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紀念斯隆-凱特琳癌癥中心與亞馬遜云科技攜手,加速人工智能驅動的癌癥創新

全球TMT ? 來源:全球TMT ? 作者:全球TMT ? 2025-02-23 07:29 ? 次閱讀

此次合作將深度融合人工智能技術,推動轉化研究領域的創新突破,旨在顯著提升患者護理水平與治療效果

北京2025年2月21日/美通社/ -- 亞馬遜科技宣布與全球領先的癌癥研究機構紀念斯隆-凱特琳癌癥中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center,MSK)達成合作,利用人工智能(AI)、高性能計算(HPC)等云技術加速癌癥領域的研究突破。據美國國家癌癥研究所統計,預計到2040年,每年因癌癥導致的死亡人數將高達1500萬。此次合作將MSK在癌癥研究和臨床治療方面的專業優勢與亞馬遜云科技的先進技術緊密結合,在應對全球健康領域最為緊迫的挑戰之一——癌癥問題上,共同邁出了堅定的一步。

深挖數據價值,發掘腫瘤學研究新洞察

與MSK"終結癌癥,守護生命"(Ending Cancer for Life)的使命相契合,亞馬遜云科技將為其提供先進的工具與技術支持,助力MSK從多年臨床研究與癌癥治療中挖掘深層洞察。這一創新合作將整合去標識化的基因組、影像及臨床數據,為MSK AI驅動的癌癥研究與個性化治療開發打造一個強大的數據基礎。最終為MSK的癌癥研究建立一個能夠追蹤長期變化的高質量數據庫,同時作為與合作伙伴驗證和改進癌癥研究的重要依據。

MSK首席戰略官Anaeze Offodile II博士表示:"MSK與亞馬遜云科技的合作基于我們共同的愿景和承諾,即加速癌癥創新從構想到落地的進程,從而挽救更多生命。實現這一目標的關鍵在于充分利用亞馬遜的規模化優勢及其在技術領域的深厚專長,進一步推進我們的AI基礎設施與流程建設,其中包括大語言模型(LLM)的深化應用。"

借助Amazon Bedrock和Amazon SageMaker,MSK可以利用大型語言模型突破AI模型構建中的數據質量瓶頸。通過安全微調去身份化的患者數據,能夠實現數據密度與處理速度的雙重提升,并提供AI模型性能的驗證平臺,增強模型輸出的可信度。得益于此,MSK的研究人員及醫療服務提供者能夠更加精準地追蹤患者癌癥隨時間發展的軌跡,并以可計算的方式呈現。結合先進的腫瘤學和臨床響應預測,這種數據驅動的方法不僅有助于發現新的科研洞察,還將推動個性化治療發展、改善患者護理體驗。

亞馬遜云科技全球公共醫療與生命科學副總裁Dave Levy表示:"紀念斯隆-凱特琳癌癥中心(MSK)在跨越一個世紀的腫瘤護理過程中積累的癌癥研究經驗和海量數據資源,與亞馬遜云科技先進的云計算和AI能力相結合,共同打造了一個強大的創新引擎。MSK與亞馬遜云科技懷有共同愿景,即運用技術改善患者護理與體驗,我們對于此次合作將如何加速以患者為中心的癌癥發現和精準醫療充滿期待。"

增強MSK創新實力

在亞馬遜云科技的支持下,MSK將進一步擴展其創新中心(Innovation Hub)、初創企業生態系統,并深入推進AI在藥物發現領域的應用研究。

MSK創新中心(iHub):自2020年成立以來,iHub已成為連接MSK創新者與前沿科技企業的橋梁,共同以數字化的手段應對腫瘤領域的復雜挑戰。如今,MSK與亞馬遜云科技攜手,計劃通過組建一支專注于AI創新的專項團隊,進一步擴大iHub的輻射影響力。這支團隊將依托專項資金支持,并借助亞馬遜云科技在AI和科技初創企業領域的專業知識,推動技術試點項目的實施,旨在改進和驗證癌癥領域的創新應用。此外,雙方的合作還將助力MSK創新中心挑戰賽(Innovation Hub Challenge)的持續舉辦。這一項目為初創企業提供MSK的豐富資源,借助AI和云技術的強大力量來解決多樣化的挑戰,初創企業將在多個維度上推動腫瘤領域的技術進步,從新型療法的研發,到臨床試驗的優化,再到患者就醫體驗的全面提升。

AI技術發展基金:MSK設立的AI技術發展基金,旨在通過戰略投資,全力支持MSK的研究人員及臨床醫生在AI領域的創新研發。該基金將專注于具有重大影響力的AI項目,以期為腫瘤患者帶來實質性益處。試點項目將于2025年正式啟動。

全新的創業及初創企業孵化器:亞馬遜云科技將為MSK全新的創業和初創企業孵化器計劃提供支持,包括通過亞馬遜云科技提供的云服務、指導、以及廣泛的交流合作機會,有效推動產品的商業化進程。

AI賦能藥物發現:此次合作將推動高需求癌癥及罕見病適應癥治療方法的發現進程。借助亞馬遜云科技先進的藥物發現工作臺(Amazon Drug Discovery Workbench),MSK的研究人員能夠簡化藥物開發的早期階段,高效篩選數以百萬計的化合物,迅速鎖定潛在的候選藥物。此外,亞馬遜云科技的高性能計算資源,如Amazon ParallelCluster,將大幅加速復雜模擬和冷凍電鏡(Cryo-EM)數據處理,這些任務對于深入理解分子層面的蛋白質結構和藥物相互作用至關重要。這種集成方法旨在構建一個強大的臨床階段治療藥物管道。通過大幅降低傳統藥物研發方法所需的時間和成本,這項合作有望更快地為患者帶來挽救生命的創新療法。

審核編輯 黃宇

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