데이터 인텔리전스 산업 혁신 서비스 미디어
——디지털 인텔리전스에 집중하고 비즈니스를 변화시키다
4월 27일, 상하이에서 Amazon Cloud Technology Medical and Life Sciences Industry Summit이 열렸습니다. 이 회의에는 업계 전문가와 사상가들이 한자리에 모여 업계의 디지털 전환 및 혁신 방식에 대해 논의했습니다.
"의료와 생명과학"은 인류사회의 영원한 명제이며, 과학과 기술의 끊임없는 발전은 현대의학 연구에 새로운 관점과 해법을 제시합니다.
2013년부터 Amazon Cloud Technology는 전 세계의 전문 의료 및 생명 과학 산업에 팀을 설립했습니다. 2013년부터 2023년까지 10년 동안 Amazon Cloud Technology는 Pfizer, Bayer, Roche, Merck, GE 및 Philips와 같은 선도 기업을 포함하여 전 세계 의료 및 생명 과학 산업의 4,200개 이상의 고객에게 서비스를 제공했습니다. 세계 10대 제약 회사 중 9개가 Amazon 클라우드 기술을 선택합니다. 중국에서 Amazon Cloud Technology는 의료 및 생명 과학 산업의 400개 이상의 주요 기업에도 서비스를 제공합니다.
바이오 의약품과 고객 요구 사항을 충족하는 프로세스에 대한 장기적인 초점에서 Amazon Cloud Technology는 현재와 미래의 의료 및 생명 과학 산업이 세 가지 주요 과제에 직면하고 있음을 발견했습니다.
첫째, 데이터 볼륨의 급증으로 인사이트 문제가 발생합니다. 과학자들은 자연에서 약물이 될 수 있는 분자의 수는 10의 60승인 반면 태양계의 원자 수는 10의 50승에 불과하다는 사실을 발견했습니다. 데이터의 폭증은 R&D의 난이도를 기하급수적으로 증가시키는 동시에 R&D의 속도를 늦추고 R&D 비용을 증가시킬 것입니다.
둘째, 지속적이고 빠른 컴퓨팅 성능 요구의 도전입니다. 유전자 시퀀싱 기술은 1990년에는 1인의 유전자 시퀀싱을 완료하는 데 13년이 걸릴 수 있지만 지금은 하루에 60명의 유전자 시퀀싱을 완료할 수 있으며 1인당 유전자 시퀀싱 비용은 과거 100만 달러로 떨어졌습니다. 90년대 1/3. 대규모 유전자 시퀀싱 이면에는 동시에 수만 대의 가상 서버를 호출해야 합니다. 한편 컴퓨팅 파워의 발달은 제너레이티브 AI의 폭발적 기반을 제공한다. 이 모든 것이 동시에 수만 대의 가상 서버를 호출해야 하며 이는 지속적이고 빠른 컴퓨팅 성능에 대한 도전 과제입니다.
셋째, 고객은 단일 기술 서비스가 아닌 솔루션이 필요합니다. 고객의 핵심 매력은 전문적인 컴퓨터 배경 지식 없이도 응용 프로그램 문제를 해결하기 위해 "즉시 사용 가능한" 솔루션을 사용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 병원에서 사용하는 의료정보 소프트웨어는 100여종에 이르며, 일반적으로 약 20여종이 사용되고 있으며, 의료기관은 산업체 사용자에게 적합한 솔루션이 필요하고, 전문 컴퓨터 없이도 즉시 사용 가능한 솔루션을 활용하여 업무를 지원할 수 있습니다. 배경.
Amazon Cloud Technology는 데이터, 컴퓨팅 성능 및 솔루션이라는 세 가지 주요 과제에 어떻게 대응합니까?
급증하는 데이터에 대처하기 위한 Gene sequencing 데이터 전주기 관리 솔루션
데이터의 급증으로 데이터 저장과 신속한 자동 데이터 분석에 대한 사용자의 두 가지 주요 요구 사항이 발생했습니다.
"Nature" 잡지의 추정에 따르면 2025년까지 전 세계 6천만 명 이상이 유전자 시퀀싱을 사용하여 질병을 진단할 것입니다. 한 사람의 전체 게놈 데이터 양은 보통 50GB를 초과하며, 2025년 유전자 데이터의 성장은 40EB(1EB=1024GB*1024*1024)를 초과할 것입니다.
따라서 안전하고 효율적이며 저렴한 데이터 저장을 실현하는 방법은 해결해야 할 시급한 문제입니다.
빠르고 자동화된 데이터 분석을 위해 "차이점 찾기" 게임을 상상할 수 있습니다. 두 장의 사진을 함께 비교하면 유사점, 차이점 및 연관성을 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 사진 수가 수억에 이르면 인간은 인식이 한계에 도달했으며 컴퓨터 자동 데이터 분석에 의존하는 것은 불가피한 해결책입니다. 그렇지 않으면 아무리 많은 데이터가 분석 없이 저장되어 있어도 의료 데이터는 비즈니스에 아무런 도움이 되지 않습니다.
데이터 급증에 직면한 Amazon Cloud Technology는 고객에게 유전자 시퀀싱 데이터의 전체 수명 주기 관리에 대한 지침을 제공하고 다양한 유전자 분석 단계에서 생물 정보학 데이터의 저장, 검색 및 분석을 위한 더 나은 비용 성능과 더 높은 가용성을 제공할 수 있습니다. .
구체적으로 유전체학 데이터는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 업로드되어 관리되며, 유전체학 데이터는 클라우드 상의 분석 서비스를 이용하여 분석 및 가공되며, 그 데이터는 Amazon S3에서 직접 읽어와 분석 후 처리가 가능합니다. Amazon S3의 액세스 제어 기능을 사용하여 데이터에 대한 액세스를 제어하고 공동 연구자들과 데이터를 공유하고 정기적으로 게놈 데이터를 백업하여 데이터를 안전하게 유지하고 더 이상 Amazon S3 Glacier 또는 Amazon S3 Glacier Deep Archive에 자주 액세스할 필요가 없는 데이터를 보관합니다. 장기 보관 비용을 줄이기 위해.
2022년 re:Invent 글로벌 컨퍼런스에서 Amazon Cloud Technology는 매우 중요한 관리형 서비스인 Amazon Omics(게놈 데이터 분석)를 출시했습니다. Amazon Omics는 Amazon S3(오브젝트 스토리지 서비스)에 유전자 데이터와 다중 오믹스 데이터를 지능적으로 저장할 수 있을 뿐만 아니라 2개의 내장형 오픈 소스 유전자 시퀀싱 분석 알고리즘을 가지고 있습니다. 동시에 Amazon Omics는 Amazon Cloud Technology 및 인공 지능 서비스 Amazon SageMaker의 전체 클라우드 플랫폼에서 데이터 분석 서비스와 긴밀하게 통합되어 고객은 Amazon Omics를 사용하여 원스톱 유전자 데이터의 저장 및 분석을 완료할 수 있습니다. , 기계 학습을 사용하여 개인 유전자 데이터를 통합합니다.데이터와 더 차원적인 임상 데이터의 결합은 더 많은 개인에게 개인화 된 서비스를 제공합니다.
Unknown Jun Biological Company를 예로 들면 Unknown Jun은 장내 미생물학에 초점을 맞춘 AI 제약 회사입니다. 미생물 분야에서 유전자 시퀀싱 샘플은 100G에서 200G의 저장 용량을 소비하며 유전자 시퀀싱 프로젝트가 증가함에 따라 각 프로젝트는 대량의 데이터를 생성하며 데이터 저장 비용에 대한 압박은 엄청납니다. Amazon Cloud Technology에서 제공하는 자동화된 데이터 수명 주기 관리 솔루션의 지침을 통해 Unknown Biotech는 다양한 데이터를 다양한 수준에 저장하고 저비용 스토리지 계층에 보관하여 스토리지 비용을 효과적으로 절감할 뿐만 아니라 더 나은 개선 기회를 제공합니다. 분석의 효율성.
혁신적인 약물의 연구 및 개발을 가속화하는 클라우드의 고성능 컴퓨팅 플랫폼
혁신신약의 개발은 긴 주기, 고비용, 고위험이 수반되는 경우가 많기 때문에 신약 연구개발 분야에서 흔히 말하는 '121', 즉 신약이 나오기까지 10년이 걸리는 경우가 많다 . 20억 달러를 들여 개발하지만 성공률은 10%에 불과하다. "좁은 탈출구"라고 할 수 있습니다. 신약 연구 개발의 효율성을 높이고 성공률을 높이기 위해 현대 혁신 신약 연구 개발은 종종 고성능 컴퓨팅, 기계 학습, 양자 컴퓨팅과 같은 신기술을 사용하여 탐색하며 이들도 중요한 방법입니다. 컴퓨팅 성능 문제를 해결합니다.
알려진 화합물과 바이러스 단백질(표적)의 결합 분석을 통해 특정 화합물이 약물이 될 기회가 있는지 여부를 확인하는 가상 스크리닝이라고 하는 컴퓨터 약물 개발 프로세스의 핵심 단계가 있습니다.
일반적으로 과학자들은 표적 단백질에 대한 모의 결합을 위해 10억 개의 화합물을 스크리닝해야 합니다. 단일 코어 서버는 완료하는 데 475년이 걸리지만 Amazon 클라우드 기술 플랫폼에서는 10억 개의 화합물에 대한 가상 스크리닝을 24시간 이내에 완료할 수 있습니다. 이는 클라우드에서 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 대규모 컴퓨팅 리소스를 예약하는 이점입니다.
Amazon Cloud Technology는 신약 개발을 가속화하기 위해 클라우드에서 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 특별히 최적화된 일련의 호스팅 서비스를 만들었습니다. 예를 들어 고성능 컴퓨팅에 최적화된 EC2 컴퓨팅 인스턴스, 최대 400Gbps의 EFA 고성능 네트워크, 밀리초 수준의 전송을 지원하는 FSx for Lustre 시스템, 클러스터 스케줄링을 위한 관리 도구인 Amazon PrallelCluster 및 수만 개의 지원 동시 처리 작업 Amazon Batch.
또한 Amazon Cloud Technology는 산업 솔루션에 대한 지침을 제공하여 일부 고객이 독립적으로 신약 연구 및 개발, 컴퓨팅 성능 스케줄링 및 모니터링 플랫폼을 구축할 수 있도록 합니다. 예를 들어 단백질 스택 예측 컨테이너화 솔루션 안내, SOCA 오픈 소스 HPC 협업 솔루션 등
Amazon Cloud Technology는 또한 완전한 양자 컴퓨팅 생태계를 구축했습니다 . 출시된 "Quantum Computing Exploration을 위한 약물 발견 솔루션"은 양자 컴퓨팅/클래식 컴퓨팅 하이브리드 아키텍처의 원클릭 배포를 제공하고 양자 컴퓨팅 리소스를 사용하여 Amazon을 통해 실험을 수행할 수 있습니다. Braket 양자 컴퓨팅 플랫폼은 기존 컴퓨팅 리소스를 호출하는 것과 비교할 수 있으며, 약물 발견에서 양자 컴퓨팅을 적용하기 위한 새로운 아이디어를 탐색하기 위한 시각적 보고서도 제공합니다.
Jingtai Technology 는 중국에서 유명한 약물 연구 개발 유니콘으로, Amazon Cloud Technology에 고성능 컴퓨팅을 기반으로 한 약물 스크리닝 플랫폼을 구축하여 신약 개발 시간을 크게 단축하고 많은 운영 비용을 절약할 수 있습니다. 소송 비용. . Amazon 클라우드 기술은 Jingtai 비즈니스의 리소스 및 비용 요구 사항을 충족할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스에 필요한 대규모 클러스터를 구매하지 않고도 언제든지 대규모 슈퍼 컴퓨팅 리소스를 호출할 수 있으며 입찰을 제공하여 우수한 컴퓨팅 비용 성능을 제공할 수 있습니다. 인스턴스 . Jingtai Technology의 CTO인 Liu Yang은 인터뷰에서 "Amazon Cloud Technology의 도움으로 우리는 클라우드 플랫폼에서 유연하고 확장 가능하며 관리하기 쉬운 고성능 컴퓨팅 클러스터를 신속하게 구축할 수 있을 뿐만 아니라 또한 매우 중요한 것은 Jingtai 이 기술은 Amazon의 매우 고유한 기술인 EC2 SPOT 입찰 인스턴스를 사용하며 비용을 50%-60%까지 절약할 수 있습니다."
업계 사용자 경험을 충족하는 혁신적인 솔루션을 신속하게 구축
의료 및 생명 과학 산업의 사용자에게는 클라우드 서비스뿐만 아니라 더 많은 솔루션, 특히 처음부터 구축하기보다 산업 요구 사항과 고객 요구 사항을 충족하는 즉시 사용 가능한 솔루션이 필요합니다.
고객의 요구 사항을 기반으로 Amazon Cloud Technology는 바이오 의약품의 전체 가치 사슬을 포괄하는 솔루션을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객은 다양한 의약품 및 의료 장비의 연구 개발, 테스트, 제조, 상용화 및 후속 사용 모니터링을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 요구 사항.
아마존 클라우드 기술은 고객을 빌더와 구매자로 구분하는데, 빌더는 아마존 클라우드 기술의 기술을 기반으로 자신만의 솔루션을 빠르게 구축하기를 희망하고, 구매자는 비즈니스에 집중하기를 원하며 자체 플랫폼을 구축하지 않고 파트너를 직접 구매하는 경우가 많습니다. 고객의 요구에 따라 Amazon Cloud Technology와 그 파트너는 빌더, 사용자 및 관리자의 개인화된 경험에 적합한 산업 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션에는 Sales Scilligence의 실험실 노트북과 같은 Amazon Cloud Technology의 수많은 파트너의 솔루션이 포함됩니다. , Fastone의 즉시 사용 가능한 고성능 컴퓨팅 약물 개발 솔루션 및 Tenthpin, Deloitte 및 기타 컨설팅 파트너와 같은 컨설팅 파트너는 Amazon 클라우드 기술 부하 솔루션을 기반으로 생명 과학 작업을 생성합니다. 이러한 솔루션은 연구 설계, 임상 시험, 제조, 마케팅 프로모션, 시판 후 모니터링 및 지원을 포함하여 바이오 의약품의 전체 프로세스 가치 사슬을 포괄적으로 포괄합니다.
Amazon 클라우드 기술 서비스 산업에서 사용자를 해체하는 과정에서 Amazon Cloud Technology Greater China 전략 사업 개발 부서의 Gu Fan 총책임자는 파트너 프로그램의 사례를 인용했습니다. Yitikang (Beijing) Technology Co., Ltd.는 중국에서 가장 전문적인 스마트 원격 ECG 플랫폼 및 전문 상담 서비스 제공업체 중 하나입니다. Yitikang은 Amazon 클라우드 기술을 기반으로 하는 기계 학습 서비스로 지능형 원격 ECG 상담 플랫폼을 만듭니다. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 유행이 막 시작된 2020년 1월, 원격진료 미니프로그램은 30일 이내에 중소 의료기관에서 3,600건 이상의 원격 심전도 상담을 제공하여 대형병원의 진단과 치료의 부담을 크게 덜어주었다. 지역 간 인력 흐름을 줄였습니다. Yitikang의 솔루션은 기계 학습 서비스 Amazon SageMaker를 기반으로 구축되어 AI 모델 교육 및 추론의 효율성을 두 배로 높이고 시장 출시 시간을 크게 단축했습니다. 파트너가 AI 모델의 교육부터 배포 및 출시까지 전체 프로세스를 원래 반년이 걸려 약 3개월 만에 완료할 수 있도록 지원하여 애플리케이션 반복을 가속화합니다.
생태 사슬을 만들기 위해 모든 면에서 산업 고객에게 권한을 부여합니다.
힘을 실어주는 의료 및 생명 과학 산업의 사용자에게는 데이터, 컴퓨팅 성능 및 즉시 사용 가능한 솔루션의 세 가지 주요 과제를 해결하는 것 외에도 보안 규정 준수 및 생성 AI 기술을 더 잘 활용하는 방법이 미래입니다. Amazon 클라우드 기술의 직면해야 할 과제.
이와 관련하여 Amazon 클라우드 기술은 다음과 같은 네 가지 중요한 혁신을 도입했습니다.
첫 번째는 Amazon Bedrock입니다.고객은 API를 통해 Amazon Cloud Technology의 자체 대규모 모델인 Amazon Titan에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 사전 훈련된 타사 LLM 기본 모델에 액세스할 수 있습니다.
두 번째는 Amazon이 Amazon Titan의 두 가지 대규모 생성 언어 모델을 출시했다는 것입니다. 하나는 텍스트 생성이고 다른 하나는 단어의 디지털화입니다.
세 번째는 인프라입니다.Generative AI의 경우 컴퓨팅 성능 규모 외에도 비용 성능이 더 중요합니다. Amazon Cloud Technology에서 자체 개발한 추론 및 훈련 칩은 Amazon EC2 Trn1n 및 Amazon EC2 Inf2의 인스턴스를 기반으로 공식적으로 사용 가능하며 가장 비용 효율적인 생성 AI 인프라를 생성합니다.
네 번째는 실시간으로 코드 제안을 생성하는 AI 프로그래밍 도우미인 Amazon CodeWhisperer입니다.
기술 및 솔루션 외에도 Amazon Cloud Technology는 클라우드 의료 및 생명 건강 산업에서 디지털 혁신의 생태적 체인을 구축하기 위해 매우 열심히 노력하고 있습니다. 예를 들어 IDAC, Shanghai Amazon Cloud Technology Life and Health Digital Empowerment Center는 Excellence Exhibition Center, Intelligent Network Cloud Platform, Industry Club 및 Global Cooperation Plan과 같은 여러 측면을 통해 기업에 힘을 실어줍니다.
Gu Fan은 "우리는 규정 준수가 모든 것의 초석이며 생성 AI의 출현은 Amazon Cloud Technology를 통해 의료 및 생명 과학 산업에서 응용 시나리오를 탐색할 가치가 있음을 항상 강조해 왔습니다. 현재 Amazon Cloud Technology는 다음을 제공할 뿐만 아니라 커버리지 글로벌 클라우드 인프라 및 200개 이상의 클라우드 서비스 카테고리 더 중요한 것은 업계의 요구 사항을 깊이 이해하고 업계의 디지털 혁신 생태 사슬을 지속적으로 풍부하게 확장하며 데이터, 컴퓨팅 성능 및 우리는 함께 업계의 발전 추세에 부합하는 고객을 위한 많은 종단 간 솔루션을 출시했습니다."
글 : 무양 / 데이터에이프
