AI和IoT助力大健康和智慧医疗创新

至顶网CIO与CTO频道 09月19日 北京消息：中国医疗服务市场规模巨大。在国家政策推动下，中国医疗服务行业正在积极进行数字化、智能化改革。医疗和生命科学产业与云计算、大数据等新兴技术相结合的过程中，技术创新是实现价值医疗的支撑，人工智能和物联网成为技术创新的变革力量。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

智能化的健康医疗

大数据、物联网和人工智能推动医疗健康和生命科学走向智能化。人工智能、无线传感技术等高科技的融入，促进了生命科学研究的进程，造福广大民众。

近年来国家发布多项全国性政策和医疗人工智能专项政策，大力推进人工智能和物联网技术在医疗和生命科学领域的落地，以提高医疗技术水平、扩大医疗覆盖的广度，应对人口老龄化、慢性病增加、资源分配不均等困扰大众民生健康的问题。物联网和人工智能赋能的健康科学和生命科学，颠覆了以往医疗治疗的理念和生命科学的研究方法，也让医疗消费成为民生经济带动下的产业升级和经济增长点，为解决人口和社会老龄化问题提供新的思路。

IoT和AI赋能的创新智能医疗

物联网和人工智能在医疗卫生行业的应用，补充了中国医疗设施覆盖率的短缺。穿戴设备和医疗仪器如心脏起搏器、无损血糖监测手环、内嵌在隐形眼镜的血糖仪、行为识别及跌倒检测等，通过对移动终端数据 7*24的监控，根据患者的身体状况及时做出必要的干预。同时，为了降低医疗服务资源紧缺压力，提高医疗品质，生命科学通过人工智能和机器学习，将研究领域重点转向以预防机制和个性化诊治为研究方向的基因疗法和精准医疗。通过人工智能建模，对经由物联网、边缘设备抓取的数据比对、分析，筛选出不同病例和人类基因之间的关联，及早预防疾病的发生并进行针对性治疗。精准医学是基于定量特征为个人量身定制的。随着全民基因组测序和支持物联网的可穿戴设备等新计划和新技术的出现，研究人员和临床医生如今可以获得先前无法取得的全新见解。

医疗物联网设备规模化、数据规模化的挑战及应对

医疗保健行业中，连接设备和电子仪器的数量呈现爆炸式增长，这对医疗物联网终端应用的部署提出新的挑战。AWS 为医疗物联网设备提供了基于云的灵活性和安全性。Free RTOS作为开源软件，让应用开发者可以把小型低功耗设备集群安全连接到医疗云或管理系统; 通过在连接设备中嵌入AWS Lambda和AWS IoT Greengrass，客户可以灵活地进行管理、分析和存储在本地生成的数据; AWS IoT Greengrass扩展了医疗云功能，包括医疗和物联网设备的边缘计算，为连接设备提供了相互通信的方法（即使它们没有连接到互联网）。医疗行业在IoT设备大量部署的过程中，设备端的安全和监控、权限和管理，对于医疗保健物联网尤其重要。AWSIoTDeviceDefender解决了组织部署大量远程监控的IoT设备时可能遇到的安全问题。AWSIoTDeviceDefender会持续审核设备的安全策略，确保设备没有执行任何不应该的操作或访问任何不应该访问的设备。AWS还将AI 和 IoT结合在一起，使设备更为智能化。

数据的最大价值在于应用。大量的医疗数据，浩如烟海的纪录，如何进行数据分析，从数据挖掘价值，是数据存在的意义所在。Amazon SageMaker 为医疗科技开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习模型的能力。作为一项完全托管的服务，Amazon SageMaker 覆盖了整个机器学习工作流程，标记和准备数据、选择算法、训练模型、调整和优化部署、预测并采取行动。运用AWS的机器学习，医疗研究模型可以通过更少的工作量和更低的成本投入生产。

AWS人工智能和物联网IoT赋能Philips的创新医疗平台

Philips总部设在荷兰，专注于医疗保健、优质生活和照明产品及服务领域。Philips医疗信息解决方案和服务部门在Amazon Web Services (AWS) 上积极构建Philips HealthSuite 数字平台，用于分析和存储通过影像、医学记录和患者采集来的15PB患者数据。同时，Philips HealthSuite全球数字平台的数据量以每月1PB 的速率扩增。AWS为此平台提供了50多种云服务，从计算到数据存储、物联网（IoT）连接到基于云的灾难恢复服务等等。AWS IoT 构建于可扩展、安全的云基础设施之上，可扩展到数十亿种不同的设备和数万亿条数据，满足快速增加的数据需求。

AWS IoT 与AWS 数据管理、AI、机器学习等服务集成，赋能Philips的创新医疗平台，实现大规模数据获取、高效分析和安全管理。

AWS机器学习推动GE Healthcare 和Heartflow创新合作

GE Healthcare 以其医学影像设备而闻名，过去几年中一直致力于数字化转型。每天，全球超过500,000 台GE Healthcare 医学影像设备，通过大量的边缘设备捕获大规模信息数据。同时，GE创建了一个深度学习算法库，通过AWS SageMaker 机器学习平台大规模部署机器学习解决方案，旨在改进传统的X射线成像技术，如超声波和CT扫描。HeartFlow是一家创新医疗技术公司，重新定义了心脏病的诊断和治疗方式。其无损eartFlow FFRct Analysis使用AWS机器学习和深度学习来创建个性化的心脏3D模型。使用该模型，临床医生可以更好地评估阻塞对血流的影响并确定最佳心脏阻塞治疗方案。HeartFlow和GE Healthcare 宣布合作增加HeartFlow FFRct的可用性。这一合作提供可操作的洞察力，帮助临床医生进行更直观的诊断。

医疗创新的目标是让医生更快地治疗患者，HeartFlow 和GE强强联手，利用AWS人工智能、机器学习技术降低成本，提高数字化医疗价值。

AWS助力Illumina基因研究

Illumina 是生产和销售人类基因组数据分析系统的翘楚。Illumina公司使用AWS实现全局规模的DNA 测序，测序成本降低了100倍。它在AWS上托管了与其应用程序相连的2,500台仪器，称为BaseSpace。Illumina选择AWS为Power BaseSpace数据分析工具提供技术支撑。Illumina在AWS上运行机器学习深度学习，通过比对打破物理DNA数据，重新组装DNA片段，实现快速基因分析。

AWS为Illumina提供创新和可扩展的解决方案，帮助其遍及世界各地的用户使用基因组分析来拯救生命和改善健康状况。

数字技术正在改变医疗和生命科学。从上面几个案例可以看到，AWS让医疗服务通过物联网和人工智能、机器学习等，更有效利用医疗数据，改变各种病况的照护和诊疗方式，最终提高诊断和治疗的准确度和效果。AWS让生命科学研究可以利用云计算、物联网和机器学习等，加快科学发现速度，实现高效运营，简化全球协作，帮助科学家快速发现、预防和治疗疾病的方法。