Amazon HealthLake

(プレビュー版)

医療データの保存、変換、クエリ、分析を数分の内に実施

Amazon HealthLake は、医療従事者、健康保険会社、あるいは製薬企業などが、ペタバイト規模の医療データを保存、変換、クエリ、分析できるようにする、HIPAA 適合のサービスです。

医療データは、しばしば完全性や一貫性に欠けた、非構造化データです。情報は、カルテや検査結果、保健の請求書、医療用画像、録音された会話、そして時系列データ (例えば、心臓の ECG や脳の EEG のトレース) などで、それぞれ異なる形式で記録され、さまざまなシステムで共有されています。すべての医療従事者、支払者、ライフサイエンス企業は、このデータの構造に関する問題を解決しようとしています。データを構造化することができれば、患者サポートのための判断を改善したり、よりよい臨床試験を計画したり、業務効率の向上につなげたりできるからです。

Amazon HealthLake により、患者情報の整理、インデックス化、そして構造化に悩まされることはなくなります。個人ごとや大人数の患者に関する病状の包括的なビューを、安全で規格に適合しており監査可能な方法で作成することができます。HealthLake API を使用することにより、各医療機関は、オンプレミスシステムにある医療データを、業界の標準である Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 形式を用いながら、クラウド上の安全なデータレークに簡単にコピーすることができます。 HealthLake では、自然言語処理などに特化された機械学習モデルを使用して、非構造的データが変換されます。変換されたデータからは、利用価値のある医療情報が自動的に抽出されるので、クエリや検索のための強力な機能が使用可能になります。各医療機関が、この正規化され構造化されたデータを分析し、関連性の把握や傾向の特定を行いながら推論を実施する際には、Amazon QuickSight や Amazon SageMaker など、高度な分析と ML のモデルを使用することができます。Amazon HealthLake の用途は、疾病の早期発見から大規模な健康調査に及びます。各医療機関は機械学習を活用した医療データの分析を実施することで、コストを抑制しながら医療を改善できるようになります。 

Amazon HealthLake の紹介

メリット

医療データを簡単に変換

Amazon HealthLake では、相互に共通点のない生データの中から、利用価値のある医療情報が自動的に把握され抽出されます。従来は、コストがかかりエラーも発生しやすい手作業により処理されていた、処方箋、処置要領、診断書などを扱えます。

Amazon HealthLake では、医療行為の経時的な記録が提供されます。この情報からは (病状の進行具合や患者の数などの) 時間的な傾向を得ることができ、早期の治療や、より個人に適した処方を提供するための機会を捉えられます。Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを構築すれば、新たなインサイトを得たり、パターンを見つけ出したり、異常を特定したりすることができます。

相互運用性に関する標準規格をサポート

相互運用性により、複数のアプリケーション間での医療データの共有を、一貫性と互換性がある形式で行えるようになります。Amazon HealthLake では、個々の患者の治療履歴に関する経時的な情報を、完全に表示することができます。このデータは FHIR 標準に適合した形式で構造化されるので、情報の交換が促進されます。

仕組み

Amazon Healthlake の仕組み

ユースケース

公衆衛生の管理

HealthLake を使用する医療機関は、公衆衛生的な傾向を分析し、その結果やコストなどを知ることもできます。この分析には、Amazon SageMaker 内の Amazon QuickSight や Jupyter ノートブックで提供される、機械学習や分析のツールを使用できます。例えば、患者と治療内容、人数、検査内容などによるコホートを、Amazon QuickSight のインタラクティブなダッシュボードを使用して、簡単に作成することが可能です。このインタラクティブなダッシュボードでは、HealthLake により構造化と正規化が行われインデックス化された、大人数についての健康データが提供されます。各医療機関では、患者数が時間と共に変化する様子を把握するため、そして、患者グループに最も適した措置を特定するためのツールとして、このダッシュボードを利用できます。

医療の品質を向上

HealthLake では、患者の医療履歴に関する完全なビューを構成することで、病院、健康保険会社、ライフサイエンスに携わる各組織を支援します。治療間での相違を埋めあわせ、品質を向上させながら、コストの削減も行えます。HealthLake では、医療情報の各断片を特定しタグ付けするために、機械学習が用いられています。それぞれの事象は時系列的なビューの上でインデックス化され、そのデータには標準化されたラベル (投薬、病状、診断結果、処置内容など) を付けることで、より高い利用価値が与えられます。各医療機関では、これらの情報が持つすべての価値が利用可能になるので、例えば、発症しそうな病状を早期のうちに推定することや、追加的な治療を必要としている患者の特定といったような、重要な課題の解決に取り組めるようになります。

病院の効率化を推進

Healthlake では Amazon SageMaker や QuickSight などの、AWS の機械学習と分析のためのサービスが統合されます。これらのサービスは、病院の効率を高め、無駄を削減するために活用できます。数千のデータポイントから情報を得て、非構造的な医療データから利用価値のある情報を把握し抽出するために、HealthLake では自然言語処理の技術が使用されています。以前は、数週間、ともすれば数か月を必要としていた、これらの医療データの変換を、数分間の内に完了できるようになります。医療機関は、このように構造化され正規化されたデータを Amazon SageMaker に適用することで、カスタムの機械学習モデルを構築できます。このモデルを使用すると、最適なスケジュールの策定や、不要な処置の削減、さらに、使用可能になる病床数の推定などを行えます。

お客様の導入事例

Cerner

Cerner Corporation は、データを活用して革新的なスピードで問題解決を実現する、国際的な医療ケアテクノロジー企業です。同社は治療および運用上の成果を改善し、医療体制の疲弊を防止しながら、医療の公平性を改善するために、医療ケアを進化させています。

「私達 Cerner は、機械学習や AI の機能をクラウドを通じて供給し、医療の未来を変革することにコミットしています。AWS と協力し合うことで、当社は、医療体制におけるイノベーションを加速できる体制を整えました。そのイノベーションは、データの利用から始まります。私達は、Amazon HealthLake がリリースされたことを非常に歓迎しています。このサービスにより、異なるデータソースから患者データをすばやく取り込めるようになります。高度な分析機能による、新たなインサイトが利用可能となり、当社が掲げる公衆衛生上の多くのイニシアティブを後押ししてくれるでしょう。」

– Ryan Hamilton 氏、Cerner、SVP 兼チーフアーキテクト


Orion

Orion は、受賞歴のある、医療情報テクノロジーの国際的なプロバイダーです。公衆衛生上の対策や精密な投薬ソリューションを推進しながら、医療のエコシステム全体に向けて治療方法を提供しています。

「Orion Health は、医療セクターの変革には、まだ手つかずの大きな可能性が残されていると考えています。テクノロジーの利用法を改善し、生成されているデータについてのインサイトを提供することで、この変革を実現していきます。
 
データは、しばしば乱雑で不完全なものになります。これをクリーンアップするには、コストと時間を要します。AWS と協力し合い、Amazon HealthLake を使用しながら、患者と医療体制の間に新たな関係を提供できるようになることは、とても前向きに感じています。医療ケアへのアクセスを妥当な料金にするための法案 (21st Century Cures Act) や、患者が最適な治療を在宅で快適に受けられるようにし医療の成果を改善することが目的の Digital Front Door など、各種のイニシアティブをサポートしています。」

– Anne O'Hanlon、Orion Health、プロダクトディレクター


コニカミノルタ

コニカミノルタプレシジョンメディシン (KMPM) は、精密な投薬方法を促進することにより、疾病の正確な予測、検出、治療を行い、最終的には回復に導くことを追求しているライフサイエンス企業です。

「現在、KMPM ではマルチモーダルなプラットフォームを開発中です。このプラットフォームにより、病状、画像、そして遺伝的な情報までも含む、大量の医療データを処理します。Amazon HealthLake により、マルチモーダル的なアプローチの本当のパワーを解放することができるでしょう。このアプローチでは、私達が持つデータから、新らたな関連性やシグナルを見つけ出すことができます。このサービスで、当社のデータサイエンティストとデベロッパーチームは、よりすばやくデータを統合し、ラベル付けを行い、構造化できるようになります。また、臨床医や製薬業界での当社のパートナーに対しては、精密な投薬を実現ために必要なインサイトを、見つけ出すことができるでしょう。」

– 藤井 清孝、CEO 兼ヘルスケア事業本部長 (コニカミノルタ) 、チェアマン (Ambry Genetics)

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