Amazon SageMaker を使用した Spectral MD による創傷ケアの近代化

Spectral MD, Inc. は、臨床研究ステージの医療機器会社であり、自らを「光の障壁を破って体内の奥底を見つめる」と説明しています。 最近、FDA によって「画期的デバイス」に指定された Spectral MD は、最先端のマルチスペクトルイメージングと深層学習テクノロジーを使用して、創傷ケアに優れたソリューションを提供します。ダラスに拠点を置くこの会社は、Amazon SageMaker や Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) などの AWS サービスに基づいて、前例のない創傷ケア分析への取り組みをサポートしています。クラウドプロバイダーとして AWS を使用することで、Spectral MD チームは、データが迅速かつ効果的に保存および処理されることを認識し、革新的な医療に集中できます。

「AWS を選択したのは、医療機器で使用される最先端の深層学習アルゴリズムを迅速にトレーニング、最適化、検証するために必要な計算リソースにアクセスできるからです」と、Spectral MD ソフトウェアチームのリードである Kevin Plant 氏は説明します。「AWS は、アルゴリズムの研究、開発、デプロイに不可欠な臨床データセットの安全なリポジトリとしても機能します」

アルゴリズムは 10 年前の会社独自の DeepView Wound Imaging System を用いています。非侵襲的なデジタルアプローチを使用して、臨床研究者が患者と接触することなく、隠れた病気を確認することができます。具体的にこのテクノロジーは、視覚的入力とデジタル分析を組み合わせて、複雑な創傷状態を理解し、創傷の治癒能力を予測します。ポータブルイメージングデバイスと AWS の計算能力を組み合わせて、臨床医は人間の目には見えない規模でも正確なスナップショットをキャプチャできます。

Spectral MD の革新的なソリューションでは、AWS サービスのおかげでコアな計算能力と機械学習による巧妙な処理、両方を実現することができました。会社は、デバイスでキャプチャしたデータを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存し、メタデータを Amazon DynamoDB に保存します。そこから、Amazon S3 Glacier のすべてのデータをバックアップします。このデータは、AWS 機械学習 (ML) によるイノベーションを促進します。

画像分類アルゴリズムにおけるトレーニングとデプロイを管理するために、Spectral MD は Amazon SageMaker と Amazon EC2 を使用します。これらのサービスは、チームがアルゴリズムのパフォーマンスを向上させ、深層学習アルゴリズムの研究を実施する場合にも役立ちます。

Spectral MD は、AWS サービスを使用することでデータサイエンスチームの時間を大幅に節約できるため、特にこの点を高く評価しています。Plant 氏は次のように述べています。「深層学習アルゴリズムのトレーニングと検証を行うための AWS オンデマンド計算リソースの可用性により、アルゴリズム開発の反復にかかる時間を 80% 短縮しました。以前は完全に検証するまで数週間かかっていたものが、2 日まで時間を短縮できるようになりました。AWS により、最先端の深層学習における最新開発内容を私たちのアルゴリズムに迅速に組み込むことで、アルゴリズムのパフォーマンスを最大化することができました」

より速いタイムラインは、時間が重要な最終患者にとってとても役に立ちます。火傷を迅速かつ正確に診断することは、回復を促進するために重要であり、患者にとっては長期的に重要な意味を持つ可能性があります。しかし、現在の医療 (Spectral MD を除く) における誤診断率は 30% です。つまり、要らない手術を受けた患者もいれば、手術から利益を得た患者にはオプションが提供されていません。

Spectral MD のソリューションは、人間の皮膚を構成する化学物質と組織の自然パターンと ML の自然なパターンマッチング機能を利用します。彼らのモデルは、何千もの画像でトレーニングした結果、火傷を正確に診断します。現在、この会社は、疾患がある皮膚と健康な皮膚を区別するデータセットを一から作成しています。人間の目には見えない規模でも操作できるほど十分に正確です。

これらのデータセットは、専門臨床医が Amazon SageMaker Ground Truth を使用してラベル付けしています。Spectral MD は、Amazon SageMaker Ground Truth を拡張し、Amazon S3 に保存された臨床参照データをレビューする機能を備えています。ラベル付けプロセス中に、診断 Ground Truth ラベルの精度を最大化するための理想的な情報セットを臨床医に提供します。

今後、Spectral MD は ML と医療の境界を押し広げる計画を立てています。彼らのチームは最近、深層学習アルゴリズムをエッジハードウェアにデプロイするために Amazon SageMaker Neo の使用について調査しています。Plant 氏の言葉によると、「新しいテクノロジーを医療機器に組み込むには多くの障壁があります。しかし、AWS は、継続的な改善を通して、強力な新機能を利用するのがいかに簡単かを示します。AWS についていける者はいません」

著者について

Marisa Messina は、AWS ML マーケティングチームに所属しています。仕事では AWS を使用している最も革新的なお客様を見定めたり、示唆に富んだストーリーを紹介したりしています。AWS に入社する前は、Microsoft で消費者向けハードウェア、次に大学向けクラウド製品を担当していました。仕事以外では、太平洋岸北西部のハイキングコースを探索したり、レシピなしで料理をしたり、雨の中で踊ったりして楽しんでいます。