AWS 与哈佛 BIDMC 合作,以机器学习提高医疗营运效率

据 CB Insights 统计,2018 年美国健康照护 AI 厂商获得的股权融资达 24 亿美元,较 2017 年跃升 78%,亚马逊另提供哈佛大学附属医学中心 BIDMC 200 万美元赞助,以 AWS 机器学习服务简化操作和提升资源利用率。

以云端机器学习服务,改善医疗营运效率

由于医疗单位资料多为非结构化资料,像是病患资料、诊断资料、手术同意书等,在查找过程中不但耗费行政资源,也造成患者过多的等待时间,BIDMC 利用 AWS Cloud 的机器学习服务连结医院系统,进行多项研究。

其中一项为改善手术行政流程,原本手术开始前手术同意书需与 Electronic Health Record(EHR)系统的病患资料进行核对,改善流程则将同意书扫描为图像档,再使用 AWS SageMaker 的机器学习服务建立模型,标记、训练、调整与最佳化图像,最终建立预估模型,将对应文件归档至 EHR 并搜寻病患资料以标记,当行政人员读取 EHR 时,即可看到病患是否有相对应的同意书,以进行跟催。

▲ 医院透过云端服务以机器学习改善流程。(Source:拓墣产业研究院,2019.3)

建立医疗生态圈,发展专业 AI 模型

BIDMC 与 AWS 的合作使用多种 SW 服务,包含 SageMaker、QuickSight、Forecast、Apache MXNet 深度学习 API 及 Comprehend Medical 等,以进行多项研究与改善,导入 AI 后,也看到显着成效,例如手术室使用率提升三成。由于医院主要提供患者医疗及照护服务,患者资讯将产生大量资料,因此 AWS 资料中心以软体技术及运算、储存等硬体资源,提供训练模型时完整的软硬体解决方案。

对医院来说,不必担心大量数据储存,与进行 AI 训练衍生的硬体及研发成本,可专注于提升医疗品质、营运效率;对 AWS 来说,发展 AI 需大量数据资料,透过自身技术优势,收集患者资料及业界专业知识,可发展专业领域的 AI 模型。此外,AWS 也与 Berkshire Hathaway、JPMorgan Chase 合资成立医疗机构,并收购线上药局 PillPack,显示其在医疗领域大力投资;其他科技巨头,像是微软与匹兹堡医学中心合作,推出 Healthcare NExT 计画,将 Azure 与 AI 结合,改善患者照护品质,并与药妆连锁 Walgreens 合作,将患者用药资讯做数据分析及 AI 训练,此系统也与各地製药商串联,提供保险机构,形成护理网路。微软与 AWS 策略相仿,透过自身完整软、硬体方案与医疗院所及药局合作,布局医疗体系单位,建立完整生态圈。

▲ BIDMC 使用各种云端服务进行改善。(Source:拓墣产业研究院整理,2019.3)

(首图来源:shutterstock)