Datenanalysen für das Gesundheitswesen AWS kündigt Amazon HealthLake und Babelfish for Aurora PostgreSQL an

Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Mit Amazon HealthLake sollen Kunden im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften leichter großen Datenmengen im Petabyte-Bereich analysieren können. Die neue Babelfish-Funktion für den Amazon-Aurora-PostgreSQL-Service greift das Lizenzgeschäft von Anbietern relationaler Datenbanken an und soll Kunden helfen, Lizenzgebühren zu sparen.

Firmen zum Thema

AWS hat HealthLake angekündigt, einen HIPAA-konformen Service für Organisationen im Gesundheitswesen und den Biowissenschaften.
AWS hat HealthLake angekündigt, einen HIPAA-konformen Service für Organisationen im Gesundheitswesen und den Biowissenschaften.
(Bild: © Chinnapong - stock.adobe.com)

AWS hat auf seiner Kundenkonferenz AWS re:Invent 2020 Amazon HealthLake angekündigt, einen HIPAA-konformen Service für Organisationen im Gesundheitswesen und den Biowissenschaften. Amazon HealthLake aggregiert die vollständigen Daten eines Unternehmens aus verschiedenen Silos und mit unterschiedlichen Formaten in einem zentralisierten AWS Data Lake und transformiert unstrukturierte Daten mithilfe von maschinellem Lernen, um automatisch sinnvolle medizinische Informationen zu extrahieren. Für viele Unternehmen ist bereits dies ein großer Vorteil, um ihre in zahlreichen Datensilos verteilten Informationen, etwa Röntgenfotos, Patientenakten, Dokumentationen usw. im Blick zu halten.

Im nächsten Schritt identifiziert der Service jede klinische Information, kennzeichnet und indexiert Ereignisse in einer Zeitlinienansicht mit standardisierten Bezeichnungen, sodass sie leicht durchsucht werden können. Außerdem strukturiert er alle Daten im Industriestandardformat FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Auf diese Weise soll ein vollständiger Überblick über den Gesundheitszustand einzelner Patienten und ganzer Patientengruppen realisierbar sein.

„Für die Kunden ist das Erstellen einer solchen eigenen Lösung sowohl hinsichtlich des Bauens als auch ihrer Inbetriebnahme aufgrund der hohen Komplexität problematisch“, erläutert Taha Kass-Hout, Director ML and Health AI bei Amazon Web Services (AWS). „HealthLake nimmt ihnen diese Arbeit ab und stellt die Lösung auf einer skalierbaren Plattform bereit“, nämlich der AWS Cloud.

So funktioniert Amazon HealthLake.
So funktioniert Amazon HealthLake.
(Bild: AWS)

Doch jeder Data Lake sollte auch bewirtschaftet werden, sonst verkommt er zum Data Swamp. Durch die oben aufgeführten Schritte soll Amazon HealthLake den Kunden die Abfrage und Durchführung von Analysen ebenso erleichtern wie das Ausführen von maschinellem Lernen (ML), um aus den neu normalisierten Daten einen sinnvollen Mehrwert zu ziehen. Solche lernfähigen ML-Modelle lassen sich beispielsweise mit Amazon SageMaker erstellen.

Spezielle Machine-Learning-Modelle

Amazon HealthLake nutzt spezialisierte Machine-Learning-Modelle wie Natural Language Processing (NLP). Diese NLP-basierten Modelle wiederum können beispielsweise die automatische Extraktion von Behandlungsmethoden aus Freitext-Beschreibungen ermöglichen, die dann in einem späteren Schritt zu passenden Abrechnungs-Schlüsseln wie der Gebührenordnung für Ärzte (GOÄ) zugeordnet werden können. Auch Chatbot-Technologien wie Amazon Lex können genutzt werden, um eine natürliche Sprachschnittstelle zu den Daten in HealthLake zu schaffen. Da die APIs offen sind, können Kunden und Drittanbieter ihre eigenen Lösungen damit erstellen. Amazon HealthLake ist derzeit als Vorschau verfügbar.

„Organisationen wie Gesundheitssysteme, Pharmaunternehmen und die klinische Forschung“, so Taha Kass-Hout, „können Amazon HealthLake zur Unterstützung bei der Erkennung von Trends und Anomalien in Gesundheitsdaten verwenden, um präzisere Vorhersagen über den Krankheitsverlauf, die Wirksamkeit klinischer Studien, die Angemessenheit von Versicherungsprämien und viele andere Anwendungen zu treffen.“ Er verweist auf die zunehmende Ausbreitung von Diabetes, aber auch von Covid-19. „Viele Kunden können bzw. müssen gerade in der Pandemie-Krise ihre betriebliche Effizienz steigern“, etwa in den Abläufen in einer Klinik oder in der Belegung der Operationssäle bzw. von Intensivbetten.

„Die Zielgruppe ist Fachpersonal im Gesundheitswesen und den Biowissenschaften“, so Kass-Hout. „Was AWS bereitstellt, sind Werkzeuge wie die SageMaker Services, Algorithmen und Zugang zu Fachwissen.“ Innerhalb der Lösung gebe es Nutzer-Werkzeuge für bestimmte Branchen. Um Datenschutzbedenken vorzubeugen entgegnet der Manager: „Die Daten sind alle verschlüsselt. AWS kann sie weder entschlüsseln noch sonst irgendwie einsehen.“

HealthLake im Einsatz

Zu den Kunden, die Amazon HealthLake bereits vorab nutzen, zählen Cerner, Ciox Health, Konica Minolta Precision Medicine und Orion Health. Cerner ist ein weltweit tätiges Unternehmen für Technologie im Gesundheitswesen. Es nutzt Daten, um Herausforderungen durch Innovation zu bewältigen und so u. a. zur Förderung von klinischen und betrieblichen Ergebnissen beizutragen, aber auch um dem Burn-out von Pflegepersonal vorzubeugen bzw. zu lindern. Ciox Health ist ebenfalls im Bereich der Medizintechnik tätig, überwiegend in den USA. Um gesundheitliche Ergebnisse zu verbessern, wandelt Ciox klinische Daten in Erkenntnisse um, die angemessene Maßnahmen erlauben.

Die Firma Konica Minolta Precision Medicine (KMPM) ist im Bereich Biowissenschaften tätig, wo ihr Fokus auf der Präzisionsmedizin liegt: Sie will Krankheiten treffsicher vorhersagen, diagnostizieren, behandeln und letztlich auch heilen. Orion Health kümmert sich v. a. um Informatik im Gesundheitswesen, um so die Gesundheit der Bevölkerung sowie Lösungen der Präzisionsmedizin zu fördern, die der medizinischen Behandlung im gesamten Gesundheitsökosystem zugutekommen. Unter den deutschen Anwendern findet man die „Münchner Leukämielabor GmbH (MLL)“. Dieses Unternehmen verwendet Genomik-Software zusammen mit AWS-Machine-Learning-Algorithmen.

„Wir sehen, wie sich bei AWS eine vertiefte Branchenstrategie entfaltet“, sagt der Analyst Nick McQuire von CCS Insight. „Besonders in Märkten, die besonders hart von der Pandemie betroffen sind, so etwa Industriesegmente und das Gesundheitswesen.“ 2019 habe AWS „Comprehend for Medical“ vorgestellt, um auf diese Weise seine Künstliche Intelligenz (KI) als Brückenkopf zu nutzen und tiefer in den Medizinsektor vorzudringen. Amazon HealthLake sei im Zuge dieser Evolution eine folgerichtige Erweiterung. „2021 wird das Jahr sein, in dem die Anbieter der Public Cloud heftiger miteinander rivalisieren, wenn es um Branchenlösungen geht, und im Umfeld des Gesundheitswesens hat AWS einen guten Start hingelegt.“ Natürlich habe Microsoft seine eigene der Medizin gewidmete Cloud Anfang 2020 lanciert, sodass man erwarten könne, dass der Wettbewerb zwischen AWS und Microsoft in diesem Markt die nächsten Jahre weitergehen werde.

Der Babelfish übersetzt auch T-SQL

So funktioniert Babelfish for Aurora PostgreSQL.
So funktioniert Babelfish for Aurora PostgreSQL.
(Bild: AWS)

Die neue Funktion Babelfish für den Amazon Aurora PostgreSQL Service soll nach den Worten von AWS-CEO Andy Jassy Kunden helfen, Lizenzgebühren zu sparen. Voraussetzung ist die Nutzung der Datenbank Amazon Aurora PostgreSQL. Babelfish ist eine neue Übersetzungsschicht für Aurora PostgreSQL, die Aurora in die Lage versetzt, T-SQL-Befehle seitens Anwendungen zu verstehen, die für den SQL Server 2014ff. geschrieben wurden. Es unterstütze auch das gleiche Kommunikationsprotokoll. Sie verursache keine weiteren Gebühren und lasse sich mit wenigen Mausklicks in der RDS-Management-Konsole eines Aurora-Clusters aktivieren.

Das Migrationswerkzeug baut den AWS Database Migration Service mit einem Scheme Conversion Tool und einem Code-Tool aus, damit die Microsoft-Kunden künftig Amazon Aurora nutzen können. Dadurch werden die Datenbank und ihre Applikationen nutzungsbasiert: pay-as-you-go und on-demand. Die Betriebskosten sollen nur ein Zehntel der Gebühren betragen, die für SQL-Server-Lizenzen fällig wären.

Amazon Aurora PostgreSQL wird vollständig vom Amazon Relational Database Service (RDS) verwaltet, der die zeitraubenden Verwaltungsaufgaben wie Hardware-Bereitstellung, Datenbankeinrichtung, Patching und Sicherungen automatisiert. Die Patches 1.7.6 / 2.5.6 / 3.2.6 sind seit November 2020 für Kunden, die Amazon Aurora PostgreSQL nutzen, verfügbar. Detaillierte Versionshinweise findet man in der Versionsdokumentation. Nutzer können die neue Patch-Version in der AWS-Managementkonsole über die AWS-CLI oder über die RDS-API anwenden.

AWS Babelfish soll als Open Source Software auf GitHub mit der Apache-2.0-Lizenz im Laufe dieses Jahres bereitstehen. Nachdem Amazon schon sämtliche Oracle-Datenbankserver losgeworden ist und mit Aurora einen Rivalen zu Oracle MySQL anbietet, geht es nun auch Microsoft SQL Server mit Amazon Aurora Babelfish an den Kragen. Nach Angaben von AWS CEO Andy Jassy sei Aurora neben Amazon SageMaker einer der am schnellsten wachsenden Services bei AWS.

(ID:47128142)