Amazon Web Services für Healthcare

Drei Fragen an ... Jens Dommel

19. Januar 2023, 16:46 Uhr | Ute Häußler
Medizintechnik AWS Amazon Web Services SageMaker Genom Sequenzierung Next-Level Sequencing
Jens Dommel leitet den Healthcare-Bereich bei Amazon Web Services im deutschsprachigen Raum.
© AWS

Um Genome in kurzer Zeit auszulesen und damit z.B. Blutkrebs zu behandeln, nutzen MedTech-Forschende unter anderem Next-Generation Sequencing über den SageMaker von Amazon Web Services. Wir sprechen mit Jens Dommel, Leiter Healthcare bei AWS über medizinisches Machine Learning in der Cloud.

Das Interview gehört zum Artikel »Leukämie in der Cloud bekämpfen«, der die Vorgehensweise des Münchner Leukämielabors mit Next-Generation Sequenzing im Kampf gegen den Blutkrebs beschreibt.

Herr Dommel, wie entstand die Zusammenarbeit zwischen MLL und AWS? Was leistet der SageMaker in der Forschung?

AWS bietet die aktuellsten Cloud-Technologien an und ist somit oft die erste Anlaufstelle. Das MLL überzeugte die enge Zusammenarbeit und unsere umfassende Expertise. So konnten die Forschenden eine schnelle und effiziente Lösung für das Leukämie-Projekt umsetzen. Da die Gesundheitsdaten der Patienten oberste Priorität haben, war dem Labor auch ein hohes Maß an Datenschutz wichtig. Mit AWS hat das MLL vollständige Kontrolle über sämtliche Inhalte und kann selbst bestimmen, wo und wie die Daten gespeichert werden. Und natürlich auch, wer welchen Zugriff auf die Patienteninformationen haben darf. Mit Amazon SageMaker wird Machine Learning für das Labor nutzbar. Der Dienst verfügt über eine große Auswahl an Werkzeugen und bietet damit eine inte­grierte Entwicklungsumgebung. Mit SageMaker kann das MLL seine Daten einfach vorbereiten und Modelle trainieren. Die visuelle Oberfläche hilft dabei.

Welche weiteren AWS-Technologie lassen sich für die
Medizintechnik nutzen?

Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: Wir arbeiten eng mit dem EHR (Electronic Health Records) zusammen, um mithilfe neuer Technologien wie Stimmerkennung, natürli­che Sprachverarbeitung und Machine Learning den administrativen Aufwand zu reduzieren. Aber auch bei der medizinischen Bildgebung trägt die Cloud dazu bei, die Gesamtkosten
zu senken und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Bericht des AWS Cloud Economics Centre zeigt, dass sich mit Cloud-Migrationen im europäischen Gesundheitswesen insgesamt etwa 14,5 Milliarden Euro einsparen ließen. Öffentliche Einrichtungen, Krankenhäuser und biowissenschaftliche Institute könnten gleichzeitig von verbesserten digitalen Funktionen profitieren – einschließlich fortschrittlicher Datenanalyse und maschinellem Lernen. In der Medizintechnik fallen beispielsweise täglich Petabytes an unstrukturierten Daten an, und die Menge wächst exponentiell. Derzeit bleiben 97 Prozent dieser Daten ungenutzt, da sie schwer zu indizieren und zu analysieren sind. Cloud-Services könnten helfen, die gewaltigen Mengen an erfassten Daten sinnvoll zu nutzen.

Wie sieht Ihre Vision von Digital Health in Zukunft aus, und wie will AWS sie mitgestalten?

Corona hat gezeigt, wie hoch die Anforderungen an das Gesundheitssystem sind. Es muss effizient und flexibel sein. Gleichzeitig stehen Ärzte und Pflegekräfte unter großem Druck. Das Personal zu entlasten ist eine der wichtigsten Baustellen der kommenden Jahre. Gleichzeitig sollten wir aber auch die Patienten stärker in den Mittelpunkt rücken und darauf hinarbeiten, die Arzt-Patientenbeziehung kontinuierlich zu verbessern. Das betrifft vor allem individualisierte und schnellere Diagnosen. AWS hilft, nicht nur die Behandlung auf Grundlage von Machine Learning zu optimieren. Mithilfe von Cloud-Services lassen sich auch sensible Gesundheitsdaten Compliance-konform von jedem Ort nutzen. Das verbessert die Angebote in der Telemedizin und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, Patienten auf der ganzen Welt zu behandeln. (uh)


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