随着医疗信息化的发展，电子健康记录（EHR）开始变得无处不在，如今，越来越多的电子健康记录（HER）数据库向研究者开放，数据库中包含的数据越来越丰富详尽，这些数据库为研究者们提供了宝贵的资源。然而，由于医疗领域的特殊性，中国医疗的数字化转型之路尚处于起步阶段，在医疗大数据应用的领域，医院、医疗科研机构和医生，都面临着多方面的挑战需要克服——这也是和鲸科技所面临的发展难题。
直面医疗数字化挑战,科技予力临床数据分析和鲸科技（运营主体为“上海和今信息科技有限公司”）2015年创始于上海，是中国领先的“数据科学协同平台”供应商，以“connect people with data ”为使命，专注于挖掘商业数据和数据人才的价值。旗下拥有连接30万数据人才的第三方数据科学社区——和鲸社区（即Kesci.com，原“科赛网”），以及具备国际先进水平的数据科学协同平台——KesciLab（简称“K-Lab”）。
在和鲸科技看来，要解决医疗大数据利用的问题，首先需要打破医疗数据各领域之间的壁垒，将来自临床医疗、数据科学、统计学、信息学等领域的专业人才汇聚在一起，在一个平台上实现协作，并充分发挥自身的经验、学术背景优势，才能实现对医疗数据的良好应用，将医疗数据深度分析，以合作解决临床医生面临的众多问题并满足的医疗需求。
对于医疗科研机构来说，要构建大数据解决方案也面临着较高的技术门槛与资金压力。要让医疗行业的用户充分借助数据科学来提升科研水平，考虑用户的实际情况，和鲸科技认为采用软件即服务(SaaS)的方式进行数据科学与协作平台的交付最为合适。
基于云原生的方式开发KesciLab能够依托云计算按需计算的能力，和即用即付定价模式的优势来帮助客户扩展任务，也让能够以云计算平台的快速响应为基础而构建数据分析应用平台，为数据分析任务提供更高的灵活性、弹性和可移植性。在经过横向对比后，和鲸科技最终选择了Amazon Web Services（AWS），并加入AWS合作伙伴网络（APN）。
在云服务领域，AWS在丰富性方面始终走在市场前沿，尤其是在数据类服务上。基于 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)所支持的主流学习框架，和鲸科技的K-Lab协同平台能够根据医疗行业客户的需求，灵活选择所需的应用程序框架进行构建。与此同时，AWS的托管服务易于整合，和鲸科技的研发团队采用了Amazon EC2、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)、AWS Lambda等服务来构建K-Lab平台，可以用模块化的方式灵活组合并避免环境的复杂化。
打造云计算协同平台,全面重构医疗大数据分析通过AWS，和鲸科技可以利用AWS的弹性基础设施快速构建具有高性能计算能力的平台，不仅可以帮助医疗机构消除对本地昂贵基础设施的依赖，同时也能够通过Amazon EC2 强大的CPU、GPU算力来提升模型训练的性能，让医疗科研机构能够从更快的模型训练中获得所需的科研洞察力。
“作为APN合作伙伴，我们可以获得丰富的技术和资源支持，让我们的研发过程变得更加容易，使得K-Lab 科研版的价格更具竞争力，我们能够为市场交付具有成本效益的解决方案，让医疗行业的客户从中受益。”
——和鲸科技 CEO 范向伟
对于医疗机构的科研人员来说，在使用基于AWS的K-Lab 科研版后，跨学科的创新协作变得更加便利和高效。医疗团队可以快速根据患者的生命体征，以及治疗方式的血清钠建立机器预测模型，并基于模型做出演示App应用，临床和工程人员都能通过K-Lab动手参与数据实践，体验医疗数据分析的全部流程。
“数据与医疗结合的科研创新离不开强大的数据库和科学的分析方法，AWS与和鲸科技让数据科学在医疗行业的应用变得更便利与高效，不同背景的医学专业人士可以在K-Lab的平台上完成数据分析和科研协作，也让科研的深度和效率都得到了提升。”
——某三甲医院 数据科学家 李沛尧
未来，和鲸科技将继续借助身为APN合作伙伴在资源上的优势，将AWS在大数据、机器学习、人工智能等领域的能力，运用到数据科学SaaS平台的应用创新中，让数据科学的分类、建模、分析与可视化更加易用，从而助力更多行业客户利用数据实现业务的成功。
