ResMed が Amazon SageMaker を利用して数百万の患者の睡眠療法をパーソナライズ

ResMed は、睡眠時無呼吸、慢性閉塞性肺疾患、および他の睡眠障害を抱える人々のために、持続的気道陽圧装置とマスクを提供しています。クラウドに接続されたこの機器は、患者の睡眠パターンに関するデータを収集し、ResMed の myAir 患者エンゲージメントアプリケーションを通じてそのデータを患者と共有します。その後、myAir の Smart Coaching 機能は AI/ML を利用して、転帰を改善するためのカスタマイズされたレコメンデーションを各患者に提供します。

2021 年の時点で、ResMed には、非常に大量の患者の睡眠データを介して推論を安全に実行するための、自動化された統合 AI/ML セルフサービスソリューションがありませんでした。これは、同社の 2025 年の目標を達成するために必要なソリューションでした。IHS の最初のバージョンは、AWS パートナーである Manifold と共同で構築されました。ResMed と Manifold には、共同でイノベーションを実現した強力な実績がありました。概念実証としては成功しましたが、コンテナベースのフレームワークはデータサイエンティストによって開発されたものであり、それぞれが異なるツールを利用していたため、そのインフラストラクチャについての責任を永続的に負わなければなりませんでした。「個人のデベロッパーに独自のツールボックスの構築を任せるのはスケーラビリティに欠けており、当社が最終製品に求める厳格な品質保証にも資するものではありません」と ResMed の AI および ML 担当バイスプレジデントである Badri Raghavan 氏は述べています。

ResMed は、一元化および標準化された AI/ML ソリューションを構築するために Amazon SageMaker を選択しました。なぜなら、Amazon SageMaker はグローバルにスケールでき、同社がデータストレージのために既に利用していたソリューションとうまく接続できるためです。2018 年、ResMed は地域のデータ規制に準拠したデータレイクを AWS 上に構築しました。Amazon SageMaker は AWS Glue を通じて、このデータレイクにシームレスに接続します。AWS Glue は、分析、ML、アプリケーション開発のために、容易にデータを検出、準備、結合できるようにするサーバーレスデータ統合サービスです。

Manifold との協力と並行して、ResMed は 2022 年初頭に、次世代 ML ソリューションである IHS の 2 つ目のバージョンの構築を開始しました。ガイダンスを得るために、チームは AWS データラボに参加しました。AWS データラボは、お客様と AWS の技術リソースの間における、高速な共同エンジニアリングエンゲージメントを提供し、データ、分析、AI/ML、アプリケーションのモダナイゼーションの取り組みを加速する具体的な成果物を生み出すことを可能にします。「AWS データラボはすばらしいサービスでした」と ResMed の ML および AI 担当シニアマネージャーである Philomena Lamoureaux 氏は述べています。「デベロッパーがこの概念実証のための開発と教育だけに集中できるように時間を設けました」。 AWS データラボを利用するようになってから、ResMed での Amazon SageMaker の採用は 3 か月間で 2 倍超に増加しました。プロトタイプソリューションは、ResMed が AWS データラボチームとの協力を開始してからわずか 2 か月後の 2022 年 4 月にロールアウトされ、Amazon SageMaker 上の IHS ソリューションの基本的な AI/ML 機能は 6 か月以内にデプロイされました。

ResMed の AI/ML ソリューションは、フルマネージドインフラストラクチャで前処理、後処理、およびモデル評価のワークロードを実行するために Amazon SageMaker Processing を利用しています。ResMed は、Amazon SageMaker の多くの機能を活用して、モデルとパイプラインをトレーニングし、ほぼリアルタイムの推論やバッチ推論などのデプロイタイプを選択しています。(ResMed のソリューションアーキテクチャの詳細については、図 1 をご覧ください。) これらの ML モデルは、myAir アプリケーションにほぼリアルタイムの予測を提供します。その後、myAir アプリケーションはコンテンツをカスタマイズして myAir ユーザーに配信します。各 ML モデルは、1 日あたり最大 200 万件の予測を作成します。アプリ内通知に加えて、myAir は Amazon Pinpoint を利用して、パーソナライズされた E メールキャンペーンも顧客に送信します。Amazon Pinpoint は、柔軟でスケーラブルなアウトバウンドおよびインバウンドのマーケティングコミュニケーションサービスです。

「以前は、myAir の全ユーザーがアプリから同じようなメッセージを受信していました」と ResMed の最高技術責任者である Urvashi Tyagi 氏は述べています。「IHS は、患者が利用する ResMed デバイス、起床時間、追加のコンテキストデータに基づいて、myAir を通じて患者とのパーソナライズされたやり取りを円滑にしました」。 現在、1,850 万人を超える患者が、カスタマイズされたコンテンツとパーソナライズされた体験の恩恵を享受しています。「当社のチームには、当社が持つすべてのデータの恩恵を、患者が確実に享受できるようにする能力があります」と ResMed のデータエンジニアリング担当ディレクターである Prakhar Shukla 氏は述べています。

ResMed のデータサイエンティストは、より多くの時間を持ち、柔軟に作業できるようになりました。「データサイエンティストが自ら構築するインフラストラクチャに縛られることなくモデルを作成できるように、当社では、デプロイ、提供、モニタリングを可能な限り合理化および自動化しています」と Lamoureaux 氏は述べています。「これらのデータサイエンティストは、さらなる高みを目指し、創造的になることができます」。 ResMed のデータサイエンティストは、Amazon SageMaker を利用して、以前は数か月かかっていた ML モデルのデプロイを数日から数週間で完了し、AI/ML パイプラインの処理にかかる時間を数時間短縮することで、より迅速な市場投入を実現しています。

ResMed は、Amazon SageMaker を利用して、世界中の 1,850 万人を超える患者のためにパーソナライズされた睡眠療法をサポートする AI/ML IHS ソリューションを迅速に構築しました。「Amazon SageMaker を採用する前、すべての myAir ユーザーは、その状態にかかわらず、アプリから同じメッセージを同時に受信していました」と Raghavan 氏は述べています。「Amazon SageMaker は、ResMed ユーザーのために、よりパーソナライズされた治療を円滑に提供するのに役立ちました。当社は Amazon SageMaker の機能を利用して、モデルパイプラインをトレーニングし、デプロイタイプを選択しました。これには、カスタマイズされたコンテンツを myAir ユーザーに提供するための、ほぼリアルタイムの推論やバッチ推論が含まれます」。 さらに、Raghavan 氏は次のように述べています。「Amazon SageMaker は、数か月ではなく、数日または数週間で ML モデルをデプロイすることによって、グローバル組織全体で ML 機能を採用するという重要な目標を達成するのに役立ちました」。