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Category: Healthcare

AWSが支えるCOVID-19との闘い②ー科学的知見を社会に発信ープロジェクト分析リーダ・慶應義塾大学 野村准教授に訊く舞台の裏側

全4回に渡ってお届けする連載ブログ「AWSが支えるCOVID-19との闘い」。前回に引き続き、第2回では、プロジェクト分析リーダである慶應義塾大学 野村准教授に、神奈川県を皮切りに始まったプロジェクトのローンチから、他県への展開、疫学的知見・分析手法・ノウハウを一般社会へ広く公開・還元したエピソードをご説明いただきます。 LINEアカウント「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」のローンチ 2020年3月5日、LINEを活用した新型コロナウイルスに対する個別情報提供システム「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」の運用を始めました。日本が新型コロナの感染拡大の入り口にあった当時、「今すぐ可能なアプローチで、できる限りのことがしたい」という趣旨の元、行政や民間、アカデミア等の有志が集まり、ローンチに至りました。 このプロジェクトはLINEを使って新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のハイリスク群や潜在的罹患者のスクリーニングとフォローアップ、軽症者支援を効率的に行うためのシステムです。さらに、ユーザーが入力したデータを集積し分析することで、感染拡大や風評等二次被害の防止、及び予防・治療を含む今後の感染症対策に資する対策を検討することも目的としております。 主体は神奈川県で、行政の情報提供、相談支援業務の一環として行なっています。LINE株式会社からは、本システムの開発と維持管理を提供して頂き、Amazon Web Services(AWS)には本プロジェクトのデータ保管スペースとしてAmazon Simple Storage Service (Amazon S3)を提供頂いており、ローンチ時に迅速な判断で対応して頂きました。神奈川県顧問として本プロジェクト進行を統括する一人である宮田裕章氏が主任教授を務める慶應義塾大学医療政策管理学教室が、アカデミアで取り組むデータ処理と対応策の検討を主に担っています。筆者は当教室の特任准教授としてアカデミアチームをリードしています。 ローンチまではわずか約2週間 プロジェクト実施におけるLINEシステムの負荷や県電話窓口業務の負担のシミュレーション、感染症専門的な観点からのユーザーへのフィードバック情報の適切性の検討、そして数理統計学的な観点からのアンケート項目や配信計画の設定など、関係有志の専門性を最大限に生かす形でプロジェクトは始動しました。そこからローンチまでは昼夜を問わずオンライン上で激しい議論を交え、わずか2週間でシステムの運用が始まりました。 アカデミアチームの編成と役割 データ処理については、疫学・公衆衛生学や社会科学からのアプローチという学際的な性格を持ち、高度な統計分析とコンピュータサイエンスに関する専門知識を擁するためのアカデミアチームが必要でした。今ではメンバーは10人以上おり、皆本業の大学・民間の所属組織で実務をこなしつつ、半数以上が博士号を持ち、研究・開発、提言やコンサルティング業を中心に、データ分析に特化した若手のチームです(本項下部にリスト)。 慶應義塾大学 研究室におけるプロジェクトメンバーとのディスカッション風景   ユーザーが入力した情報はAWSに蓄積され、アカデミアチームはそのデータを当時は毎週の頻度で分析・集計し、神奈川県の担当者らにフィードバック、必要に応じて知事会見用の資料作成の補助や内容確認を行い、最終的に分析結果を知事が会見等で発信しながら、県の感染拡大防止策に役立てて頂きました。 例えば、令和2年3月27日(金曜)の神奈川県知事の定例会見では、手洗いうがいなど、個人で出来る基本的な感染症対策は90%以上の回答ユーザーが行っている一方で、テレワークや時差通勤など、社会システムとしての実装が求められる対策は、ほとんど進んでおらず、わずか10%程度の実施率であったことが発表されました(参考1)。 (参考1 ) 出典:https://www.pref.kanagawa.jp/chiji/press-conference/2019/0327.html   また、令和2年4月1日(水曜)臨時会見では、回答ユーザーにおける発熱者割合が上昇傾向にあり、警戒を要することが発表されました。これらはAWS上の回答データをアカデミアチームが分析し、結果を県に提示し、知事が会見で発信する、という一連のシステム運用の事例です(参考2)。 (参考2) 出典:https://www.pref.kanagawa.jp/chiji/press-conference/2020/0401.html システムの他県への拡大と、データの可視化 一方で、神奈川県発祥の「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」は、そのシステム運用を今では33都道府県(11月末時点:自治体や省庁の公式アカウント一覧 )に展開しています。そしてそのほとんどが3月中にローンチされました。AWS上に収集される回答ユーザーのデータを、アカデミアチームが分析し、個別に県にフィードバックするというサイクルには限界があるため、IQVIA ジャパンにAWS上でのデータのビジュアル化を設計・実装頂きました。収集されるデータを直にビジュアル化することで、データサイエンスを専門としない都道府県の担当者によるデータ解釈を容易にすると同時に、各種会見や感染拡大・防止活動のための自由な資料作成を可能にします。アカデミアチームによる監修や、各県担当者との同時説明会を得て、4月末には実装されました。 科学的知見を社会に発信 アカデミアチームでは、本プロジェクトを通して得られた新型コロナウイルス感染症に関する疫学的知見や、分析手法・ノウハウを一般社会へ広く公開し、還元していくことに力を入れています。例えば、発熱症状と新型コロナウイルス感染には時間的、空間的に有意な相関関係があることを示し、ウイルス検査が全国的に迅速に受けられない状況では、LINEのようなSNSを活用した症状モニタリングが非常に有用であることをまとめました成果を、査読付きの国際的英字誌に発表しました(文献1,2,3)。 (文献1) 出典:https://www.thelancet.com/journals/lanwpc/article/PIIS2666-6065(20)30011-0/fulltext (文献1) 出典:https://www.thelancet.com/journals/lanwpc/article/PIIS2666-6065(20)30011-0/fulltext   また、社会的距離政策を後押しするエビデンスとして、テレワークの実施と発熱症状には相関があり得ること(文献4)、上述の神奈川県知事会見で発表された予防行動に関するデータ(個人でできる予防と社会的サポートが必要なテレワークのような予防対策にはその実施率に大きな乖離があること)(文献5)、自粛要請・緊急事態宣言に伴う新型コロナウイルスの感染経路の変化について議論(文献6)、さらに、新型コロナウイルス感染症に罹患されている人が身近にいる人ほど、不安を抱えている人が多い可能性(文献7)などを発表しています。 また、英医学誌The Lancet Regional Healthの新型コロナウイルス感染症の症状モニタリングシステムに関するコメンタリー が、この日本の「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」を大規模疫学モニタリングの事例として紹介し、国際的に高い評価を得ています(参考3)。 (参考3)  https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2020.100024 今後に向けて 「第3波」の流行に備えて日本では何が必要なのか、何を準備すべきかという点を個別具体的に考えるための一助として、「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」から得られる知見を個人はもちろん、各自治体や政府、民間等に役立てて頂きたいと思っています。 アカデミアチームメンバー(五十音順敬称略 2020年10月現在) 瓜生真也、江口哲史、川島孝行、河村優美、史蕭逸、田上悠太、高柳慎一、野村周平、牧山幸史、松浦健太郎、宮田裕章、米岡大輔 アカデミアチーム発表論文(2020年10月現在) […]

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AWSが支えるCOVID-19との闘い①──LINEパーソナルサポートプロジェクトは、なぜAWSクラウドでなければならなかったのか?―発案者・宮田裕章教授に訊くAWSの魅力

世界的に甚大な災禍をもたらした新型コロナウイルス感染症(COVID-19)。日本では当初、感染経路の追跡と水際対策を徹底してきましたが、市中感染が拡大するにつれビックデータを活用した感染防止のプロジェクトが進行しました。基盤として活用されたのはAWSクラウドです。なぜこのプロジェクトにAWSクラウドが必要とされたのでしょうか? 今回は、プロジェクトの発案者である宮田裕章教授に、当社の執行役員 宇佐見 潮がお話を伺いました。 感染拡大防止には、ビッグデータのリアルタイム解析が不可欠 振り返れば、2020年1月15日に国内での最初の新型コロナウイルス感染者が確認されて以降、3月下旬からは大都市圏を中心に感染が急速に拡大。これを受けて国では、4月7日に東京、神奈川、埼玉、千葉、大阪、兵庫、福岡の7都府県に対し緊急事態宣言を発出し、4月16日にはその対象を全国に拡大しました。 当初はクラスターを中心に、検査数を絞りながらの対策が功を奏していましたが、感染が拡大し、感染経路の把握が難しくなるのを見越してあるプロジェクトが進められました。それが、LINEを活用した「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」です。 このプロジェクトの発案者であり展開を牽引してきた立役者が、慶應義塾大学医学部でデータサイエンス、科学方法論を専門とされている宮田裕章教授です。 宮田教授自身、これまでは感染症分野にほとんどかかわってこられなかったといいますが、2月中旬、ダイヤモンド・プリンセス号の船内で感染が拡大し、首都圏に感染者が増えだした際には新型コロナ対策に強い関心を寄せるようになられたといいます。 「これまでの感染対策というのは、症状が急激に表れている患者治療と水際での封じ込めに主眼が置かれていましたが、感染が市中に広がってきて、感染経路が追跡できなくなったときに、PCR検査で陽性者判定された患者の外側で何が起こっているか、その実態を把握しなければ有効な対策を講じることはできません。それには、必要なデータを速やかに収集し、その分析を行って、有効な対策につながる洞察を得ていくことこそが不可欠だと考えました」(宮田教授)。 ユーザーに価値を提供する仕組みでなければ成り立たない そこで、宮田教授は、自身が顧問を務めている神奈川県へ働きかけ、3月5日には早くも、県の公式LINEアカウント「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」が開設されました。これは、県民がLINEを通じて自らの状態を入力することで、自身の状態に合わせた新型コロナウイルスに関する情報が得られるというサービスです。 神奈川県のLINE公式アカウントと友だちになり、発熱しているか、咳などの症状が出ているかなど体調を入力いただくと、それにあわせ診療の必要性や地域の保健所などの連絡先などを提供するというもの。集めたビッグデータを分析し、例えば発熱者が増える傾向にある地域やリスクなどを予測し、行政側で対策を講じる仕組みです。 「分析の精度を保つには、データ量が必要です。そのため、まずはサービスを使ってもらえなければ話になりません。ユーザーに価値を提供できる仕組みでなければなりませんでした。当然UX(ユーザーエクスペリエンス)には非常に力を入れましたし、集めたビッグデータを迅速に分析して、対策に反映するためにはオンプレミスの選択肢はなく、クラウドベースでなければなりませんでした」と宮田教授は振り返ります。 国内に膨大なユーザーを有するLINEは、そうした全国展開を目指したサービスのフロントエンドを担うシステムとして、使ってもらえる仕組み作りの観点からまさにうってつけだったと言います。 一方、サービスのバックエンドにあって、収集したセンシティブなデータを格納し、分析に供するための基盤には、AWSにお声がけいただきました。「スピード感はもちろん、セキュリティ対策、リスク管理などに要する作業負荷などを考え合わせれば、AWSクラウドがまっさきに思い浮かんだ」と宮田教授は振り返ります。 結果、仕組みとしては大きく2つのシステムが稼働しています。サービスを提供するパーソナルサポート部分、そしてその取得したデータ転送を受け、分析するための慶應義塾大学管理下のプラットフォームです。双方基盤としてAWSクラウドを活用いただいています。 AWSクラウドが選ばれた理由 サービスを支えるクラウドインフラとして我々にご相談いただいた理由として宮田教授は、いくつかのポイントを挙げています。 まずは、「エンジニアフレンドリー」なところがAWSの大きな魅力だったといいます。「私自身、これまで様々なデータ活用のプロジェクトに携わり、エンジニアの方々と共創する中でシステム構築の容易さにおいて、エンジニアの方々から絶大な支持を獲得しているのがAWSでした。そのほかにも、セキュリティ面や堅牢性、そして何よりもクラウドサービスとしてのグローバルでの圧倒的な存在感などもあって、AWSを最優先の選択肢とすることは必然だったといえます」と宮田教授は強調します。 宮田教授はまた、AWSの意思決定や構築に際しての「スピード感」も高く評価頂きました。「プロジェクトへの協力をAWSさんに求めたのが2月24日のこと。1時間後には承諾のお返事をいただけて、非常に驚きました。」(宮田教授)。 というのも、ちょうど宮田教授からお声がけをいただいた際に、当社では世界の各拠点の幹部の間で、コロナ禍を乗り越えるための支援の検討を進めているところでした。当社としてコロナ禍対策の領域で、わが国社会に対して速やかに貢献を果たしていきたいとの思いから、お声がけいただいた1時間後には受諾の旨の返答となったのです。 「AWSさんに感じるのは、クラウドを基点にしたコミュニティを形成する上でとてもフェアでニュートラルなことです。実はこれはこれからのデータ駆動型の時代には非常に重要な点になると考えています」(宮田教授)。 次回以降、本プロジェクトにおけるデータ解析の目的、システム概要、分析結果などをご紹介していきます。第2回のブログでは、主に慶應義塾大学の研究室において、どのような課題を解決しながらデータ分析を行い、どのような成果をあげたかを紹介します。第3回目では、より具体的に、どのような要件の下でAWS環境上にデータ解析基盤を構築し運用に入っていったかを、解析のご支援に関わったIQVIA ジャパン様とAWSの担当者たちにより解説いたします。そして最後に第4回目では、一連のプロジェクト全体での成果、さらには宮田教授が指摘するデータ駆動型社会の今後のビジョンなどについて、改めてご紹介します。 * * * * このブログは、 慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室 教授 宮田裕章氏へのインタビューを、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 執行役員 パブリックセクター 統括本部長の宇佐見 潮が取材・執筆を担当しました。 今後とも日本の公共部門ブログ(日本語)やウェブサイト、又AWS 公共部門ブログ(英語版)等 AWS の最新ニュース・公共事例をぜひご覧いただき、デジタル化の推進にお役立ち頂ければ幸いです。 AWSが支えるCOVID-19との闘い ブログシリーズ ①LINEパーソナルサポートプロジェクトは、なぜAWSクラウドでなければならなかったのか? 発案者・宮田裕章教授に訊くAWSの魅力 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response1_profmiyata/ ②科学的知見を社会に発信ープロジェクト分析リーダ・慶應義塾大学 野村准教授に訊く舞台の裏側 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response2_profnomura/ ③刻々と変わる可視化ニーズをAWSクラウドでどう実現したか?― IQVIAジャパンに訊くELT処理・BIダッシュボードの実装・運用 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response3_iqvia/ ④宮田裕章教授が語る「データ駆動型社会」という未来―「誰一人取りこぼさない」を実現するためのAWSの役割とは? https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response4_profmiyata/ 番外編 AWSとLINEが推進する3つのDX支援~企業のDX、自治体のスマートシティ、医療ICTの社会実装~ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_responseextra_line/ 公共機関における […]

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AWSはコロナ禍でのコンタクト・トレーシングを支援──スケーラブル・高速・安全なクラウド・ソリューションを通じて

AWSはCOVID-19との闘いを支援 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、 COVID-19 がもたらす課題に政府機関・医療機関・民間企業のお客様が迅速に対応できるよう、支援を継続しています。パンデミックが始まってから数か月で、世界中の政府や組織が、ウイルスの追跡や感染を把握し、感染の拡大を更に効率的に防ぐための取り組みを加速できるようAWSは支援してきました。これらは、世界保健機関 (WHO) とその事務局長である Tedros Adhanom Ghebreyesus 博士が強調した原則です。同事務局長は、「すべての症例が迅速に発見され、検査され、隔離されるほど、このウイルスは拡散しにくくなる。この原則が、多くの命を救うでしょう」と述べています。 世界的な症例数が驚くべき速度で増加し続けているため、ウイルスの拡散を遅らせ、命を救い、経済を完全に再開するために、患者の発見・検査・隔離が世界的に不可欠です。 こうした公衆衛生の必須条件を満たすために、各国政府は「コンタクトトレーシング」と呼ばれる確立された技術の使用を拡大しています。 コンタクトトレーシングとは、公衆衛生で最も古い手法の 1 つであり、 エボラウイルス、結核、麻疹などの感染症の広がりを制限するために活用されてきました。 現在のパンデミックに対峙する際に、革新的な企業や政府は、AWS が提供する広さと深さがあるサービスを活用して、確認されたケースや疑いのあるケースを公衆衛生従事者が調査し、感染の可能性のある個人を特定し、さらなる感染を防ぐためにそうした個人を隔離し、病気の兆候を監視するためのツールを強化しています。 公衆衛生最前線で活用される、データ収集ソリューション COVID-19 は症状が現れる前に個人間で拡がる可能性があるため、症例調査と接触追跡活動は迅速に行われ、かつ、徹底して行われなければなりません。従来の電話等のツールによる追跡の手法と組み合わせることで、デジタルツールは症例の調査を強化、大幅にスピードアップし、パンデミックを抑制するために必要な大規模な新しい症例管理に役立ちます。 AWS パートナーネットワーク (APN) パートナーである Dimagi は、MIT メディアラボ、Harvard-MIT ヘルスケアサイエンスおよびテクノロジープログラムによって 2002 年に設立され、COVID-19 を含めて、疾患および健康管理のために最前線の医療従事者によって広く使用されている安全な追跡ソリューションを提供しています。Dimagi の CommCare は、COVID-19 に対応しており、ニューヨーク州がこのツールを接触追跡機能をスケールアップするために使用しています。 「ニューヨーク州は、Dimagi の CommCare プラットフォームと Amazon Connect を使用して、公衆衛生担当者が州全体の重要な情報を大規模に活用し、伝達できるようにする総合的な接触追跡システムを速やかにデプロイしました」と、ニューヨーク州最高保健情報責任者である Mahesh Nattanmai 氏は述べています。「Dimagi の公衆衛生に関する専門知識とクラウドベースのテクノロジーを組み合わせることで、公衆衛生関係者からのフィードバックに基づいて接触追跡アプリケーションを定期的に改善し、このパンデミックの進展に応じて、スピードと俊敏性をもって改善することができました。」 CommCare はモバイルデータ収集およびサービス提供プラットフォームであり、医療機関は、スクリーニングや接触追跡から患者のモニタリング、ケア後のサポートまで、効果的な COVID-19 対応のすべてのフェーズに応じたカスタムモバイルアプリケーションを迅速に構築およびデプロイできます。CommCare […]

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NIH STRIDESの成果として: 米・国立生物工学情報センターのコロナウイルスゲノム配列データセットをAWS上で公開

Amazon Web Services (AWS) と 米・国立衛生研究所 (National Institutes of Health :NIH) の米・国立生物工学情報センター (National Center for Biotechnology Information: NCBI) は、新型コロナウイルス感染症  (COVID-19) の研究を支援するためのコロナウイルスゲノム配列データセットの作成を発表しました。このデータセットは AWS Open Data Sponsorship Program によってホストされ、AWS 上の Registry of Open Data でアクセス可能であり、研究者がCOVID-19の研究で使うためにコロナウイルスの配列データに無料で素早く簡単にアクセスできます。 コロナウイルスのデータをクラウドに一元化 コロナウイルスゲノム配列データセット は、研究者が提出した次世代シーケンスのデータ(元のファイル形式)と、米・国立医学図書館 (National Library of Medicine : NLM) で NCBI によってホストされる SRA プロセスのシーケンスデータ(ETLファイルフォーマット)の集合体です。このデータセットは、NIH Science and Technology Research Infrastructure for Discovery,Experiments,and Sustainability […]

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