AWS以機器學習與分析服務 助力輝瑞加速藥物開發和臨床製造

AWS宣布正與輝瑞公司(Pfizer Inc.)合作打造基於雲端的創新方案，用於改善新藥的開發、製造和臨床實驗中的分配方法。2家公司透過新成立的輝瑞與亞馬遜合作團隊(PACT)計畫進行探索，將AWS的分析、機器學習、運算、儲存、安全和雲端資料倉儲等服務應用於輝瑞的實驗室、臨床製造和臨床供應鏈。例如，AWS正利用機器學習服務如Amazon Lookout for Equipment(分析感測器資料以偵測設備異常行為的AWS服務)預測機台保養，以幫助輝瑞強化臨床的連續生產流程。

因此，輝瑞能最大化臨床藥品製造設備(如離心機、攪拌機、研磨機、塗佈機和空氣調節器等)的工作時間。此次合作的重點是協助輝瑞更快速可靠地生產新藥，並評估新藥對病患的潛在健康效益。

AWS業務開發和產業副總裁Kathrin Renz表示：「愈來愈多的生命科學客戶正在尋找機會，在合適的時間拓展專業知識和洞察力、安全存取正確的訊息，以減少藥物開發和臨床實驗的時間和成本。AWS兼具廣度與深度的雲端功能，能協助輝瑞團隊透過安全、創新的研究方法，優化藥物開發和臨床製造流程。過去兩年已向世界證明，當人們的生命受到威脅時，速度和敏捷度在研究、開發和臨床製造週期的每一步都很重要。我們很自豪能與輝瑞合作，借助我們在雲端領域中深厚的專業知識，協助開發能大幅改善全球病患生活的解決方案。」

輝瑞藥物科學、全球研發和醫療副總裁Andrew McKillop表示：「輝瑞與AWS合作，目標是加快藥物探索和開發的流程，最終提升病患體驗並推出新療法。與AWS的機器學習和分析專家密切合作，我們將為科學家和研究人員提供洞察，協助他們找到改變病患生命的醫學突破。」

AWS正與輝瑞合作開發原型解決方案，在輝瑞固體口服藥物的臨床連續生產平台中偵測異常資料。該原型解決方案使用Amazon SageMaker(在雲端和邊緣快速建構、訓練和部署機器學習模型的AWS服務)、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Lookout for Metrics(自動偵測異常指標並判斷原因的AWS服務)和Amazon QuickSight(AWS的雲端商業智慧服務，由可拓展的機器學習驅動)。

該原型使用的機器學習模型可以提早警報，並引導使用者關注相關訊號，同時有超低的錯誤率。因此，輝瑞能處理可攜式連續微型和模組化(PCMM)製造設備和感測器提供的資料、檢測發生的異常情況、預測保養需求，進而縮短設備停機的時間。

輝瑞科學家也將與AWS醫療保健和生命科學家合作，探索輝瑞藥物科學小分子團隊的研究人員如何運用AWS的分析和機器學習服務，從過往文件中提取和挖掘訊息。

輝瑞累積大量文件及各種藥物開發過程中產生的寶貴資料，內容涵蓋合成化學途徑、配方、分析測試、開發方法、配方成分、臨床製造活動、批次紀錄、技術轉移以及許多其他類型的工作產生的各類型資料。這些文件中蘊含強而有力的洞察，如果研究人員能有效率地找到並連結正確資訊，將有機會開發新藥或重新運用現有藥物。

為了在正確的時間快速且安全地找到正確資訊，輝瑞藥物科學小分子團隊正與AWS合作開發一項原型系統，該系統可以自動從這些紀錄中提取、吸收並處理資料，幫助實驗室設計實驗。

該原型系統由Amazon Comprehend Medical(符合HIPAA要求的自然語言處理服務，能從不規則的醫學文字中精確且快速地擷取資訊)和Amazon SageMaker提供支援，並使用Amazon Cognito提供安全的使用者存取控制。