AWS、ヘルスケア・ライフサイエンス業界向けサービスAmazon HealthLakeを発表
Amazon HealthLakeにより、ヘルスケア企業はクラウド上であらゆるデータの保存、変換、分析が可能に
Cerner、Ciox Health、コニカミノルタプレシジョンメディシン、Orion Healthなどの顧客企業がAmazon HealthLakeを採用
Cerner、Ciox Health、コニカミノルタプレシジョンメディシン、Orion Healthなどの顧客企業がAmazon HealthLakeを採用
（シアトル発、2020年12月8日発表）Amazon.com, Inc.（NASDAQ:AMZN）の関連会社であるAmazon Web Services, Inc.（AWS）は、「AWS re:Invent」にて、U.S. Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996（HIPAA: 1996 年制定の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）に対応した、ヘルスケア・ライフサイエンス業界向けのサービス、Amazon HealthLakeを発表しました。Amazon HealthLakeは、組織全体にわたってサイロ化されたデータや多種多様なフォーマットのデータを、一元化されたAWSデータレイクに集約し、機械学習を活用して自動的に標準化します。臨床情報のそれぞれの構成要素を特定し、標準化されたラベルでイベントをタイムラインビューでタグ付け、また、インデックス化します。これによって、情報の検索が容易になり、すべてのデータを医療情報交換の標準規格であるHL7 Fast Healthcare Interoperability Resources（FHIR）のフォーマットに構造化することで、患者個人の健康や公衆衛生の状況を包括的に把握できます。Amazon HealthLakeを利用することで、クエリ処理、分析、機械学習の実行が容易になり、新たに標準化されたデータから有意義な価値を引き出せるようになります。医療機関、製薬企業、臨床研究者、保険者などは、Amazon HealthLakeを利用し、医療データの傾向や異常を特定し、病状の進行状況、臨床試験の有効性、保険料の正確性、その他多くの用途に関し、従来よりも正確な予測を行うことができるようになります。詳細については、https://aws.amazon.com/jp/healthlake/をご覧ください。
機械学習が浸透するなか、多様な業種の企業は、自社のデータに機械学習を適用することで、有意義なビジネス価値を見出そうとしています。ヘルスケア業界ではオペレーションの改善と患者ケアの向上に向けて機械学習が活用されており、3M、Anthem、アストラゼネカ、ブリストル マイヤーズ スクイブ、Cerner、フレッドハッチソンがん研究センター、GEヘルスケア、インフォア、ファイザー、フィリップスなどのAWSの顧客は、膨大なデータの中からより多くの価値を引き出すため、クラウドと機械学習を利用しています。ヘルスケア企業・機関では、家族歴や臨床所見から診断、投薬に至るまで日々膨大な量の患者情報が生成されており、患者の健康状態を包括的に把握するため分析や機械学習を活用し、ケアの向上、公衆衛生の傾向分析、業務効率の改善に取り組んでいます。しかし、臨床情報は複雑であり、周知の事実として、データはサイロ化され、不完全かつ非互換で、複数の場所に分散したオンプレミスシステムに保存されています。こうしたデータのすべてを集約し、HL7 FHIRのフォーマットに変換することは、構造化データの標準化という目標に向けた第一歩ですが、データの大部分は構造化されていない状態にあり、すべてのデータを理解してクエリ処理できるようにするには、時系列でのタグ付け、インデックス化、構造化が必要です。一部のヘルスケア企業・機関は、非構造化データ（例：病歴、医師のコメント、医用画像レポート）の変換や、臨床情報（例：診断、処方、治療）のタグ付けのプロセスを自動化するため、ルールベースのツールを構築していますが、異なるシステムを横断したデータの標準化が必要なことや、ツールが表記のゆれ、誤字脱字、文法ミスなどを汲み取ることができないことから、こうしたソリューションは往々にして、有効に機能していません。汎用の光学文字認識（OCR）ソフトウェアを用いてデータソースを処理する企業もありますが、こうしたツールには有効な処理に必要な医学の専門知識が欠けているため、医療従事者による手作業でのデータ入力に頼らざるを得ず、デジタル化のプロセスには追加コストがかかります。データの集約化・構造化が可能な場合も、データの関係性を明らかにし、傾向を見極め、正確な予測を行うには各企業・機関で独自の分析および機械学習アプリケーションを構築する必要があります。こうした作業のすべてを行う際のコストや運用の複雑さは、大半の企業・機関にとって非常に高額な費用を要するため、その結果、大多数は、患者や地域社会の健康を向上させるためにデータを活用するという機会を活かしきれていないのが現状です。
Amazon HealthLakeは、医療機関、保険者、製薬企業などを対象に、すべての患者データを一元管理し、そのデータを価値あるものにするサービスであり、これによりヘルスケア企業・機関は、患者の健康と公衆衛生に関し、より正確な予測を立てることができるようになります。この新しいHIPAA対応サービスを利用することで、企業・機関は保存、タグ付け、インデックス化、標準化、クエリ処理、機械学習を適用し、クラウド上にあるペタバイト規模のデータを分析できます。また、医療データをオンプレミスのシステムからクラウド上のセキュアなデータレイクへと容易に複製することができ、多様なフォーマットの患者記録は自動的に標準化されます。Amazon HealthLakeは、医療用語を理解できるようトレーニングされた機械学習を使用し、臨床情報のそれぞれの構成要素を特定・タグ付けし、イベントをタイムラインビューでインデックス化し、標準化されたラベル（処方、症状、診断、治療等）をデータに付加することで、医療データを容易に検索できるようにします。例えば、「血圧の高い患者にコレステロールを低下させる医薬品を使用して、昨年どのような効果があったか」といった質問に対して、迅速かつ正確に答えを見つけることが可能です。これを行うには、標準的な病状リストから「高コレステロール」を、治療メニューから「経口薬」を、「血圧」構造化フィールドから血圧値を選択することで、患者リストを作成できます。次に、期間、性別、年齢などの属性を選択し、リストの精度を高めることができます。さらにAmazon HealthLakeはヘルスケア企業・機関の全データをHL7 FHIRの業界標準フォーマットに自動的に構造化します。そのため、こうした情報は医療機関やサードパーティアプリケーション間で簡単・セキュアに共有でき、ヘルスケア企業・機関同士がより効果的に連携できる一方、患者は自分の医療情報に自由にアクセスできるようになります。
AWSのAmazon Machine Learning担当バイス・プレジデントのスワミ・シバスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）は、次のように述べています。「近年の電子カルテの台頭により、医療データのデジタル化は爆発的に進んでいるものの、機械学習などの技術を使って医療データから価値を引き出すことは依然として困難であり、さまざまな障壁があると、多くの組織から聞いています。ヘルスケア企業・機関はAmazon HealthLakeを利用することで、クラウド上の医療データの変換に必要な時間をこれまでの数週間から数分間に短縮できるため、ペタバイト規模のデータでもセキュアに分析できます。これは、ヘルスケアの可能性を根底から再発明するものであり、患者個人と社会全体に、より個別化された予測可能な治療を提供するという業界全体の目標に向けて、私たちは大きく前進することができます。」
すべてのデータを集約、ラベル付け、インデックス化、構造化することで、顧客にとっては、クエリ処理、分析、機械学習の使用が容易になり、データを理解可能な形式にできます。インタラクティブなダッシュボードを作成するAmazon QuickSightや、カスタムの機械学習モデルを容易に構築、トレーニング、デプロイするためのAmazon SageMakerなど、AWSの他の分析サービスや機械学習サービスとAmazon HealthLakeを併用することも可能です。例えば、ヘルスケア企業・機関はAmazon SageMakerのJupyter Notebookテンプレートを使用し、診断予測、再入院の可能性、手術室の利用予測など、一般的なタスクの分析を迅速かつ簡単に実行できます。ヘルスケアならびにライフサイエンス企業・機関はAmazon HealthLakeを使用し、患者の健康と公衆衛生の全体像を把握し、分析と機械学習によって洞察を導き出し、これまで不明瞭だった関係性や傾向を見出すことができます。
グローバルなヘルスケアテクノロジー企業であるCerner Corporationは、データを利活用してイノベーションを加速することで課題を解決することに注力しています。ヘルスケアの進化を通じて、臨床とオペレーションのアウトカム向上、臨床医の燃え尽き症候群の解消、健康の公平性向上を推進しています。Cernerの公衆衛生部門シニアバイスプレジデントであるライアン・ハミルトン（Ryan Hamilton）氏は、次のように述べています。「私たちCernerは、クラウドの提供、機械学習、AIを通じ、ヘルスケアの未来の変革に取り組んでおり、AWSとの協力を通じて新世代のヘルスケアイノベーションを加速する立場にあります。そして、その発端となるのがデータです。Amazon HealthLakeの提供開始により、多種多様なソースから患者データを迅速に読み取り、データを変換して高度な分析を行うことで、新たな洞察を引き出し、公衆衛生における我々の多くの取り組みに役立てることができると非常に期待しています。」
コニカミノルタプレシジョンメディシン（KMPM）は、より正確な疾患の予測、検出、そして最終的には治療を目指すプレシジョン・メディシン（個別化医療）の発展に貢献するライフサイエンス企業です。コニカミノルタ株式会社の専務執行役ヘルスケア事業本部長、またKMPMの会長兼CEOである藤井 清孝氏は次のように述べています。「KMPMは、病理、画像、遺伝子情報を含む膨大な医療データを処理するマルチモーダルプラットフォームを構築しています。Amazon HealthLakeへの参画によって、当社はこのマルチモーダルアプローチの真価を発揮し、データから、診断や創薬に有用な新たな因果関係や兆候を発見することができるでしょう。データサイエンティストと開発者で構成される当社の先端科学者チームは、こうしたデータの統合、階層化、構造化をより迅速に行い、臨床医や製薬パートナーが真のプレシジョン・メディシン推進に必要な洞察を導き出すことができると期待しています。」
アマゾン ウェブ サービスについて
アマゾン ウェブ サービス（AWS）は約14年にわたり、世界で最も包括的かつ幅広く採用されたクラウドプラットフォームになっています。AWSは、コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワーキング、分析、ロボット工学、機械学習および人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、モバイル、セキュリティ、ハイブリッド、仮想現実（VR）および拡張現実（AR）、メディア、ならびにアプリケーション開発、展開および管理に関する175種類以上のフル機能のサービスを提供しています。AWSのサービスは、24のリージョンにある77のアベイラビリティーゾーン（AZ）でご利用いただけます。これに加え、オーストラリア、インド、インドネシア、日本、スペイン、スイスを含む6つのリージョンにおける18のAZの開設計画を発表しています。AWSのサービスは、アジリティを高めながら同時にコストを削減できるインフラエンジンとして、急速に成長しているスタートアップや大手企業、有数の政府機関を含む数百万以上のアクティブなお客様から信頼を獲得しています。AWSの詳細については以下のURLをご参照ください。https://aws.amazon.com/
Amazonについて
Amazonは4つの理念を指針としています。競合他社ではなくお客様を起点にすること、創造への情熱、優れた運営へのこだわり、そして長期的な発想です。カスタマーレビュー、1-Click注文、パーソナライズされたおすすめ商品機能、Amazonプライム、フルフィルメントby Amazon（FBA）、アマゾン ウェブ サービス（AWS）、Kindleダイレクト・パブリッシング、Kindle、Fireタブレット、Fire TV、Amazon Echo、Alexaなどは、Amazonが先駆けて提供している商品やサービスです。Amazonについて詳しくはAmazon Newsroom（http://amazon-press.jp）およびAmazon ブログ（http://blog.aboutamazon.jp）から。
機械学習が浸透するなか、多様な業種の企業は、自社のデータに機械学習を適用することで、有意義なビジネス価値を見出そうとしています。ヘルスケア業界ではオペレーションの改善と患者ケアの向上に向けて機械学習が活用されており、3M、Anthem、アストラゼネカ、ブリストル マイヤーズ スクイブ、Cerner、フレッドハッチソンがん研究センター、GEヘルスケア、インフォア、ファイザー、フィリップスなどのAWSの顧客は、膨大なデータの中からより多くの価値を引き出すため、クラウドと機械学習を利用しています。ヘルスケア企業・機関では、家族歴や臨床所見から診断、投薬に至るまで日々膨大な量の患者情報が生成されており、患者の健康状態を包括的に把握するため分析や機械学習を活用し、ケアの向上、公衆衛生の傾向分析、業務効率の改善に取り組んでいます。しかし、臨床情報は複雑であり、周知の事実として、データはサイロ化され、不完全かつ非互換で、複数の場所に分散したオンプレミスシステムに保存されています。こうしたデータのすべてを集約し、HL7 FHIRのフォーマットに変換することは、構造化データの標準化という目標に向けた第一歩ですが、データの大部分は構造化されていない状態にあり、すべてのデータを理解してクエリ処理できるようにするには、時系列でのタグ付け、インデックス化、構造化が必要です。一部のヘルスケア企業・機関は、非構造化データ（例：病歴、医師のコメント、医用画像レポート）の変換や、臨床情報（例：診断、処方、治療）のタグ付けのプロセスを自動化するため、ルールベースのツールを構築していますが、異なるシステムを横断したデータの標準化が必要なことや、ツールが表記のゆれ、誤字脱字、文法ミスなどを汲み取ることができないことから、こうしたソリューションは往々にして、有効に機能していません。汎用の光学文字認識（OCR）ソフトウェアを用いてデータソースを処理する企業もありますが、こうしたツールには有効な処理に必要な医学の専門知識が欠けているため、医療従事者による手作業でのデータ入力に頼らざるを得ず、デジタル化のプロセスには追加コストがかかります。データの集約化・構造化が可能な場合も、データの関係性を明らかにし、傾向を見極め、正確な予測を行うには各企業・機関で独自の分析および機械学習アプリケーションを構築する必要があります。こうした作業のすべてを行う際のコストや運用の複雑さは、大半の企業・機関にとって非常に高額な費用を要するため、その結果、大多数は、患者や地域社会の健康を向上させるためにデータを活用するという機会を活かしきれていないのが現状です。
Amazon HealthLakeは、医療機関、保険者、製薬企業などを対象に、すべての患者データを一元管理し、そのデータを価値あるものにするサービスであり、これによりヘルスケア企業・機関は、患者の健康と公衆衛生に関し、より正確な予測を立てることができるようになります。この新しいHIPAA対応サービスを利用することで、企業・機関は保存、タグ付け、インデックス化、標準化、クエリ処理、機械学習を適用し、クラウド上にあるペタバイト規模のデータを分析できます。また、医療データをオンプレミスのシステムからクラウド上のセキュアなデータレイクへと容易に複製することができ、多様なフォーマットの患者記録は自動的に標準化されます。Amazon HealthLakeは、医療用語を理解できるようトレーニングされた機械学習を使用し、臨床情報のそれぞれの構成要素を特定・タグ付けし、イベントをタイムラインビューでインデックス化し、標準化されたラベル（処方、症状、診断、治療等）をデータに付加することで、医療データを容易に検索できるようにします。例えば、「血圧の高い患者にコレステロールを低下させる医薬品を使用して、昨年どのような効果があったか」といった質問に対して、迅速かつ正確に答えを見つけることが可能です。これを行うには、標準的な病状リストから「高コレステロール」を、治療メニューから「経口薬」を、「血圧」構造化フィールドから血圧値を選択することで、患者リストを作成できます。次に、期間、性別、年齢などの属性を選択し、リストの精度を高めることができます。さらにAmazon HealthLakeはヘルスケア企業・機関の全データをHL7 FHIRの業界標準フォーマットに自動的に構造化します。そのため、こうした情報は医療機関やサードパーティアプリケーション間で簡単・セキュアに共有でき、ヘルスケア企業・機関同士がより効果的に連携できる一方、患者は自分の医療情報に自由にアクセスできるようになります。
AWSのAmazon Machine Learning担当バイス・プレジデントのスワミ・シバスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）は、次のように述べています。「近年の電子カルテの台頭により、医療データのデジタル化は爆発的に進んでいるものの、機械学習などの技術を使って医療データから価値を引き出すことは依然として困難であり、さまざまな障壁があると、多くの組織から聞いています。ヘルスケア企業・機関はAmazon HealthLakeを利用することで、クラウド上の医療データの変換に必要な時間をこれまでの数週間から数分間に短縮できるため、ペタバイト規模のデータでもセキュアに分析できます。これは、ヘルスケアの可能性を根底から再発明するものであり、患者個人と社会全体に、より個別化された予測可能な治療を提供するという業界全体の目標に向けて、私たちは大きく前進することができます。」
すべてのデータを集約、ラベル付け、インデックス化、構造化することで、顧客にとっては、クエリ処理、分析、機械学習の使用が容易になり、データを理解可能な形式にできます。インタラクティブなダッシュボードを作成するAmazon QuickSightや、カスタムの機械学習モデルを容易に構築、トレーニング、デプロイするためのAmazon SageMakerなど、AWSの他の分析サービスや機械学習サービスとAmazon HealthLakeを併用することも可能です。例えば、ヘルスケア企業・機関はAmazon SageMakerのJupyter Notebookテンプレートを使用し、診断予測、再入院の可能性、手術室の利用予測など、一般的なタスクの分析を迅速かつ簡単に実行できます。ヘルスケアならびにライフサイエンス企業・機関はAmazon HealthLakeを使用し、患者の健康と公衆衛生の全体像を把握し、分析と機械学習によって洞察を導き出し、これまで不明瞭だった関係性や傾向を見出すことができます。
グローバルなヘルスケアテクノロジー企業であるCerner Corporationは、データを利活用してイノベーションを加速することで課題を解決することに注力しています。ヘルスケアの進化を通じて、臨床とオペレーションのアウトカム向上、臨床医の燃え尽き症候群の解消、健康の公平性向上を推進しています。Cernerの公衆衛生部門シニアバイスプレジデントであるライアン・ハミルトン（Ryan Hamilton）氏は、次のように述べています。「私たちCernerは、クラウドの提供、機械学習、AIを通じ、ヘルスケアの未来の変革に取り組んでおり、AWSとの協力を通じて新世代のヘルスケアイノベーションを加速する立場にあります。そして、その発端となるのがデータです。Amazon HealthLakeの提供開始により、多種多様なソースから患者データを迅速に読み取り、データを変換して高度な分析を行うことで、新たな洞察を引き出し、公衆衛生における我々の多くの取り組みに役立てることができると非常に期待しています。」
コニカミノルタプレシジョンメディシン（KMPM）は、より正確な疾患の予測、検出、そして最終的には治療を目指すプレシジョン・メディシン（個別化医療）の発展に貢献するライフサイエンス企業です。コニカミノルタ株式会社の専務執行役ヘルスケア事業本部長、またKMPMの会長兼CEOである藤井 清孝氏は次のように述べています。「KMPMは、病理、画像、遺伝子情報を含む膨大な医療データを処理するマルチモーダルプラットフォームを構築しています。Amazon HealthLakeへの参画によって、当社はこのマルチモーダルアプローチの真価を発揮し、データから、診断や創薬に有用な新たな因果関係や兆候を発見することができるでしょう。データサイエンティストと開発者で構成される当社の先端科学者チームは、こうしたデータの統合、階層化、構造化をより迅速に行い、臨床医や製薬パートナーが真のプレシジョン・メディシン推進に必要な洞察を導き出すことができると期待しています。」
アマゾン ウェブ サービスについて
アマゾン ウェブ サービス（AWS）は約14年にわたり、世界で最も包括的かつ幅広く採用されたクラウドプラットフォームになっています。AWSは、コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワーキング、分析、ロボット工学、機械学習および人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、モバイル、セキュリティ、ハイブリッド、仮想現実（VR）および拡張現実（AR）、メディア、ならびにアプリケーション開発、展開および管理に関する175種類以上のフル機能のサービスを提供しています。AWSのサービスは、24のリージョンにある77のアベイラビリティーゾーン（AZ）でご利用いただけます。これに加え、オーストラリア、インド、インドネシア、日本、スペイン、スイスを含む6つのリージョンにおける18のAZの開設計画を発表しています。AWSのサービスは、アジリティを高めながら同時にコストを削減できるインフラエンジンとして、急速に成長しているスタートアップや大手企業、有数の政府機関を含む数百万以上のアクティブなお客様から信頼を獲得しています。AWSの詳細については以下のURLをご参照ください。https://aws.amazon.com/
Amazonについて
Amazonは4つの理念を指針としています。競合他社ではなくお客様を起点にすること、創造への情熱、優れた運営へのこだわり、そして長期的な発想です。カスタマーレビュー、1-Click注文、パーソナライズされたおすすめ商品機能、Amazonプライム、フルフィルメントby Amazon（FBA）、アマゾン ウェブ サービス（AWS）、Kindleダイレクト・パブリッシング、Kindle、Fireタブレット、Fire TV、Amazon Echo、Alexaなどは、Amazonが先駆けて提供している商品やサービスです。Amazonについて詳しくはAmazon Newsroom（http://amazon-press.jp）およびAmazon ブログ（http://blog.aboutamazon.jp）から。
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