中國醫療服務市場規模巨大。在國家政策推動下，中國醫療服務行業正在積極進行數字化、智能化改革。醫療和生命科學產業與云計算、大數據等新興技術相結合的過程中，技術創新是實現價值醫療的支撐，人工智能和物聯網成為技術創新的變革力量。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

智能化的健康醫療

大數據、物聯網和人工智能推動醫療健康和生命科學走向智能化。人工智能、無線傳感技術等高科技的融入，促進了生命科學研究的進程，造福廣大民眾。

近年來國家發布多項全國性政策和醫療人工智能專項政策，大力推進人工智能和物聯網技術在醫療和生命科學領域的落地，以提高醫療技術水平、擴大醫療覆蓋的廣度，應對人口老齡化、慢性病增加、資源分配不均等困擾大眾民生健康的問題。物聯網和人工智能賦能的健康科學和生命科學，顛覆了以往醫療治療的理念和生命科學的研究方法，也讓醫療消費成為民生經濟帶動下的產業升級和經濟增長點，為解決人口和社會老齡化問題提供新的思路。

IoT 和AI賦能的創新智能醫療

物聯網和人工智能在醫療衛生行業的應用，補充了中國醫療設施覆蓋率的短缺。穿戴設備和醫療儀器如心臟起搏器、無損血糖監測手環、內嵌在隱形眼鏡的血糖儀、行為識別及跌倒檢測等，通過對移動終端數據 7*24的監控，根據患者的身體狀況及時做出必要的干預。同時，為了降低醫療服務資源緊缺壓力，提高醫療品質，生命科學通過人工智能和機器學習，將研究領域重點轉向以預防機制和個性化診治為研究方向的基因療法和精準醫療。通過人工智能建模，對經由物聯網、邊緣設備抓取的數據比對、分析，篩選出不同病例和人類基因之間的關聯，及早預防疾病的發生并進行針對性治療。精準醫學是基于定量特征為個人量身定制的。隨著全民基因組測序和支持物聯網的可穿戴設備等新計劃和新技術的出現，研究人員和臨床醫生如今可以獲得先前無法取得的全新見解。

醫療物聯網設備規模化、數據規模化的挑戰及應對

醫療保健行業中，連接設備和電子儀器的數量呈現爆炸式增長，這對醫療物聯網終端應用的部署提出新的挑戰。AWS 為醫療物聯網設備提供了基于云的靈活性和安全性。Free RTOS作為開源軟件，讓應用開發者可以把小型低功耗設備集群安全連接到醫療云或管理系統; 通過在連接設備中嵌入AWS Lambda和AWS IoT Greengrass，客戶可以靈活地進行管理、分析和存儲在本地生成的數據; AWS IoT Greengrass擴展了醫療云功能，包括醫療和物聯網設備的邊緣計算，為連接設備提供了相互通信的方法（即使它們沒有連接到互聯網）。醫療行業在IoT設備大量部署的過程中，設備端的安全和監控、權限和管理，對于醫療保健物聯網尤其重要。 AWS IoT Device Defender解決了組織部署大量遠程監控的IoT設備時可能遇到的安全問題。 AWS IoT Device Defender會持續審核設備的安全策略，確保設備沒有執行任何不應該的操作或訪問任何不應該訪問的設備。AWS還將AI 和 IoT結合在一起，使設備更為智能化。

數據的價值在于應用。大量的醫療數據，浩如煙海的紀錄，如何進行數據分析，從數據挖掘價值，是數據存在的意義所在。Amazon SageMaker 為醫療科技開發人員和數據科學家提供快速構建、訓練和部署機器學習模型的能力。作為一項完全托管的服務，Amazon SageMaker 覆蓋了整個機器學習工作流程，標記和準備數據、選擇算法、訓練模型、調整和優化部署、預測并采取行動。運用AWS的機器學習，醫療研究模型可以通過更少的工作量和更低的成本投入生產。

AWS人工智能和物聯網IoT賦能Philips的創新醫療平臺

Philips總部設在荷蘭，專注于醫療保健、優質生活和照明產品及服務領域。Philips醫療信息解決方案和服務部門在Amazon Web Services (AWS) 上積極構建Philips HealthSuite 數字平臺，用于分析和存儲通過影像、醫學記錄和患者采集來的15PB患者數據。同時，Philips HealthSuite全球數字平臺的數據量以每月1PB 的速率擴增。AWS為此平臺提供了50多種云服務，從計算到數據存儲、物聯網（IoT）連接到基于云的災難恢復服務等等。AWS IoT 構建于可擴展、安全的云基礎設施之上，可擴展到數十億種不同的設備和數萬億條數據，滿足快速增加的數據需求。

AWS IoT 與AWS 數據管理、AI、機器學習等服務集成，賦能Philips的創新醫療平臺，實現大規模數據獲取、高效分析和安全管理。

AWS機器學習推動GE Healthcare 和Heartflow創新合作

GE Healthcare 以其醫學影像設備而聞名，過去幾年中一直致力于數字化轉型。每天，全球超過500,000 臺GE Healthcare 醫學影像設備，通過大量的邊緣設備捕獲大規模信息數據。同時，GE創建了一個深度學習算法庫，通過AWS SageMaker 機器學習平臺大規模部署機器學習解決方案，旨在改進傳統的X射線成像技術，如超聲波和CT掃描。HeartFlow是一家創新醫療技術公司，重新定義了心臟病的診斷和治療方式。其無損eartFlow FFRct Analysis使用AWS機器學習和深度學習來創建個性化的心臟3D模型。使用該模型，臨床醫生可以更好地評估阻塞對血流的影響并確定心臟阻塞治療方案。HeartFlow和GE Healthcare 宣布合作增加HeartFlow FFRct的可用性。這一合作提供可操作的洞察力，幫助臨床醫生進行更直觀的診斷。

醫療創新的目標是讓醫生更快地治療患者，HeartFlow 和GE強強聯手，利用AWS人工智能、機器學習技術降低成本，提高數字化醫療價值。

AWS助力Illumina基因研究

Illumina 是生產和銷售人類基因組數據分析系統的翹楚。Illumina公司使用AWS實現全局規模的DNA 測序，測序成本降低了100倍。它在AWS上托管了與其應用程序相連的2,500臺儀器，稱為BaseSpace。Illumina選擇AWS為Power BaseSpace數據分析工具提供技術支撐。 Illumina在AWS上運行機器學習深度學習，通過比對打破物理DNA數據，重新組裝DNA片段，實現快速基因分析。

AWS為Illumina提供創新和可擴展的解決方案，幫助其遍及世界各地的用戶使用基因組分析來拯救生命和改善健康狀況。

數字技術正在改變醫療和生命科學。從上面幾個案例可以看到，AWS讓醫療服務通過物聯網和人工智能、機器學習等，更有效利用醫療數據，改變各種病況的照護和診療方式，最終提高診斷和治療的準確度和效果。AWS讓生命科學研究可以利用云計算、物聯網和機器學習等，加快科學發現速度，實現高效運營，簡化全球協作，幫助科學家快速發現、預防和治療疾病的方法。