亚马逊云科技：生成式AI在医疗与生命科学场景应用研讨会（37页）.pdf

1、生成式AI加速生命科学与医疗健康创新黄庆春亚马逊云科技 医疗及生命科学 高级行业总监创新正在生成式 AI金融服务健康与生命科学汽车制造媒体和娱乐更多行业游戏生成式人工智能，变革各个行业，应对长期挑战创造力创建新的内容和想法，包括对话、故事、图像、视频和音乐生产力从根本上提高所有业务线的生产力洞察力从所有企业信息提取见解和清晰的答案，从而快速做出更睿智的决策新体验在客户和员工互动领域，创造全新的创新和引人入胜的方式在A上每周有数十亿个与Alexa的互动Prime Air 于2016年12月7日首次交付机器学习机器学习创新创新是亚马逊云科技的基因是亚马逊云科技的基因超过正在使用亚马逊云科技的 AI

2、/ML 服务200220172023Amazon SageMaker借助二十年的机器学习创新借助二十年的机器学习创新推动生成式人工智能进展推动生成式人工智能进展我们在行业里倾听和了解客户面临的长期挑战行业挑战行业挑战多组学综合研究，协作的个性化精准医疗，带来机会与挑战。海量异构数据的 收集,清洗,存储 和 利用。加速新治疗技术的发现，发展 和广泛应用数据量剧增，复杂度和 新洞察 带来使用难度增加提升多学科，多组织协作是必经之路生成式 AI 和 云计算平台 成为关键技术市场变化趋势贯穿 生命科学全行业9年$30亿=新型治疗方案+挑战挑战1需要更好地利用数据来加快发现和开发新的治疗方案多学科知识当

3、数据的数量和复杂性呈爆炸式增长时，需要同时使用这些不同学科的知识挑战挑战2组学临床影像真实世界50%目前的新药发布，源于生物制药公司和第三方的合作需要强大的工具来实现和加速数据协作和发现洞察挑战挑战3生成型人工智能可以加快许多手动过程并实现更快的洞察力挑战挑战4但我们仍然需要,询证，安全，可信从实验室到真实世界人工智能助力数字化转型之旅Bring new and differentiated therapeutics to market faster 助力行业发现更新,更差异化的精准治疗方案释放生成式AI的巨大潜能-赢在技术起跑线通过简单的方法，使用基础模型构建应用选择高性价比的、支撑机器学习

4、工作负载的基础设施采用改变游戏规则的、由生成式AI驱动的创新应用具备选择开源、或自己构建的基础模型的灵活性确保数据安全以及合规医学领域的不准确（From IQVIA Testing)正确答案为 Ehttps:/ 答问 题内部知识库基 础 模 型临床试验肽聚糖药品库非胸腺依赖性抗原有哪些？检索增强 生成AI配置FM与内部专业的数据进行交互亚马逊云科技 医疗生命科学团队 与 五家国内药企+开源大语言模型 POCs:选择特点什么客户适合直接使用直接使用商业版模型简单易用，提供AP接口，非开源如果企业数据不敏感（没有PI、企业业务机密数据等），能够直接访问外网自建/开源 LLM模型叠代快，开源调参后私

5、有化合规要求行业，企业数据敏感数据含有PI等敏感信息，企业自身敏感数据，专利数据，临床数据等 生成式人工智能 在生命科学的业务场景药物研究与设计预测蛋白质功能序列生成新蛋白质多组学识别新靶点临床前后实验优化临床试验方案精准遴选实验机构合成对照组分析原料与制造预测性维护生产资源优化文档合规审核上市推广患者结果预测专用学术内容生成虚拟医药代表患者支持个性化患者交流预测药物警戒患者智能匹配治疗方案部分领域已经在中国生命科学客户及合作伙伴开始合作靶点化合物研究 搭建自助科研平台,辅以精准成本管控学术知识库 基于知识图谱，数据湖仓及人工智能技术,实现学术文献情报主动洞察文档管理审批 文档生成、审批、发放

6、、生效、回收和作废等文件的全生命周期管理数字化实验室 构建自动化协同智能实验室英矽智能通过与亚马逊云合作，基于大型语言模型上、推出 ChatPandaGPT，支持研究人员在浏览和分析大型数据集的同时，高效开展基于自然语言的问答，促进更便捷发现潜在靶点和生物标志物。科学家能够在世界任何地方设计、执行、分析和解释他们的湿实验室实验。科学家们只需将他们的样本运送到ECL，并通过软件接口设计实验协议。实验将完全按照ECL工作流自动完成，输出实验执行和结果记录。加速药物发现进程Accelerate discovery and research靶点研究与药物设计使用机器学习，剔除不适合的试验站点，将试验成