医疗数据分析，从几周缩短到几天
- AWS SageMaker Data Agent：使用自然语言分析医疗数据的 AI agent
- 无需代码即可执行队列比较和生存分析
- 2025 年 11 月发布，可在 SageMaker Unified Studio 中免费使用
发生了什么？
AWS 发布了用于医疗数据分析的 AI agent，SageMaker Data Agent。流行病学家或临床研究人员用自然语言提问，AI 会自动生成并执行 SQL 和 Python 代码。[AWS]
以前，为了进行医疗数据分析，需要访问多个系统才能访问数据。需要等待权限、理解模式并亲自编写代码。这个过程需要几周时间。SageMaker Data Agent 将其缩短到几天或几小时。 id=”%EC%99%9C-%EC%A4%91%EC%9A%90%ED%95%9C%EA%B0%80″>为什么重要？
坦率地说，医疗数据分析一直是一个瓶颈。流行病学家将 80% 的时间用于数据准备，而只将 20% 的时间用于实际分析。现实情况是，每个季度只能进行 2-3 项研究。
SageMaker Data Agent 颠倒了这个比例。它大大缩短了数据准备时间，让您可以专注于实际的临床分析。我个人认为，这将直接影响患者治疗模式的发现速度。
特别令人印象深刻的是，可以用自然语言请求复杂的任务，例如队列比较和 Kaplan-Meier 生存分析。如果您说“请分析男性病毒性鼻窦炎患者和女性患者的生存率”，AI 会自动制定计划、编写代码并执行。[AWS]
它是如何工作的？
SageMaker Data Agent 以两种模式运行。首先，您可以直接在笔记本单元格中使用内联提示生成代码。其次，Data Agent 面板将复杂的分析任务分解为结构化的步骤进行处理。[AWS]
Agent 会检查当前的笔记本状态，了解数据目录和业务元数据，并生成与上下文相关的代码。它不是简单地输出代码片段，而是制定完整的分析计划。[AWS]
未来的展望是？
德勤的一项调查显示，92% 的医疗高管正在投资或试验生成式 AI。[AWS] 对医疗 AI 分析工具的需求将继续增长。
如果像 SageMaker Data Agent 这样的 agent 型 AI 能够加快医疗研究的速度，那么它可能会对新药开发和治疗模式的发现产生积极影响。但一个令人担忧的问题是数据质量。无论 AI 多么快，如果输入数据一团糟，结果也会一团糟。
常见问题 (FAQ)
问：SageMaker Data Agent 的费用是多少？
答：SageMaker Unified Studio 本身是免费的。但是，实际的计算资源（EMR、Athena、Redshift 等）会根据使用情况收费。笔记本电脑在前两个月有 250 小时的免费套餐，因此您可以轻松地进行测试。
问：支持哪些数据源？
答：它连接到 AWS Glue Data Catalog、Amazon S3、Amazon Redshift 和各种数据源。如果您有现有的 AWS 数据基础设施，您可以立即连接。它还与医疗数据标准 FHIR 和 OMOP CDM 兼容。
问：哪些地区可以使用？
答：SageMaker Unified Studio 支持的所有 AWS 区域都可以使用。最好查看 AWS 官方文档，确认是否支持首尔区域。
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参考资料
- Agentic AI for healthcare data analysis with Amazon SageMaker Data Agent – AWS (2026-02-03)
- Introducing Amazon SageMaker Data Agent – AWS (2025-11-21)
- Amazon SageMaker Unified Studio – AWS