借助Amazon Bedrock和Amazon SageMaker，MSK可以利用大型语言模型突破AI模型构建中的数据质量瓶颈。通过安全微调去身份化的患者数据，能够实现数据密度与处理速度的双重提升，并提供AI模型性能的验证平台，增强模型输出的可信度。得益于此，MSK的研究人员及医疗服务提供者能够更加精准地追踪患者癌症随时间发展的轨迹，并以可计算的方式呈现。结合先进的肿瘤学和临床响应预测，这种数据驱动的方法不仅有助于发现新的科研洞察，还将推动个性化治疗发展、改善患者护理体验。