亚马逊云科技解决方案：基于AI的洞察力改变放射学工作流程

亚马逊云科技解决方案：基于AI的洞察力改变放射学工作流程

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导读

探索亚马逊云科技如何利用生成式人工智能的变革力量，彻底改变客户寻找亚马逊云科技合作伙伴解决方案以满足其独特需求的方式。通过将最新的生成式人工智能进展与深厚的行业专业知识相结合，亚马逊云科技正在实现超个性化推荐，加速解决方案发现，并使客户能够做出更明智的决策。本闪电演讲面向亚马逊云科技合作伙伴。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

2024年亚马逊云科技 re:Invent大会上的一场名为“亚马逊云技术解决方案:基于AI的洞见转变放射学工作流程”的会议拉开了帷幕。亚马逊云科技生命科学合作伙伴解决方案全球负责人Gavin Phillips首先感谢与会者的到来。随后，他介绍了亚马逊云科技医疗保健和生命科学领域的首席解决方案架构师Brian Warwick，他已在公司工作超过五年，现驻扎在休斯顿。

Gavin强调，他们的团队专注于与合作伙伴开发行业解决方案，本次会议旨在探讨医疗保健和生命科学领域如何在医学影像和放射学领域利用生成式人工智能。他概述了会议议程，包括解决医学影像领域的挑战、探讨典型的放射学工作流程、展示基于亚马逊云科技原生服务构建的合作伙伴解决方案，以及总结下一步行动和进一步学习的资源。

Gavin承认各行业普遍面临管理文件大小、文件类型和各种影像模式(如MRI、超声波和PET扫描)的挑战，每种模式都有其自身的复杂性和与大规模存储、传输和数据处理相关的挑战。他举例说，一个典型的CT扫描研究包含大约1000张图像切片，强调了放射科医生每天必须评估的大量数据。即使每张图像切片只花一秒钟浏览，也需要16分钟以上的时间，这凸显了放射科医生在评估如此庞大的数据量时所面临的挑战，更不用说洞见、总结或辅助活动了。

Gavin强调，截至2024年8月，76%的950种FDA批准的AI/ML医疗设备属于放射学和医学影像领域，这一增长归因于技术创新、为医院组织带来的商业价值以及为患者带来的临床价值的结合，被称为“某个特定行业内大量转型的配方”。因此，亚马逊云科技正在与合作伙伴积极合作，并构建特定服务，以帮助客户在这一领域实现创新。

Gavin分享了美国医学会的一项调查结果，该调查显示56%的临床医生认为行政负担和任务是临床领域自动化的最大机会。将这一观点应用于放射学，Gavin强调确保放射科医生获得正确的订单、视图和工件，以便为下游专科医生和临床医生提供准确的分析、反馈和总结，从而改善患者护理的重要性。

Gavin随后介绍了一个典型的放射学工作流程，从医生根据患者的病况和适当的影像模式为患者下达扫描订单开始。这些订单通常存储在电子病历平台或放射信息系统中。一旦完成扫描，图像就会传输到PACS(图像归档和通信系统)系统进行存储。放射科医生随后从PACS系统或单独的查看站访问这些图像，通常需要从电子病历平台获取额外的上下文信息，如患者实验室结果和合并症，以告知他们的分析。在评估图像和辅助数据后，放射科医生会创建一份总结报告，包括差异诊断和影响下游患者护理的主要指标。这些报告随后会与PACS系统或相应的电子病历平台共享。

Gavin强调，他们将讨论的合作伙伴示例主要集中在报告生成上，生成式人工智能在评估图像、整合来自电子病历平台的辅助数据并为下游专科医生或患者本人创建连贯的总结方面存在巨大机会。

Brian Warwick接着强调，在医疗保健和生命科学领域，安全性至关重要。他强调亚马逊云科技现在提供了164种高信任认证服务，医疗保健和生命科学公司可以利用这些服务来构建解决方案，满足行业的严格要求。具体在放射学领域和更广泛的医疗保健和生命科学领域，亚马逊云科技根据数据模式提供四种关键服务:Amazon HealthLake用于临床数据、Health Omics用于基因组数据、Health Scribe用于音频数据，以及Health Imaging用于DICOM和影像数据。

Brian强调，亚马逊云科技不会基于客户的数据训练模型;相反，亚马逊云科技创建了一个平台，客户可以在这个平台上引入自己的数据，并使用164种高信任认证服务构建模型，确保数据隐私和安全。

Brian展示了三种基于Amazon Bedrock(一个利用大型语言模型的平台)构建的合作伙伴解决方案:

1. Smart Reporting(德国):该公司开发了一种利用Bedrock上的提示工程创建图像和扫描印象的产品。Brian强调，他们通过利用现成的Bedrock并针对自己的数据进行提示调整，以令人印象深刻的速度将这一产品推向生产。
2. Dataless(电子健康记录公司):这家电子健康记录公司构建了一种将AI助手直接嵌入放射科医生工作流程的解决方案。通过结合来自电子健康记录的临床数据和图像，并使用RAG(检索增强生成)技术，该解决方案使放射科医生无需在多个屏幕和数据源之间切换，即可访问相关的患者信息。
3. Hopper:这家公司采取了不同的方法，在亚马逊云科技上从头开始构建自己的大型语言模型，利用他们的医学影像数据。Brian赞赏了亚马逊云科技的多样性，允许合作伙伴选择各种方法，如提示工程、RAG或构建定制的大型语言模型，以满足他们特定的用例需求。

最后，Brian鼓励与会者探索亚马逊云科技 Health Imaging用于存储DICOM数据、Bedrock用于利用大型语言模型、Health Lake用于临床数据存储，以及生成式AI合作伙伴指南，以获取在亚马逊云科技上构建和发展生成式AI的指导。他邀请亚马逊云科技合作伙伴与他们的团队联系，以获得帮助克服挑战并加速上市策略。

会议最后，Brian感谢与会者的时间，并祝他们在2024年re:Invent活动中度过愉快的时光。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

主持人邀请Brian在reInvent2024演讲中介绍自己。

放射科医生面临着分析单个CT研究中数千张图像切片的艰巨任务，需要高度专注并花费大量时间从海量数据中提取见解。

放射科医生需要从正确角度拍摄的一组合适的图像，以提供准确的分析并改善患者护理。

在评估医学影像时，放射科医生面临着需要在分析众多图像的同时考虑多种数据输入和患者信息的挑战。

主持人强调亚马逊云科技的方法是从客户的使用案例和挑战出发倒推，以确定合作伙伴在放射学领域内的医疗保健和生命科学行业中的解决方案和能力。

亚马逊云科技领导人鼓励合作伙伴在漫长的一天结束时寻求支持和协助，以克服挑战并将产品推向市场。

Swami Sivasubramanian鼓励与会者探索亚马逊云科技服务，如用于临床数据存储的Health Lake和用于指导在亚马逊云科技上构建和发展生成式AI的生成式AI合作伙伴手册。

总结

这篇演讲深入探讨了基于人工智能的洞见对放射科工作流程的变革性影响，强调了海量医学影像数据带来的挑战以及高效分析的需求。演讲概述了典型的放射科工作流程，从扫描订单到图像存储、查看和报告生成。演示展示了建立在亚马逊云科技服务(如Bedrock和Health Imaging)之上的合作伙伴解决方案，利用提示工程、RAG和自定义语言模型等技术来增强放射科医生的工作流程，并提供人工智能辅助的洞见。

重点强调了以下几点:1)人工智能/机器学习在放射科领域的巨大潜力，76%获得FDA批准的人工智能/机器学习医疗设备专注于这一领域。2)需要简化行政任务，并为放射科医生提供患者的背景数据以及影像，以便准确诊断。3)亚马逊云科技致力于安全和经过高度认证的服务，使合作伙伴能够构建安全的人工智能/机器学习解决方案，而不会损害数据隐私。

总体信息强调亚马逊云科技致力于为合作伙伴提供前沿的人工智能/机器学习能力，使他们能够开发创新解决方案，从而改革放射科工作流程、提高患者护理质量并推动整个行业的转型。

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务，服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者，亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴，缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型，亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务，守护3/4中国企业出海。