亚马逊AWS与辉瑞合作 加速药物开发和临床制造

12月7日消息，据businesswire报道，近日，亚马逊云科技宣布正在与辉瑞（Pfizer）公司合作创建基于云的创新解决方案，该方案用于改善新药的开发、制造和临床试验的分发。

据悉，两家公司正在通过新成立的“辉瑞亚马逊合作团队（PACT）”计划进行探索，将亚马逊AWS在分析、机器学习、计算、存储、安全和云数据仓库方面的功能应用于辉瑞的实验室、临床制造和临床供应链等活动。

据介绍，亚马逊AWS正在与辉瑞合作开发原型解决方案，用于检测辉瑞固体口服药物连续临床制造平台中的异常数据点。该原型解决方案使用Amazon SageMaker（亚马逊AW​​S用于在云端和边缘快速构建、训练和部署机器学习模型的服务）、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Lookout for Metrics（亚马逊AW​​S用于自动检测指标异常并识别其根本原因的服务）和Amazon QuickSight（亚马逊AW​​S的云端可扩展机器学习驱动的业务智能服务）。

该原型使用的机器学习模型可以进行早期警告，并引导用户关注相关警告信号，还可以实现超低的误报率。因此，辉瑞可以处理来自便携式连续微型和模块化（PCMM）制造设备和传感器的数据，检测发生的异常情况、预测维护需求、减少潜在的设备停机时间。

同时，辉瑞科学家还将与亚马逊AWS医疗保健和生命科学专家合作，探索辉瑞制药科学小分子团队的研究人员如何利用亚马逊AWS的分析和机器学习服务，从以往文档中提取和挖掘信息。

据了解，辉瑞积累了大量文件，其中包含各种药物开发过程中产生的宝贵数据，这些文件涵盖化学合成路线、配方、分析测试、方法开发、配方组成、临床制造活动、批次记录、技术转让和许多其他类型的工作流产生的数据。这些文件中蕴藏着具有强大洞察的信息，如果这些信息能够被有效地识别和组织，就可以为辉瑞公司的研究人员指明方向，用于新药或重新利用现有药物的开发。

为了在规定时间内快速、安全地访问正确的信息，辉瑞的药物科学小分子团队正在与亚马逊AWS合作开发一项原型系统，该系统可以自动从文档中提取、摄入和处理数据，以帮助实验室设计实验。该原型系统由Amazon Comprehend Medical（亚马逊AWS符合HIPAA标准的自然语言处理（NLP）服务，可准确、快速地从非结构化医疗文本中提取信息）和Amazon SageMaker提供支持，并使用Amazon Cognito提供安全的用户访问控制。

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