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LSHC

智能医学内容生成中心解决方案指南

借助大语言模型为制药公司提供全面的数据分析支持,助力新药研发和营销策略优化,提升产品上市效率。

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智能医学内容生成中心解决方案指南

借助大语言模型为制药公司提供全面的数据分析支持,助力新药研发和营销策略优化,提升产品上市效率。

概览

概览

智能医学内容生成中心 (Medical Insights Hub) 利用大型语言模型技术,利用多源数据整合和智能分析技术为您提供高质量医学翻译和内容撰写服务,旨在提高医疗数据的价值和生产力。该方案通过 pubmed 在内的医学与训练,能快速准确完成各种医学内容撰写等任务。同时拥有专业的医学翻译功能,优势包括:基于大模型的高质量输出、多语种支持、高效率低成本。无论您在药品研发、医学事务还是商业化推广中内容、翻译需求,该方案都将成为您值得信赖的助手。 该解决方案指南采用安全身份验证并支持全球部署,为医疗专业人员提供便捷的工具来提高生产力和创造力。它集成了多种功能,为用户提供一站式医疗信息处理平台。

智能医学内容生成中心 (Medical Insights Hub) 利用大型语言模型技术,利用多源数据整合和智能分析技术为您提供高质量医学翻译和内容撰写服务,旨在提高医疗数据的价值和生产力。该方案通过 pubmed 在内的医学与训练,能快速准确完成各种医学内容撰写等任务。同时拥有专业的医学翻译功能,优势包括:基于大模型的高质量输出、多语种支持、高效率低成本。无论您在药品研发、医学事务还是商业化推广中内容、翻译需求,该方案都将成为您值得信赖的助手。 该解决方案采用安全身份验证并支持全球部署,为医疗专业人员提供便捷的工具来提高生产力和创造力。它集成了多种功能,为用户提供一站式医疗信息处理平台。

 

优势

优势

提高工作效率和新药上市速度
  • 利用自动化的医疗洞察生成技术,大幅缩短数据分析和洞察获取的时间
  • 支持多语种翻译和营销内容生成,提高跨国业务的运营效率
  • 优化新药研发和上市流程,加快产品上市进程
优化营销策略,提升产品市场表现
  • 深入分析疾病趋势、未满足医疗需求等,帮助客户发现潜在市场机会
  • 针对性地优化营销策略和推广方案,提升产品在 HCP 中的采用率
  • 利用数据驱动的洞察支持营销决策,提高营销效果
降低运营成本,减轻技术和医疗资源依赖
  • 减少对内部医疗专家和数据分析团队的依赖
  • 提高工作效率,降低人力成本和外包费用
  • 通过自动化和智能分析,降低对昂贵医疗数据源的需求

应用场景

应用场景

医学翻译

通过大语言模型提供医药领域高准确度专业翻译,医药企业在多国家的临床开发、药品申报及资料本地化方面提降本增效。

内容撰写

助力药企从研发到商业化推广的内容生成,加速上市进程、提升包括医学、质量、研发、商业化、公共事务等部门的内容撰写效率、降低整合成本。

架构图及说明

第 1 步

用户通过 Amazon CloudFront 和 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 访问用户界面控制台。

第 2 步

该应用程序使用 Amazon Cognito 或其他开源提供商进行身份验证。

第 3 步

该应用程序访问通过 Amazon API Gateway 提供的 RESTful API。

第 4 步

Amazon API Gateway 调用 Amazon Lambda。

第 5 步

Amazon Lambda 将持久性数据存储在 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 中,将临时数据存储在 Amazon S3 中。

第 6 步

Amazon Lambda 从 Amazon Secrets Manager 获取存储的 API 密钥,并调用 Insights Core。

第 7 步

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 获取 API 密钥,并通过 Amazon Lambda 从外部源获取数据。在此过程中,临时数据存储在 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB 中。

第 8 步

Amazon ECS 派发任务,并将消息推送到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)。

第 9 步

Amazon SQS 触发 Amazon Lambda 执行。

第 10 步

Amazon Lambda 调用托管在 Amazon SageMaker 上的模型进行推理,翻译任务调用 Amazon Translate。

第 11 步

Amazon Lambda 在推理完成后通知 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)。

第 12 步

Amazon SNS 触发 Amazon Lambda 执行,并返回推理结果。

* 您应当依法使用服务和本解决方案并遵循相应的合规要求(包括进行算法备案、使用经过备案的大语言模型等等,如适用)

架构图及说明

第 1 步

用户通过 Amazon CloudFront 和 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 访问用户界面控制台。

第 2 步

该应用程序使用 Amazon Cognito 或其他开源提供商进行身份验证。

第 3 步

该应用程序访问通过 Amazon API Gateway 提供的 RESTful API。

第 4 步

Amazon API Gateway 调用 Amazon Lambda。

第 5 步

Amazon Lambda 将持久性数据存储在 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 中,将临时数据存储在 Amazon S3 中。

第 6 步

Amazon Lambda 从 Amazon Secrets Manager 获取存储的 API 密钥,并调用 Insights Core。

第 7 步

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 获取 API 密钥,并通过 Amazon Lambda 从外部源获取数据。在此过程中,临时数据存储在 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB 中。

第 8 步

Amazon ECS 派发任务,并将消息推送到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)。

第 9 步

Amazon SQS 触发 Amazon Lambda 执行。

第 10 步

Amazon Lambda 调用托管在 Amazon SageMaker 上的模型进行推理,翻译任务调用 Amazon Translate。

第 11 步

Amazon Lambda 在推理完成后通知 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)。

第 12 步

Amazon SNS 触发 Amazon Lambda 执行,并返回推理结果。

* 您应当依法使用服务和本解决方案并遵循相应的合规要求(包括进行算法备案、使用经过备案的大语言模型等等,如适用)

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