近日，在2023年醫(yī)療衛(wèi)生信息與管理系統(tǒng)協(xié)會（HIMSS）全球健康大會上，飛利浦醫(yī)療宣布與亞馬遜云科技合作，將飛利浦醫(yī)學影像系統(tǒng) Philips HealthSuite Imaging 影像平臺的服務部署在云端，并通過使用基于 Amazon Bedrock 的基礎模型（Foundation Models）來加速開發(fā)基于云計算的生成式人工智能應用，以提供臨床決策支持，實現(xiàn)更準確的診斷。

飛利浦 HealthSuite Imaging 影像平臺在亞馬遜云科技上的部署，進一步增強了飛利浦在醫(yī)療信息學領域的全面布局，在從臨床診斷、療法選擇、治療與隨訪的整個影像工作流程中大幅提高了放射科與臨床醫(yī)生對圖像數(shù)據(jù)的訪問速度、可靠性和管理控制。臨床醫(yī)生將能夠從任何地方訪問最新的創(chuàng)新成果，醫(yī)療機構也可以減少以往通過本地硬件或數(shù)據(jù)中心的方式來托管其影像管理平臺的成本。此外，飛利浦 HealthSuite Imaging 影像平臺將使用 Amazon HealthLake Imaging 解決方案來擴大業(yè)務規(guī)模，加速臨床對影像數(shù)據(jù)的獲取，優(yōu)化適用于機器學習和研究用途的影像數(shù)據(jù)，并降低醫(yī)學影像流程的整體成本。

飛利浦還將借助亞馬遜的生成式 AI 工具 Amazon Bedrock 來開發(fā)各種生成式人工智能應用，以推進 PACS 影像處理能力，簡化臨床工作流程和語音識別。Amazon Bedrock 賦能飛利浦快速開發(fā)基于機器學習的應用程序，并降低模型開發(fā)的成本，無需從頭開始創(chuàng)建基礎模型（FM）或運行多個特定任務的模型開發(fā)工作。

Amazon Bedrock 為客戶提供了一系列來自亞馬遜云科技和領先的 AI 初創(chuàng)公司的大語言基礎模型，客戶可以通過 Amazon Bedrock 靈活、安全地調(diào)用或微調(diào)包括來自業(yè)界領先的基礎模型提供商（AI21 Labs、 Anthropic、Stability AI）以及亞馬遜自研（Amazon Titan）在內(nèi)的多個基礎模型。

Amazon Bedrock 最重要的能力之一是可以輕松定制一個模型。客戶只需將 Amazon Bedrock 指向 Amazon S3 中的幾個標記的例子，該服務就可以針對特定的任務對模型進行微調(diào)，而不需要注釋大量的數(shù)據(jù)（只要20個例子就足夠了）。使用 Amazon Bedrock 不僅容易定制基礎模型，而且很安全，客戶的任何數(shù)據(jù)都不會被用來訓練基礎模型，而且由于所有數(shù)據(jù)都是加密的，不會離開客戶的虛擬私有云（VPC），客戶可以相信他們的數(shù)據(jù)將保持私密性和保密性。

隨著醫(yī)療系統(tǒng)面臨的壓力越來越大，臨床醫(yī)生的重點已經(jīng)從技術規(guī)范轉(zhuǎn)向追求更有效的工作流程，從而實現(xiàn)準確的臨床診斷——而這正是我們能夠提供的。通過從本地部署轉(zhuǎn)移到云端，我們可以利用亞馬遜云科技的安全性、可靠性以及無可比擬的廣度和深度，來支持醫(yī)療機構提供高質(zhì)量護理的使命，同時減輕臨床工作人員的負擔。

——?Shez Partovi

飛利浦公司首席創(chuàng)新與戰(zhàn)略官

兼醫(yī)療信息學業(yè)務負責人

醫(yī)療機構正在尋找降低運營成本的方法，改善健康數(shù)據(jù)的互操作性，并為臨床醫(yī)生提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，以讓更多人獲得以患者為中心的優(yōu)質(zhì)護理。通過普及生成式人工智能和應用基礎模型工具，來支持臨床決策、提高診斷準確性和使行政工作自動化，亞馬遜云科技將繼續(xù)助力飛利浦的創(chuàng)新工作，以簡化放射科醫(yī)生工作流程，減少醫(yī)生精神壓力和倦怠。

——?Swami Sivasubramanian

亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫、分析和機器學習部門

副總裁

飛利浦和亞馬遜云科技提供專業(yè)的云遷移知識和規(guī)劃服務、總體擁有成本（TCO）分析以及網(wǎng)絡安全技術專業(yè)支持，幫助客戶能夠輕松地實現(xiàn)從本地部署遷移到基于云的解決方案。

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會議推薦

本次會議旨在探討Generative AI在藥企新藥研發(fā)中的前沿應用和挑戰(zhàn)。我們將邀請4位行業(yè)專家和學術界的研究者，分享他們的經(jīng)驗和見解，探討Generative AI如何解決新藥研發(fā)過程中的問題。希望通過這次會議，能夠促進Generative AI在藥企新藥研發(fā)中的廣泛應用，加速醫(yī)學突破的實現(xiàn)。