Category: AWS HealthOmics

서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시퀀서가 […]

서론 이전 블로그 [Strands Agents와 MCP를 사용한 신약 개발 연구 어시스턴트 개발]에서는 Strands Agents와 Amazon Bedrock을 사용하여 ArXiv, PubMed, ChEMBL, ClinicalTrials.gov와 같은 외부 데이터베이스를 검색하는 신약 개발 연구 어시스턴트를 소개했습니다. 이 AI 어시스턴트는 여러 과학 데이터베이스를 동시에 검색하고, 발견한 내용을 종합하여 약물 타겟, 질병 메커니즘, 치료법에 대한 포괄적인 보고서를 생성할 수 있었습니다. 하지만 실제 제약 […]