爱游戏-GE医疗与亚马逊云科技达成战略合作，通过生成式AI加速医疗健康领域转型

[导读]GE医疗已选择亚马逊云科技作为其计谋云办事合作火伴，致力在推出全新的定制化根本模子，加快立异医疗利用快速开辟。GE医疗将操纵亚马逊云科技的机械进修和生成式AI手艺，练习和摆设临床根本模子，助力医疗办事供给商优化临床和运营流程，进而晋升护理办事质量。 近日，GE医疗(通用电气医疗团体)公布与亚马逊云科技告竣计谋合作火伴关系，联袂打造针对医疗范畴定制的根本模子和生成式人工智能(AI)利用，旨在帮忙临床大夫提高医疗诊断和患者护理程度。GE医疗选择亚马逊云科技作为其计谋云办事供给商，并打算借助亚马逊云科技的医疗健康和生成式AI办事构建并实行新型、多功能的根本模子，以鞭策手艺改革和医疗行业的将来转型。这些基在生成式AI的工作流程旨在加快立异功效交付、简化医疗运营流程、提高诊断与筛查的正确性、优化医治结果并下降就诊门坎、增进公允医疗，从而减轻医护人员的工作承担，加速行业立异程序。 “一个多世纪以来，GE医疗作为医疗手艺改革的先行者，产物已惠和全球跨越十亿患者。我们在提高护理质量方面阐扬侧重要感化。同时，GE医疗肩负着不竭摸索、冲破极限的责任与任务，致力在鞭策精准医疗的成长。”GE医疗总裁兼首席履行官Peter Arduini暗示。“与亚马逊云科技的合作将使我们可以或许在传统立异的根本上，借助AI的壮大潜力加快医疗手艺的立异。我们估计这些手艺将从头界说临床工作流程和护理办事。” GE医疗打算借助Amazon Bedrock建立并摆设定制化的生成式AI利用，进一步扩年夜生成式AI为客户带来的优势。Amazon Bedrock是亚马逊云科技一项周全托管的办事，用户可轻松地拜候多种行业领先年夜说话模子。借助Amazon Bedrock的企业级平安性和隐私性和普遍的行业领先根本模子选择，GE医疗打算构建并扩大其专有的生成式AI利用，以应对医疗健康范畴的各类场景，旨在晋升效力、护理办事交付和患者体验。 “借助亚马逊云科技的气力，GE医疗致力在经由过程云手艺供给加倍定制化、智能化和高效的医疗办事，”亚马逊云科技首席履行官Matt Garman暗示。“GE医疗正将生成式AI作为立异驱动力，我们在医疗健康特定云办事和生成式AI功能方面的投资加快了这一立异，同时确保了行业领先的平安性、数据隐私庇护，和对最新前沿根本模子地便捷拜候。选择亚马逊云科技作为计谋云办事供给商，GE医疗可以或许为医疗健康行业打造具有变化意义的临床根本模子与利用。” GE医疗的内部开辟团队正在准备利用Amazon Q Developer，这是一款由AI驱动的生成式编程助手，经由过程及时地生成代码建议和保举，帮忙开辟者更快、更平安地构建利用法式。另外，GE医疗打算操纵Amazon Business深切阐发临床与运营数据的多维度交叉点，以减轻专业人员的工作承担，进而推动个性化医疗办事并晋升运营效力。经由过程借助亚马逊云科技的生成式AI手艺，GE医疗估计将临床利用的开辟周期从数年缩短到数月，并加快立异医疗解决方案的交付。 “经由过程将生成式AI与我们深挚的行业经验相融会，我们正在开启医疗健康范畴的新纪元。”GE医疗全球首席科技官Taha Kass-Hout博士暗示：“与亚马逊云科技的合作，标记着我们在协助临床大夫简化医疗流程、晋升效力、实现深度个性化办事方面迈出了主要一步。这一合作旨在经由过程每个立异解决方案，慢慢晋升全球规模内的护理程度。” 另外，GE医疗打算借助Amazon SageMaker开辟的根本模子来进级其利用套件。Amazon SageMaker是亚马逊云科技一项周全托管办事，用在构建、练习和摆设机械进修(ML)模子。经由过程开辟专门针对医疗场景的根本模子，GE医疗旨在加快基在收集的医疗影象利用的开辟和摆设，并经由过程整合这些根本模子来晋升效力、互操作性和改良用户体验。用户可使用GE医疗的生成式AI利用法式，这些利用法式将与Amazon HealthLake和Amazon HealthImaging深度集成，从而可以或许快速、平安地阐发各类类型的患者数据，提高临床效力并改良患者护理质量。 医疗健康行业所发生的数据约占全球数据总量的30%，但此中高达97%的数据因非布局化特征而未能获得充实操纵。本次亚马逊云科技与GE医疗的合作将致力在开辟多模态根本模子，针对海量非布局化医疗数据进行深切阐发，包罗病历、陈述和影象等，为多样化的医疗健康利用供给精准且具有高度顺应性的阐发成果。与传统机械进修模子比拟，这些新模子可以或许同时处置并解读触及多种疾病和医疗使命的数据，从而为临床决议计划供给加倍矫捷的撑持。 持久以来，GE医疗一向致力在AI范畴的投入与成长。在美国食物和药物治理局(FDA)的AI装备授权名录上，GE医疗已持续三年位居首位，总计取得72项授权。GE医疗近期在根本模子范畴的研究功效之一，是一个专注在高级超声图象朋分东西的项目。借助根本模子手艺，该研究东西在剖解布局的分手与辨认上揭示出了出色的切确性，正确率跨越90%，且几近无需人工干涉干与。该东西的显著优势在在其超卓的泛化能力，可以或许切确地朋分多种剖解布局，包罗胎儿头部和乳房中的病变区域，而这些布局并未包括在其根本模子的原始练习数据中。这一冲破性功能揭示了该模子在利用上的普遍潜力，远超其初始练习设定的范围。

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