Cloud
AWS for Health: il cloud a supporto del sistema sanitario
L’obiettivo condiviso di AWS e delle organizzazioni sanitarie e biologiche è di migliorare i risultati dei paziente sfruttando la potenza del cloud in un modo unico e personale
Per alcuni, il 2021 è stato sicuramente un anno da dimenticare e per altri è stato pieno di momenti da ricordare. Il COVID-19 ha avuto un impatto su ogni aspetto della vita e, soprattutto per le organizzazioni sanitarie come ospedali, società di scienze biologiche e organizzazioni di ricerca sulla genomica, ha portato grandi cambiamenti ed una maggiore attenzione verso il paziente. Il 2021 è stato un anno di grandi cambiamenti, con un maggiore attenzione verso il paziente. L’obiettivo condiviso di AWS e delle organizzazioni sanitarie e biologiche è quindi di migliorare i risultati dei paziente sfruttando la potenza del cloud in un modo unico e personale.
Il COVID-19 ha messo in luce la necessità per le aziende sanitarie di utilizzare i dati in modo più efficace per scoprire rapidamente informazioni dettagliate. In questo settore, la sfida da vincere sarà comprendere come gestire l’enorme volume di informazioni sanitarie create ogni giorno e archiviate in diversi sistemi e in diversi formati: da documentazioni cliniche a dati scientifici, passando per il sequenziamento di nuova generazione, il CryoEM, i rapporti di ricerca e le immagini mediche. Inoltre, i nuovi approcci allo sviluppo di terapie, come studi clinici decentralizzati, la maggiore pressione per immettere rapidamente i farmaci sul mercato e i nuovi tipi di trattamenti, come i vaccini mRNA, richiedono approfondimenti, non solo dati.
Data la natura altamente sensibile e regolamentata dei dati sanitari, molti clienti di AWS hanno evidenziato la difficoltà nell’identificare e implementare le giuste soluzioni cloud in grado di risolvere questi problemi.
AWS for Health
Per questo, AWS ha introdotto AWS for Health, un’iniziativa che offre servizi cloud creati appositamente per le organizzazioni sanitarie. L’obiettivo è risolvere, insieme al Partner Network di AWS, le diverse sfide di questo settore, come l’interoperabilità sanitaria per accelerare la diagnosi, lo snellimento dei processi di scoperta terapeutica per creare farmaci salvavita più velocemente e persino portare l’analisi genomica al punto di cura per la medicina di precisione, il tutto in modo conforme e sicuro.
Ad esempio, durante la pandemia di COVID-19, il Rush University Medical Center ha collaborato con AWS per creare un hub di analisi basato su cloud utilizzando i servizi AWS for Health, come Amazon HealthLake . Questo hub consente loro di analizzare in modo sicuro i ricoveri, le dimissioni e la capacità ospedaliera dei pazienti tramite dashboard aggiornate in tempo reale per fornire assistenza ai pazienti più critici. Il Rush University Medical Center sta ora utilizzando quanto appreso per fornire assistenza personalizzata per le persone bisognose e migliorare l’equità sanitaria. Grazie l’API HealthLake, è stato possibile identificare e colmare le lacune nell’assistenza sanitaria con modelli predittivi sui determinanti sociali della salute nel West Side di Chicago.
Una grande innovazione è stata anche collaborazione tra AWS e le organizzazioni di life sciences per introdurre sul mercato vaccini e terapie più rapidamente. Con il movimento verso terapie più personalizzate e l’adozione di pratiche ad alta intensità di dati come la crioEM e la genomica, le organizzazioni farmaceutiche stanno sfruttando AWS for Health per unificare, analizzare e archiviare il crescente volume di dati. E stanno proseguendo questo percorso di innovazione sfruttando le nuove funzionalità di apprendimento automatico di AWS per ottimizzare la scoperta di farmaci e scalare la produzione.
Moderna, ad esempio, sta aprendo la strada allo sviluppo di una nuova generazione di farmaci utilizzando l’RNA messaggero per i vaccini e le terapie oncologiche personalizzate. Moderna esegue il suo Drug Design Studio sull’infrastruttura di elaborazione e storage scalabile AWS per progettare rapidamente sequenze di mRNA e utilizza il machine learning per ottimizzare tali sequenze e portarle in produzione più rapidamente. Questo ha permesso di consegnare il primo lotto clinico del candidato vaccino contro il COVID-19 al National Institutes of Health per lo studio di Fase-1 solo 42 giorni dopo il sequenziamento iniziale del virus. Moderna utilizza AWS per alimentare il suo impianto di produzione altamente automatizzato. Al fine di scalare rapidamente e gestire la produzione di vaccini, hanno eseguito l’upgrade alla soluzione SAP Hana S4 su AWS, passando dall’ideazione alla distribuzione in soli 3 mesi e mezzo. Grazie al collegamento di strumenti di produzione, alla robotica e all’implementazione di sistemi critici, è stato possibile portare il potenziale di produzione a oltre 1 miliardo di dosi di vaccino e fornire vaccini in più di 30 Paesi.
La rapidità di Moderna si basa su un altro elemento chiave nello spazio sanitario: la genomica. Negli ultimi due decenni, abbiamo appreso che i nostri codici genetici unici determinano più del colore dei nostri occhi: forniscono un manoscritto sanitario personalizzato che, una volta decifrato, può consentire la diagnosi precoce di malattie come il cancro, decisioni terapeutiche più precise e approcci alla sanità, il tutto a livello personalizzato.
Ma tradurre i genomi umani, composti da circa 800 megabyte, necessita di una capacità di calcolo che fino a poco tempo fa richiedeva settimane, oltre a migliaia di dollari. Ma, quando si tenta di formulare una diagnosi per ila paziente ogni secondo è importante: per questo gli scienziati hanno bisogno di soluzioni prontamente implementabili in grado di fornire loro risposte in pochi minuti, non in settimane.
Per questo, il partner AWS Illumina ha creato la piattaforma DRAGEN Bio-IT su istanze AWS EC2 F1 per fornire un accesso su larga scala agli strumenti di analisi genomica accelerata brevettati su scala globale. Ora, clienti come il Munich Leukemia Laboratory (MLL) stanno utilizzando DRAGEN su Illumina Connected Analytics per ridurre il tempo di elaborazione del genoma di un singolo campione da 10 ore a 30 minuti, aiutandoli ad accelerare la ricerca e concentrarsi sullo sviluppo di una migliore diagnostica della leucemia.
La pandemia ha posto moltissime sfide e ha richiesto un’assistenza personalizzata e più incentrata sul paziente in tutto il settore sanitario. AWS può portare questa tendenza ancora più lontano: con i nuovi servizi AWS come AWS Private 5G e funzionalità avanzate di machine learning come Amazon SageMaker Canvas , le organizzazioni sanitarie e delle life sciences potranno trasformare il settore sanitario e migliorare la salute dei pazienti.
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