Pesquisadores auxiliados pelo Amazon Omics dispensam necessidade de construção e manutenção de infraestrutura, com disponibilidade produtiva de dados disponíveis. Quantidades quase sem precedentes de dados são gerados na Saúde, anteriormente, o volume superava a capacidade de processamento mas a Amazon Cloud muda tudo isso, especificamente, lançou o Amazon Omics para disponibilidade geral. O serviço permite armazenar e analisar dados omicos, dados oriundos do genoma com interações complexas de difícil análise, oportuno à utilização de inteligência artificial, com exemplos incluindo DNA, RNA e proteínas, apoiando fornecimento de infraestrutura que permite mais tempo para encontrar informações e criar soluções aos desafios urgentes da saúde. A grande maioria dos dados de saúde não é estruturada, a maior parte não é utilizada pela falta de infraestrutura para processar e limpar esse tipo de dados e, com a AWS pesquisadores reduzirão o tempo de descobertas científicas.
A suíte omics inclui múltiplas funcionalidades auxiliando no armazenamento de objetos com reconhecimento de Omics, auxilia pesquisadores armazenar dados brutos de sequência, podendo compartilhá-los, além de fluxo de trabalho Omics em escala e análise Omics simplificando saída de qualquer tarefa de processamento de sequência. A versão atual em teste beta, possibilita aproveitamento para otimizar pesquisa médica e, dar sentido aos dados médicos eliminando necessidade de infraestrutura própria e uso produtivo dos dados disponíveis. Promover colaboração entre grupos de pesquisa e grupos clínicos menores, entre outras comunidades médicas cria ecossistema de ferramentas colaborativa que ajuda comunidades, enquanto se esforçam para superar desafios da saúde e fornecer atendimento a população. Quanto a privacidade, a AWS usa mais de 300 serviços de segurança e conformidade oferecendo suporte a quase 100 padrões de segurança e certificações de conformidade diversas, além de fornecer ferramenta de criptografia de práticas recomendadas, projetado ir além da coleta de dados. Nesta ideia, emerge plataforma de análise de dados em nuvem projetada para reduzir a complexidade de implantar um antibiótico para infecções abdominais complicadas. A Shyft Analytics, adquirida pela Medidata Solutions, criou plataforma inteligente para ciências da vida selecionada pela Tetraphase Pharmaceuticals para auxiliar no lançamento comercial de antibiótico que aborda bactérias resistentes a medicamentos em infecções abdominais complicadas, a droga, Eravacycline, será lançada quando receber aprovação regulatória. A plataforma escalável em nuvem da Shyft dará a Tetraphase ferramenta para obter Informações comerciais, Inteligência de mercado e Análise Profunda. A Tetraphase usa a plataforma de Ciências da Vida da Shyft para integrar fontes de dados e criar visão abrangente de informações clínicas e comerciais que fornece à Tetraphase análises para apoiar lançamento e visão de necessidades de pacientes e prestadores.
Moral da Nota: históricamente, a Netflix dependia das avaliações de vídeos dos clientes ao enviar DVDs pelo correio, agora, tem acesso a conjunto de dados mais amplo do que cada membro assiste, quando assiste, o lugar na tela da Netflix em que o cliente encontrou o vídeo, recomendações que o cliente não escolheu e a popularidade dos vídeos no catálogo. Todos esses dados são alimentados em vários algoritmos por técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina que usam abordagens supervisionadas e não supervisionadas de acordo com os autores. Um algoritmo de similaridade de vídeo para vídeo, ou Sims, faz recomendações na linha “porque você assistiu”, um algoritmo de classificação de vídeo personalizado, ou PVR, seleciona a ordem dos vídeos em linhas de gênero usando um subconjunto arbitrário do catálogo Netflix sendo que o PVR funciona melhor quando misturado com “popularidade não personalizada”. A empresa estima que seus algoritmos gerem US$ 1 bilhão por ano em valor com a retenção de clientes e, quando intuição falha, dados do aprendizado de máquina vencem sendo que em uma tela do Netflix um usuário vê 40 linhas de categorias de vídeo, com cada linha contendo até 75 vídeos, embora uma seleção tão grande muitas opções podem ser contraproducentes e, como qualquer negócio digital, ou mesmo um supermercado com fileiras de cereais matinais, a Netflix tem pouco tempo para prender a atenção do cliente. O algoritmo “Top N ranker”, que faz recomendações na linha “Top Picks”, linha “Trending Now” em tendências de curto prazo, como interesse em filmes de férias ou filmes em eventos climáticos são “poderosos preditores de vídeos que os membros assistirão especialmente quando combinados com a dose certa de personalização”.