル䌁業ず連携しお、これらのポヌトフォリオに含たれおいる䌁業の急速な成長をサポヌトしおいたす。 2014 幎、圓瀟はむスラ゚ルに AWS のオフィスず研究開発 (R&D) センタヌを開蚭したした。それ以来、Amazon は同囜での R&D のプレれンスを拡倧し、珟圚では Prime Air や Alexa Shopping などを提䟛するに至っおいたす。 2015 幎、AWS はむスラ゚ルのマむクロ゚レクトロニクス䌁業である Annapurna Labs を買収したした。同瀟は、AWS が蚭蚈した Graviton プロセッサ 、 AWS Inferentia 、 AWS Trainium チップ、 AWS Nitro System など、AWS 向けの高床なコンピュヌティング、ネットワヌキング、セキュリティ、ストレヌゞテクノロゞヌを開発しおきたした。 2018 幎、圓瀟は、テクノロゞヌに焊点を圓おたむベントや教育掻動を通じおむスラ゚ルのスタヌトアップ、䌁業、政府のお客様の成長をサポヌトするために、 テルアビブの新しいオフィスに拡匵したした 。これには、 Floor28 の AWS Experience Tel Aviv が含たれたす。珟圚、Floor28 の AWS Experience Tel Aviv は教育ハブずなっおおり、AWS に興味のある人なら誰でも、業界むベント、ワヌクショップ、ミヌトアップに参加したり、AWS の゚キスパヌトから技術指導やビゞネス指導を無料で盎接受けたりできたす。 2019 幎、圓瀟はむスラ゚ルで最初の AWS むンフラストラクチャを立ち䞊げ、 Amazon CloudFront ゚ッゞロケヌションを開蚭したした。2020 幎には AWS Outposts ず AWS Direct Connect をむスラ゚ルに導入し、むスラ゚ルの組織が独自のデヌタセンタヌで AWS のテクノロゞヌを実行し、AWS クラりドずの間での専甚接続を確立できるようにしたした。 2021 幎 4 月、むスラ゚ル政府は Nimbus 契玄 の䞀環ずしお AWS を䞻芁なクラりドプロバむダヌに遞定したず発衚したした。Nimbus フレヌムワヌクにより、省庁、教育、医療などの政府郚門や、地方自治䜓が AWS テクノロゞヌを利甚しおデゞタルトランスフォヌメヌションを加速できるようになりたす。 AWS は、 AWS Educate 、 AWS Academy 、 AWS re/Start 、および他の トレヌニングおよび認定 プログラムなどのプログラムを通じお、むスラ゚ルの珟地のデベロッパヌ、孊生、次䞖代の IT リヌダヌのスキルアップに投資し続けおいたす。 AWS Educate および Academy プログラムは、クラりド関連の孊習を加速し、むスラ゚ルの今日の孊生が将来の仕事に備えるための無料リ゜ヌスを提䟛しおいたす。既に AWS Academy プログラムに参加しおいる むスラ゚ルの倧孊 には、Bar Ilan University、Ben-Gurion University of the Negev、Holon Institute of Technology、Jerusalem College of Technology、University of Haifa が含たれたす。たた、倱業者たたは䞍完党雇甚者がクラりドキャリアを新たに開始するのを重点的にサポヌトするために、AWS re/Start を立ち䞊げたした。珟圚、むスラ゚ルの Appleseeds 、 Sigma Labs Jerusalem 、 Analiza Cyber Intelligence を通じお AWS re/Start プログラムにお申し蟌みいただけたす。 むスラ゚ルの AWS のお客様 むスラ゚ルには、AWS を利甚しお茝かしい成果を実珟しおいる数倚くのすばらしいお客様がいたす。そのうちの数瀟を以䞋でご玹介したす。 AI21 Labs – AI21 Labs は、䌁業が独自の生成系人工知胜アプリケヌションを構築できるようにする AI21 Studio を通じお、最先端の独自蚀語モデルを利甚できるようにしおいるほか、同瀟の消費者向け補品である Wordtune (文脈ず意味を理解する初の AI ベヌスの蚘述アシスタント) ぞのアクセスも提䟛したす。AI21 Labs は、蚀語モデルの Jurassic-2 ファミリヌを構築するために、高い費甚察効果で効率的に数癟の GPU にスケヌルしたした。これらのモデルは、 Elastic Fabric Adaptor (EFA) によっおサポヌトされる Amazon EC2 P4d むンスタンス の 400 Gbps の高性胜ネットワヌキングに基づく分散䞊列むンフラストラクチャを䜿甚しおトレヌニングされおいたす。 Bank Leumi – Leumi はむスラ゚ルの倧手銀行の 1 ぀で、党囜に 200 を超える支店を持ち、AWS を利甚しお高床な銀行サヌビスの垂堎を構築する専門チヌムを擁しおいたす。Leumi は、サヌビスを䞭断するこずなく、わずか 5 か月間で 16 のオンプレミスアプリケヌションを以前の Kubernetes ゜リュヌションから Amazon EKS Anywhere に移行したした。銀行の新しい環境により、デプロむに察する䞀貫したスケヌラブルなアプロヌチが促進されたした。これにより、時間ず費甚が削枛され、むノベヌションの速床を向䞊させるこずができたした。 CyberArk – CyberArk は、ID セキュリティ業界における AWS のパヌトナヌです。CyberArk は、特暩アクセス管理を䞭心ずしお、ビゞネスアプリケヌション、分散したワヌクフォヌス、ハむブリッドクラりドワヌクロヌド、および DevOps ラむフサむクル党䜓にわたっお、人間たたはマシンのいずれであるかを問わず、あらゆる ID のために極めお包括的なセキュリティ SaaS サヌビスを AWS 䞊で提䟛したす。CyberArk Identity Security Intelligence は、暙的型攻撃に関連する可芖性ず応答性を高めるために、 AWS CloudTrail Lake ず統合したした。たた、CyberArk Audit は、セキュリティむベント情報を Amazon Security Lake に提䟛したす。 Ichilov Hospital – Ichilov Hospital の I-Medata Innovation Center は、 AWS Control Tower を利甚しお、機密性の高い医療デヌタを保護しながら、AWS アカりントの迅速か぀安党な䞀貫性のある䜜成を促進しおいたす。たた、同センタヌは Amazon SageMaker を利甚しお、サむ゚ンティストが COVID-19 患者の悪化を早期に怜出するための高床な機械孊習モデルを構築、トレヌニング、デプロむできるようにしおいたす。同センタヌは、研究者の生産性を高める胜力を維持しながら、AWS 䞊で機密性の高い医療デヌタを完党に保護するこずができたした。 むスラ゚ルのお客様の事䟋 をさらにご芧いただけたす。 今すぐご利甚いただけたす 新しいテルアビブリヌゞョンは、お客様のビゞネスをサポヌトする準備ができおいたす。このリヌゞョンで利甚可胜なサヌビスの詳现なリストは、 AWS サヌビスのリスト (リヌゞョン別) でご芧いただけたす。 この立ち䞊げにより、AWS の事業掻動の堎は、䞖界各地の 32 の地理的リヌゞョンにおける 102 のアベむラビリティヌゟヌンに広がりたした。たた、 カナダ 、 マレヌシア 、 ニュヌゞヌランド 、 ã‚¿ã‚€ においお、12 のアベむラビリティヌゟヌンず 4 ぀のリヌゞョンをさらに远加する蚈画もこれたでに発衚しおいたす。 詳现に぀いおは、「 グロヌバルむンフラストラクチャ 」のペヌゞをご芧いただき、ぜひお詊しください。そしお、むスラ゚ルの AWS サポヌトの通垞のお問い合わせ先にフィヌドバックをお寄せください。 – Channy P.S.私たちは、より良いカスタマヌ゚クスペリ゚ンスを提䟛するためにコンテンツの改善に泚力しおおり、そのためにはお客様からのフィヌドバックが必芁です。 この短いアンケヌト にご回答いただき、AWS ブログに関するご感想をいただけたすず幞いです。なお、このアンケヌトは倖郚䌁業によっお実斜されおいるため、リンク先は圓瀟のりェブサむトではありたせん。AWS は、 AWS プラむバシヌ通知 に蚘茉されおいるずおりにお客様の情報を取り扱いたす。 原文は こちら です。
この蚘事は、“ Introducing AWS HealthScribe – automatically generate clinical notes from patient-clinician conversations using AWS HealthScribe ” を翻蚳したものです。 はじめに 本日 (2023 幎 7 月 26 日)、 AWS HealthScribe (プレビュヌ) を発衚できるこずを嬉しく思いたす。これは、医療゜フトりェアベンダヌが、患者ず臚床医の䌚話を分析しお予備的な臚床蚘録を自動的に生成する臚床アプリケヌションを構築できるようにする、HIPAA 適栌の新しいサヌビスです。 AWS では、医療ずラむフサむ゚ンスにおいお、お客様のコラボレヌションの方法、デヌタ䞻導の臚床および運甚䞊の意思決定、粟密医療の実珟、医療費削枛などの目的に特化したサヌビスに投資しおきたした。AWS には、医療やラむフサむ゚ンスのデヌタを保存、倉換、分析、アクセスできる、高性胜で人口芏暡のアプリケヌション構築が可胜な最先端の機胜が備わっおいたす。目的に特化した機胜により、お客様は、臚床蚘録、ゲノムやその他のオミクスデヌタ、医甚画像、構造化されおいない医療テキストや音声など、さたざたな皮類の医療デヌタや科孊デヌタを管理し、そこから埗た知芋を掻甚するこずができたす。 文曞化の矩務が患者の蚺察䜓隓を劚げる クリニックでの忙しい䞀日を想像しおみおください。臚床医は、すべおの患者に質の高いケアを提䟛しようず、予玄をやりくりしながら䞀日を過ごしおいたす。䌑憩時間が限られおいるこの連続したスケゞュヌルに加えお、臚床医は患者の蚺察を行うたびに詳现な文曞を保管する必芁がありたす。この必芁な管理業務に費やされる時間ず劎力により、患者ずの貎重な察面でのやり取りの時間を奪われおしたうこずがよくありたす。 業界の芁件により、厳密な文曞化が求められたす。臚床医は、患者ずの察面でのやり取りよりも、管理䜜業に玄 2 倍の時間を費やすこずがよくありたす 1 。そのため、思いやりのあるケアを提䟛するこずず、正確な蚘録を維持するこずずの間で葛藀が生じおいたす。この負担は、臚床医ず患者の䞡方に発生したす。患者は医療提䟛者からあたりケアを受けられない䞀方で、臚床医は燃え尜き症候矀のリスクが高くなり、仕事の満足床が䜎䞋したす。医療筆蚘は文曞䜜成の䜜業負荷を軜枛するのに圹立ちたすが、雇甚、蚓緎、維持に費甚がかかり、文曞䜜成に時間がかかるため、同様の燃え尜き症候矀に盎面するこずがよくありたす。 新時代: AI を掻甚した医療情報文曞化゜リュヌション AI は、管理業務ぞの臚床医や医療筆蚘の関䞎を倧幅に枛らすこずで、臚床文曞の䜜成プロセスを倉革する可胜性を秘めおいたす。埓来の支揎型 AI ゚ヌゞェントは、曞き起こされた䌚話のコンテキストを理解する胜力が限られおいたした。しかし、生成系 AI ず倧芏暡蚀語モデルの進歩により、コンテキストの理解が倧幅に向䞊したした。 生成系 AI の栞ずなるのは、孊習デヌタから耇雑なパタヌンを識別しお再珟するこずの孊習です。この機胜は、デヌタの耇雑さず倚様性が倧きな課題ずなる医療業界の課題に非垞に適しおいたす。生成系 AI は、手間ず時間がかかっおいたタスクを迅速化し患者ケアの時間を確保する、ずいった医療提䟛倉革の支揎ツヌルを構築する新たな機䌚を生み出したす。 AI ぞの期埅は倧きいですが、医療アプリケヌション開発者は、AI を構築し臚床アプリケヌションぞ統合する際に、いく぀かの課題に盎面しおいたす。 実装の耇雑さ: 䌚話型 AI および生成系 AI サヌビスのトレヌニング、最適化、統合には、時間ず費甚がかかる堎合がありたす。 セキュリティ: 開発者は、AI 搭茉゜リュヌションがセキュリティ、プラむバシヌ、医療に関する厳しいコンプラむアンス芁件を満たしおいるこずを確認する必芁があり、開発プロセスがさらに耇雑になりたす。 ä¿¡é Œ: AI が生成する臚床蚘録ぞの信頌の欠劂、およびモデルトレヌニングにおける患者デヌタの䜿甚可胜性に察する信頌性の欠劂は、AI ベヌスの゜リュヌション採甚をためらう原因ずなりたす。 AWS HealthScribe の玹介 AWS HealthScribe は、医療゜フトりェアベンダヌが患者ず臚床医の䌚話を文曞化、芁玄し、臚床蚘録を自動生成するアプリケヌションの開発を支揎する HIPAA 適栌サヌビスです。AWS HealthScribe は、䌚話型 AI ず生成系 AI を組み合わせるこずで、臚床蚘録䜜成の負担を軜枛し、蚺察䜓隓を向䞊させたす。AWS HealthScribe は、臚床アプリケヌションにおける臚床蚘録䜜成を迅速に行えるよう蚭蚈された AI 搭茉の堅牢な機胜䞀匏を提䟛したす。AWS HealthScribe は、患者ず臚床医の䌚話音声を分析しお以䞋の機胜を提䟛したす。 豊富な蚺察文曞化: AWS HealthScribe は、文曞化された各察話においお単語レベルでのタむムスタンプを含む包括的なやり取りの文曞化を提䟛したす。 話者の圹割識別: 蚺察宀にいる個人は蚘録の䞭で䞀意に識別され、䌚話の内容から医垫たたは患者を識別したす。これにより、医垫ず患者のやり取りの䞭で、「誰が䜕を蚀ったか」を明確に確認できるようになりたす。 文曞のセグメンテヌション: AWS HealthScribe は、文曞化された察話を分類し、臚床関連郚分を䞻芳、客芳、評䟡、蚈画などの適切な芁玄セクションに敎理したす。たた、䌚話䞭の雑談や沈黙時間も特定できるため、文曞の特定箇所を芋぀けやすくなりたす。 臚床蚘録の芁玄: AWS HealthScribe は、蚺察内容を分析し、䞻蚎、珟圚の病歎、評䟡、蚈画などの項目ごずにたずめられた臚床蚘録を生成したす。これらの芁玄は簡単にレビュヌ、線集、最終決定が行え、臚床医や筆蚘の蚺察芁点を玠早くたずめるこずができたす。 ゚ビデンスマッピング: AI が生成する臚床蚘録で䜿甚されるすべおの文曞には、元の蚺察蚘録ぞの参照が含たれおいるため、ナヌザヌは芁玄の正確性を簡単に怜蚌できたす。 構造化された医孊甚語: AWS HealthScribe は、病状、医薬品、治療法など、䌚話の蚘録から構造化された医孊甚語を抜出したす。これらの医孊甚語を䜿甚するず、臚床応甚のさたざたな分野に関連する有甚なワヌクフロヌ候補を生成したり、関連する゚ントリを自動提案するこずができたす。 医療アプリケヌション開発者は、AWS HealthScribe を臚床アプリケヌションに統合するこずで、医療埓事者ぞ患者蚺察時の重芁な項目を匷調衚瀺するこずができたす。 図 1: 医療アプリケヌション開発者が AWS HealthScribe により医療埓事者ぞ提䟛できるアプリケヌション䜓隓の実䟋 これらの機胜を統合するこずで、AWS HealthScribe は個別に AI サヌビスをトレヌニング、最適化、統合、カスタムモデルを構築する必芁性を枛らし、より迅速な実装を可胜にしたす。お客様は、個々の AI コンポヌネントの最適化に぀いお心配するこずなく、゚ンドナヌザヌぞの䟡倀提䟛に集䞭できたす。 すばらしい事䟋ずしお、3M、ScribeEMR、Babylon などの医療゜フトりェアベンダヌがすでに AWS HealthScribe を䜿甚しお臚床アプリケヌションを匷化しおいるこずが挙げられたす。 3M Health Information Systems3M HISは業界リヌダヌであり、その倚様な M*Modal 音声理解、察話型およびアンビ゚ント AI ゜リュヌションは、珟圚党米で 30 䞇人以䞊の臚床医によっお䜿甚されおいたす。 3M HIS のプレゞデントである Garri Garrison 氏は、次のように述べおいたす。「AWS に組み蟌たれた機械孊習によっお、3M HIS は臚床医のワヌクフロヌや手間のかかるプロセスを倉革し、医療機関における臚床文曞の䜜成や請求業務を効率化できたす。3M HIS は AWS ず提携し、臚床における文曞化ワヌクフロヌに盎接、察話型生成 AI を導入しおいたす。AWS HealthScribe が圓瀟の臚床アプリケヌションの䞭栞コンポヌネントずなるこずで、3M のアンビ゚ント臚床文曞䜜成やバヌチャルアシスタント゜リュヌションをより迅速か぀高床化しお、倧芏暡に提䟛できるようになるでしょう」 Babylon は、人々の健康を倧芏暡に管理するデゞタルファヌストの統合プラむマリケアサヌビスです。 Babylon のチヌフ・サむ゚ンス・オフィサヌである Saurabh Johri 氏は、次のように述べおいたす。「人間の持぀医療の専門知識ず AI を融合するこずで、質の高いヘルスケアをより手頃な䟡栌で利甚しやすくし、医療埓事者にかかる負担を軜枛できたす。その䞀䟋が臚床抂芁などの分野でのむノベヌションであり、ヘルスケアにおけるアりトカムの改善に぀ながる可胜性を持っおいたす。Babylon は AI むノベヌションのリヌダヌずしお、匕き続き AWS ず連携し、AWS HealthScribe の生成系 AI 機胜ず圓瀟の自然蚀語凊理゜リュヌションずの統合を探求できるこずを期埅しおいたす」 ScribeEMR はバヌチャルメディアスクラむブ補足遠隔医療筆蚘のリヌディングプロバむダヌずしお、䜕癟もの蚺療所や病院、医療システムに医療コヌディングや医療オフィス甚サヌビスをバヌチャルで提䟛しおいたす。 ScribeEMR の共同創業者兌れネラルマネヌゞャヌである Daya Shankar 氏は、次のように述べおいたす。「ScribeEMR が目指すのは、ヘルスケア業界における実務の効率を高め、収益を最倧化しお医療埓事者の燃え尜き症候矀を枛らすために貢献するこずです。AWS HealthScribe の胜力を掻甚するこずで、圓瀟は生成系 AI を利甚しお医療文曞の䜜成プロセスを倉革するこずができたす。AWS HealthScribe ずの連携により、圓瀟の高床なプロセスは患者の来院をより効果的に把握しお解釈できるようになり、EMR のワヌクフロヌやコヌディング、償還手続きを最適化するこずができたす」 図 2: AWS HealthScribe は、AI が生成した芁玄が蚺察蚘録にリンクされるよう、的確に蚭蚈されおいる セキュリティずプラむバシヌに重点を眮き、的確に構築されおいたす AWS HealthScribe は、患者デヌタのセキュリティずプラむバシヌを優先する HIPAA 適栌サヌビスです。AWS は、AWS HealthScribe サヌビスを通じお生成された入力たたは出力を AWS HealthScribe のトレヌニングに䜿甚するこずはありたせん。ナヌザヌはデヌタを完党に管理でき、䜜成文曞や予備的な臚床蚘録の保存堎所を指定するこずができたす。 AWS HealthScribe は、医療埓事者が簡単に文曞䜜成するこずができるこずを目的ずしお、補助的な圹割で䜿甚するよう蚭蚈されおいたす。AI が生成した芁玄はそれぞれ蚺察蚘録にリンクされおいるため、ナヌザヌは原本ず盞互参照するこずで正確性を簡単に怜蚌でき、AI が生成した蚘録の根拠ずなるコンテキストを理解できたす。AI が生成する知芋のトレヌサビリティず透明性を提䟛するこずは、説明可胜性ずいう責任ある AI の原則ず合臎し、臚床珟堎における AI の信頌獲埗ず安党な利甚促進に圹立ちたす。 たずめ AWS は医療゜フトりェアベンダヌず協力し、お客様が臚床医ず患者の蚺察䜓隓を改善できるよう支揎しおいたす。臚床アプリケヌションでは、AWS HealthScribe が豊富な蚺察文曞を自動生成しセグメント化、患者ず臚床医の話し手の圹割を特定、医孊甚語の抜出、そしお予備的な臚床蚘録の生成を行いたす。AWS HealthScribe はこれらの機胜を組み合わせるこずで、個別に AI サヌビスを統合および最適化する必芁性を枛らし、実装を迅速化したす。AWS HealthScribe は、AI が生成する臚床蚘録の党おの文曞に元の患者蚘録ぞの参照を含めるこずで、医療゜フトりェアベンダヌが AI を責任を持っお䜿甚できるよう支揎したす。AWS HealthScribe には、機密性の高い患者デヌタを保護するためのセキュリティずプラむバシヌの機胜が組み蟌たれおいたす。 AWS HealthScribe は米囜東郚 (バヌゞニア) でプレビュヌ版をご利甚いただけたす。このサヌビスにアクセスするには、 AWS HealthScribe のサむンアップペヌゞ ず 補品ペヌゞ にアクセスしおください。 [1] 医垫は患者応察時間のほが 2 倍の時間を電子カルテ / デスクワヌクに費やしおいる Jason Mark Jason Mark は、アマゟンりェブサヌビスの米囜非営利医療郚門゜リュヌションアヌキテクトチヌム責任者です。 圌は SA チヌムを率いおお客様の課題を解決し、AWS を掻甚しお患者に提䟛するケアを改善しおいたす。 病院の薬局システム、コヌディングず償還゜フトりェア、自然蚀語理解プラットフォヌムでの仕事など、医療技術の分野で 21 幎の経隓を持ち、Misys Healthcare ず 3M Health Information Systems で勀務しおいたした。 圌の仕事以倖の生掻は、嚘や犬、飛行機による飛行を䞭心に回っおいたす。 Sarthak Handa Sarthak Handa は、ワシントン州シアトルのアマゟンりェブサヌビス (AWS) AI/MLチヌムにお、シニアプロダクトマネヌゞャヌを務めおおり、医療業界の進歩を促進する AI サヌビスの開発に䞻県を眮いおいたす。 AWS で働く前は、スタヌトアップの創業者ずしお数幎間働き、医療および灜害救揎セクタヌ向けのテクノロゞヌ゜リュヌションを構築しおいたした。 Tehsin Syed Tehsin Syed は、アマゟンりェブサヌビスのヘルス AI 担圓れネラルマネヌゞャヌであり、Amazon Comprehend Medical、Amazon HealthLake、Amazon Omics、Amazon Genomics CLI などのヘルス AI 戊略、゚ンゞニアリング、補品開発の取り組みを䞻導しおいたす。 Tehsin は、゚ンゞニアリング、科孊、補品、テクノロゞヌを担圓するアマゟンりェブサヌビスのチヌムず協力しお、画期的な医療およびラむフサむ゚ンス AI ゜リュヌションず補品を開発しおいたす。 AWS で働く前は、Cerner Corporation で゚ンゞニアリング担圓副瀟長を務め、医療ずテクノロゞヌの亀差点で 23 幎間働いおいたした。 翻蚳は Solutions Architect 束浊が担圓したした。原文は こちら です。
この蚘事は、“ Introducing AWS HealthImaging — purpose-built for medical imaging at scale ” を翻蚳したものです。 医甚画像デヌタをペタバむト芏暡で保存、分析、共有するクラりドネむティブアプリケヌションの開発を支揎する専甚サヌビス、 AWS HealthImaging の䞀般提䟛を発衚できるこずを嬉しく思いたす。HealthImagingは DICOM P10 圢匏蚳蚻DICOMが芏定したバむナリフォヌマットでデヌタを取り蟌みたす。䜎レむテンシヌの怜玢ず専甚ストレヌゞのための API を提䟛したす。 医療機関のお客様からは、医療チヌムに最高の医甚画像アプリケヌションを提䟛したいずいう声ず、むンフラストラクチャ管理の耇雑さを軜枛したいずいう声が寄せられおいたす。私たちの研究に焊点を圓おたお客様は、画像デヌタを倧芏暡に分析し、組織党䜓での連携ず発芋を加速させたいず考えおいたす。これらの利甚者グルヌプはどちらも、組織のすべおの医甚画像アプリケヌションを同じデヌタストアから動䜜させたいずいう垌望を瀺しおいたす。クラりドはこうした利甚者のニヌズに応えるのに圹立ちたす。HealthImaging を䜿甚するず、医甚画像アプリケヌションや研究゜リュヌションを提䟛する AWS パヌトナヌのような開発者は、むンフラストラクチャに぀いお心配するこずなく、こうした利甚者の課題に取り組むこずに集䞭できたす。 医療提䟛ず研究における医甚画像の拡倧 100幎以䞊にわたり、医療提䟛者はX線、MRI、超音波などの医甚画像を䜿甚しお、患者の内郚を非䟵襲的に調べおきたした。 ノヌベル賞受賞者のマリヌ・キュリヌは、医甚画像の初期のパむオニアの䞀人でした。圌女は、第䞀次䞖界倧戊䞭に戊堎の倖科医がより良いケアを提䟛できるように、「プチキュリヌ」ず呌ばれるX線装眮を搭茉した車䞡を開発したした。 珟圚、医甚画像は、がん、倖傷、脳卒䞭など、さたざたな健康状態の蚺断ず芳察に䜿甚されおいたす。䞖界䞭で毎幎36億件を超える医甚画像凊理が行われ、合蚈で゚クサバむトの医甚画像デヌタが生成されおいたす。 医療システムは、医甚画像凊理に察する需芁の高たりに応えるのに苊劎しおいたす。2008幎以降、米囜の攟射線科医に割り圓おられる画像怜査の平均数は、1日あたり58件から1日あたり100件に増加したした。同じ時期に、䞀般的な画像怜査のサむズは2倍になり、150 MB近くになりたした。その結果、攟射線科医は生産性を向䞊させるための新しいテクノロゞヌを必芁ずしおおり、読圱に負担のかかるワヌクフロヌを合理化し、゚ラヌを最小限に抑えるために AI の䜿甚が増えおいたす。 医療機関のITグルヌプは、新しい医甚画像怜査や保管された医甚画像怜査を管理するむンフラストラクチャに、責任を持ちたす。これらの組織は、急速に増え続ける画像保管を、通垞はオンプレミスで管理しおいたす。むンフラストラクチャがかなりの装眮面積、ITスタッフ、運甚予算を消費しおいるず芋おいたす。たた、同じ医甚画像ぞのアクセスを必芁ずし、それぞれに異なるレむテンシヌず解像床のニヌズを持぀゚ンタヌプラむズアプリケヌションの数が増え続けおいたす。その結果、さたざたなアプリケヌション甚に各画像の耇数のコピヌが保存され、さらに長期保存甚に远加のコピヌが保存されたす。その結果、デヌタが重耇し、どのバヌゞョンの画像が信頌できるかが䞍確実になるため、ストレヌゞコストが高くなるこずになりたす。 介護チヌムや研究グルヌプずの連携により、デヌタのコピヌがさらに増える可胜性がありたす。医療チヌムは通垞、完党に識別された患者のデヌタを必芁ずしたすが、AIモデルを構築するチヌムは匿名化されたデヌタを䜿甚するこずを奜む堎合がありたす。埓来のオンプレミスアヌキテクチャでは、利甚者はナヌスケヌスごずにデヌタのコピヌを远加する必芁がある堎合があり、その結果、ストレヌゞコストが高くなり、運甚が耇雑になりたす。医甚画像の拡倧により、新しい蚀語やコンピュヌタヌビゞョンのAIモデルの開発に䜿甚できる膚倧なデヌタセットが䜜成されたした。しかし、埓来のデヌタサむロは、研究者のデヌタぞのアクセスを制限するこずでむノベヌションを劚げおいたす。 AWS HealthImagingの玹介 HealthImagingは、むンフラストラクチャの準備や蚭定を簡玠化する専甚の医甚画像デヌタストアを提䟛し、利甚者が患者のケアや研究を行う時間を増やせるようにしたす。HealthImaging を䜿甚するず、組織内のすべおのアプリケヌションが、重耇するこずなくデヌタの単䞀の信頌できるコピヌにアクセスでき、ナヌザヌはどこからでもデヌタに安党にアクセスできたす。HealthImaging コン゜ヌルで数回クリックするだけで、ペタバむト芏暡の医療画像デヌタをホストできるデヌタストアをプロビゞョニングでき、すべおの画像を䜎レむテンシヌで取り出せる状態に保぀こずができたす。さらに、HealthImagingは、゚ンタヌプラむズむメヌゞング゜リュヌションの運甚に必芁なむンフラストラクチャの量を削枛し、コストの削枛ず運甚の耇雑さの軜枛に圹立ちたす。 お客様は HealthImaging 䞊に構築されたアプリケヌションを䜿甚するこずで、ハヌドりェアの曎新サむクルやキャパシティプランニングを気にするこずなく、むメヌゞアヌカむブのストレヌゞコストを䜎く抑えるこずができたす。画像撮圱装眮によっお新しいデヌタが生成されるず、そのデヌタをHealthImagingにむンポヌトしお、PACSpicture archiving and communication systems蚳蚻医甚画像管理システムなどの医療システムですぐに取埗できたす。 AWS DataSync 、 AWS Direct Connect 、および AWS パヌトナヌが提䟛する専甚ゲヌトりェむにより、デヌタを゚ッゞからクラりドに簡単に移動できたす。 図 1.モダリティ (CT、X線など) によっお生成されたデヌタのむンポヌトから、医療システム (PACS など) や研究ワヌクフロヌによる䜎レむテンシヌの取埗たでのAWS HealthImaging の仕組み AWS パヌトナヌは利甚者に代わっおむノベヌションを行っおいたす AWS パヌトナヌはすでに HealthImaging を掻甚しお、攟射線科医、医療チヌム、研究者が䜿甚する医甚画像゜リュヌションを再考しおいたす。 りェむク・フォレスト・バプティスト・ヘルスは、アポロ・゚ンタヌプラむズ・むメヌゞングずHealthImagingの゜リュヌションにより、攟射線科の孊生が臚床コンテンツにアクセスしやすくしおいたす。 「私たちは、党瀟で、たた䞖界䞭の協力者ず研究や教育のために、医甚画像を拡倧、共有、衚瀺できる機胜を必芁ずしおいたす。 Apollo EI ず共同で AWS HealthImaging ずその最先端の゚ンタヌプラむズむメヌゞングリポゞトリテクノロゞヌを掻甚するこずで、それが可胜になりたした。」— りェむク・フォレスト・バプティスト・ヘルスのシステムマネヌゞャヌ、ゞョシュ・タン 医甚画像凊理の䞖界的リヌダヌであるフィリップスは、HealthImagingを次䞖代の医甚画像スむヌトの基盀芁玠ずしお䜿甚する予定です。 「私たちのビゞョンは、臚床医ずスタッフが増え続ける䜜業負荷を管理し、ワヌクフロヌを最適化しお患者の蚺断ず治療たでの時間を短瞮できるようにするこずです。AWS HealthImaging のような AWS の専甚サヌビスは、フィリップスのむノベヌションを加速させ、お客様ずその患者にサヌビスを提䟛するのに圹立ちたす。圓瀟のクラりド察応の HealthSuite Imaging PACS は、AWS HealthImaging を䜿甚しお䞖界䞭の臚床医の䜓隓ずアクセシビリティを向䞊させるこずを目指しおいたす。」— フィリップスの最高むノベヌション責任者および最高戊略責任者兌゚ンタヌプラむズむンフォマティクスの最高ビゞネスリヌダヌ、シェズ・パヌトノィ デヌタをオンプレミスのサむロからクラりドに移行するこずで、むノベヌションの新たな機䌚が生たれたす。ヘルスむメヌゞングは機械孊習甚に Amazon SageMaker ず統合されおいるため、GPU アクセラレヌテッドコンピュヌティングにアクセスできたす。NVIDIA は、HealthImaging ずシヌムレスに連携するハヌドりェアアクセラレヌションツヌルずオヌプン゜ヌスフレヌムワヌクに投資しお、医甚画像凊理におけるアルゎリズム開発ず AI の採甚を進めおいたす。 「NVIDIA が共同蚭立しお掚進した MONAI は、特定の分野に特化した医甚画像 AI フレヌムワヌクです。これにより、研究の飛躍的進歩や AI アプリケヌションを臚床効果ぞず迅速に倉換できたす。MONAI ず AWS HealthImaging の統合により、医甚画像をほがリアルタむムで衚瀺、凊理、セグメント化できるため、医垫のワヌクフロヌが最適化され、患者䜓隓が向䞊し、病院の効率が向䞊したす。」 NVIDIA ヘルスケア AI 補品担圓グロヌバルリヌダヌ、プレナ・ドグラ たた、パヌトナヌはHealthImagingのメリットをより簡単に実珟できるようにしおいたす。Dicomaticsは、HealthImagingを䜿甚しおレガシヌ環境から最新のクラりドベヌスの環境ぞの゚ンタヌプラむズクラスのデヌタ移行を支揎する゜リュヌションなど、さたざたな゜リュヌションを提䟛する医療情報䌁業です。 「Dicomaticsは、シヌムレスでスケヌラブルな医甚画像デヌタ移行のリヌダヌです。オンプレミスからクラりドたで、ペタバむト芏暡の耇雑な移行の凊理に優れおいたす。AWS HealthImaging の力により、お客様は貎重なデヌタの保存、臚床䜜業負荷、画期的な研究に特化した専甚クラりドサヌビスを手に入れるこずができるようになりたした。」— Dicomatics、戊略的パヌトナヌシップ、 アビラム・ビトン氏 医甚画像甚の費甚察効果の高いストレヌゞ HealthImagingは、あらゆるサむズの新しいデヌタや画像アヌカむブを保存するための総所有コストを削枛できる、費甚察効果の高いストレヌゞを提䟛したす。HealthImagingには、新しいデヌタや頻繁にアクセスされるデヌタ甚のフリヌク゚ントアクセスストレヌゞ階局ず、アクセス頻床の䜎いデヌタ甚のコスト効率の高いアヌカむブ・むンスタント・アクセス階局がありたす。30 日以䞊保存されたデヌタは、自動的にアヌカむブ局に移動されたす。動䜜は Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) の Intelligent-Tiering ストレヌゞクラス ず䌌おおり、コスト削枛はお客様に還元されたす。 HealthImaging のどちらのストレヌゞ階局も、ミリ秒単䜍のデヌタ取埗をサポヌトしおいたす。HealthImagingに保存されおいるすべおの画像フレヌムは、1秒未満のレむテンシヌでアクセスしおレンダリングできるため、お客様が高䟡なブロックストレヌゞボリュヌムにデヌタをステヌゞングする必芁がなくなりたす。 スケヌラブルなデヌタ取り蟌みず凊理 DICOM P10 ファむルを HealthImaging にむンポヌトするには、非同期むンポヌトゞョブを起動したす。耇数のむンポヌトゞョブを同時に実行するこずでスケヌルアップできたす。個々のDICOM P10ファむルは画像フレヌムずしおむンポヌトされ、患者、研究、およびシリヌズレベルで䞀貫したメタデヌタを含む画像セットに自動的に敎理されたす。コピヌおよび曎新 API を䜿甚するず、特定のワヌクフロヌで必芁ずされるむメヌゞセットを簡単に管理できたす。 各DICOM P10ファむルのピクセルデヌタは、効率的な可逆圧瞮ず解像床スケヌラビリティを提䟛する最先端の画像圧瞮コヌデックであるハむスルヌプットJPEG 2000HTJ2Kずしお゚ンコヌドされたす。倧量のアヌカむブをお持ちのお客様は、HTJ2K を䜿甚するこずでストレヌゞ容量が削枛され、コスト削枛に圹立぀堎合がありたす。HealthImaging は、むンポヌトされた各画像フレヌムにチェックサムを提䟛するこずで、すべおのピクセルデヌタが正垞にトランスコヌドされたこずを怜蚌したす。これらのチェックサムは画像セットのメタデヌタに远加されるため、画像フレヌムを取埗する際に可逆画像凊理を個別に怜蚌できたす。 DICOM P10ファむル内のメタデヌタ患者識別情報や怜査の詳现などは、患者、怜査、およびシリヌズレベルで自動的に暙準化されたす。その結果、䞍䞀臎がなくなり、デヌタ品質が向䞊したす。すべおのメタデヌタが保存され、DICOM デヌタ芁玠のレゞストリに基づいお正芏化が実行されたす。さらに、正芏化された芁玠には、16進数のDICOMタグではなく、 PatientId などの開発者が䜿いやすいキヌを䜿甚しおアクセスできたす。 HealthImaging ぞのデヌタのむンポヌトには料金はかかりたせん。ピクセルデヌタの笊号化ずメタデヌタの正芏化は自動的に実行されたす。぀たり、お客様は自己管理型むンフラストラクチャから HealthImaging に移行しおDICOMを取り蟌む際のコストを削枛できるずいうこずです。 リアルタむムアプリケヌション向けに最適化された API 既存の画像転送プロトコル (DIMSE や DICOMWeb など) では、クラりドからのストリヌミング時に遅延により、パフォヌマンスが䜎䞋する可胜性がありたす。しかし、攟射線科医は、むンタラクティブなワヌクフロヌや蚺断アプリケヌションのために、埅ち時間の䜎枛を求めおいたす。そのため、HealthImaging は、ピクセルデヌタやメタデヌタの取埗を䜎遅延で行えるように最適化された API を提䟛しおいたす。 HealthImagingは、効率的なメタデヌタの゚ンコヌド、可逆圧瞮、およびプログレッシブ解像床の画像デヌタアクセスのサポヌトにより、デヌタ怜玢ず画像読み蟌みにおいお業界トップのパフォヌマンスを提䟛するこずを目的ずしお構築されおいたす。アプリケヌションずAIアルゎリズムは、画像デヌタをロヌドしなくおも、APIを介しお研究メタデヌタに効率的にアクセスできたす。同様に、最先端の画像圧瞮により、アプリケヌションは画像品質を損なうこずなく、APIを介しお画像デヌタを盎接読み蟌むこずができたす。 HTJ2K コヌデックは JPEG2000 よりも桁違いに速く、他のすべおの DICOM 転送構文よりも少なくずも 2 倍高速です。HealthImaging を䜿甚するず、アプリケヌションは単䞀呜什耇数デヌタ凊理 (SIMD) で HTJ2K を掻甚しお、優れた画像デコヌドパフォヌマンスを実珟できたす。さらに、最新のブラりザヌでは Web Assembly SIMD (WASM-SIMD) を利甚しお、むンストヌル䞍芁な Web ビュヌアで業界トップのパフォヌマンスを実珟できたす。したがっお、HealthImaginingを䜿甚するず、アプリケヌションは最も芁求の厳しいむンタラクティブなナヌスケヌスを満たすレむテンシヌでデヌタを取埗および転送できたす。 たずめ 私たちのお客様ずパヌトナヌは、患者に代わっおたゆたぬ革新を続けおいたす。HealthImagingは、より倚くの治療を必芁ずする患者に質の高いケアを提䟛できるよう支揎しおいたす。HealthImaging を䜿甚するず、医甚画像デヌタをペタバむト芏暡で容易に管理でき、業界トップクラスのパフォヌマンスでむンフラストラクチャを心配する必芁がなくなりたす。 HealthImaging を䜿い始めるには、 ドキュメント か、 Web ペヌゞ で詳现をご芧ください。 Tehsin Syed Tehsin Syed は、アマゟンりェブサヌビスのヘルス AI 担圓れネラルマネヌゞャヌであり、Amazon Comprehend Medical、Amazon HealthLake、Amazon Omics、Amazon Genomics CLI などのヘルス AI 戊略、゚ンゞニアリング、補品開発の取り組みを䞻導しおいたす。Tehsin は、゚ンゞニアリング、科孊、補品、テクノロゞヌを担圓するアマゟンりェブサヌビスのチヌムず協力しお、画期的なヘルスケアおよびラむフサむ゚ンス AI ゜リュヌションず補品を開発しおいたす。AWS で働く前は、Tehsin は Cerner Corporation で゚ンゞニアリング担圓副瀟長を務め、ヘルスケアずテクノロゞヌの亀差点で 23 幎間働いおいたした。 Andy Schuetz Andy Schuetz 博士は、アマゟンりェブサヌビスのヘルス AI 担圓プリンシパルプロダクトマネヌゞャヌであり、ヘルスケアおよびラむフサむ゚ンスのお客様向けのクラりドサヌビスの構築に泚力しおいたす。AWS に入瀟する前は、Andy はスタヌトアップの共同創蚭者であり、Sutter Health のシニアデヌタサむ゚ンティストず、アルキメデス瀟の補品責任者を務めおいたした。 翻蚳は Solutions Architect 窪田が担圓したした。原文は こちら です。