遠山 仁啓

NewsPicksには 久し振りの投稿となってしまいました。 ゲノム医療研究をリードされている先生方とご一緒させて頂き Round Tableを実施させて頂きました。 引き続き 多くの関係者の皆様と緊密に連携させて頂き 全ゲノム解析時代に向けて技術的に貢献出来ますよう 活動して参ります。

日立システムズさんはヘルスケア・ライフサイエンス領域におけるクラウド活用を積極的に推進されていて、特に医療情報ガイドラインやCSVなど規制対応に強みを持っています。

医療機関でSINETが利用出来るのはナショナルセンター、大学病院と学術研究組織がある施設になります。ですので、中核病院と連携先医療機関がネットワークを通じて連携を行う場合、対象外の施設はIPSec VPNで接続するなどの運用に実際はなっています。 SINETの環境を持つ医療機関がAWSを活用する場合、AWSとSINETを繋ぐネットワークの敷設が既に成されている為、申請をすれば安価で高速な閉域網サービスであるSINETを通じてAWSへ接続することが可能です。現在は東西にエッジロケーションがあります。 記事中に出てくる国産初の手術支援ロボット”hinotori”の製造販売を行っているメディカロイドさんはAWSを活用しておられ、先日行われたAWS主催”ヘルスケアクラウドセミナー”に登壇頂き、その時の様子は以下サイトから動画で閲覧することが出来ます。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/healthcare-cloud-seminar/

スポットインスタンスは Amazon EC2の空きキャパシティを活用することで、最大90%の値引きを行う購入オプションです。常時稼働が必要な、例えば電子カルテのようなワークロードには向かないですが、中段に強いワークロード、例えばHPC用途で一時的に高負荷な計算処理をさせたい場合には抜群のコスト効果を発揮します。 ゲノム解析や創薬の領域では既に当然のように活用されていて、学会などでもその活用方法がシェアされています。 金融業界での事例は珍しいですが、いかなる業種においても中段可能なHPC用途のワークロードでは効果を発揮すると思います。

国産初の手術支援ロボット「hinotoriサージカルロボットシステム」。この hinotoriの付加価値向上のために構築したサービスプラットフォームである、Medicaroid Intelligent Network System はAWS上で稼働しています。 先日開催した「AWSヘルスケアクラウドセミナー」にて、メディカロイド様、シスメックス様にこの事例を解説頂いております。 講演動画とスライドが閲覧出来ます。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/healthcare-cloud-seminar/

今年も全面的にオンラインで開催される「AWS Summit」。私が担当しているユーザー様からは、国立がん研究センター研究所 ゲノム解析基盤開発分野 分野長の白石友一先生にご講演頂きます。 クラウド活用が不可欠となっているゲノム領域における様々な事例に加え、白石先生のチームが開発されているゲノム解析パイプラインの解説など、多岐に渡る話題に触れて頂きます。

「Amazon Lex」は、音声やテキストを使用して、対話型インターフェース、つまりチャットボットを構築するサービスです。 Alexaと同じ会話エンジンを活用して、高性能な音声認識および言語理解の機能が備わっており、日本語対応について問い合わせが多かったサービスの一つです。 UKの国民保険サービスを司るNHSは、クラウド型のコンタクトセンター「Amazon Connect」に、この「Amazon Lex」と、テキスト情報を音声で生成するAIサービス「Amazon Polly」を組み合わせて利用することで、AIチャットボットを活用したコールセンターをクラウド上に実装しています。 これまで約450人のオペレータが、年間に500万コールを処理していましたが、現在では実にその約4割をAIで捌いています。

国内のヘルスケア領域でも構造化・非構造化を問わず、大量のデータをクラウドへ格納するデータレイク活用の取組みが出てきています。最近では日本医学放射線学会様の医用画像の事例があります。 https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NXT/20/aws1118 グローバルではこの潮流は以前からあり、それに対応する為に記事の中にある「Amazon HealthLake」を発表しました。 データをクラウドへ移行する際に、機械学習を用いた自然言語処理によってデータのキュレーションを行うと共に、グローバルにおいて医療情報のデータ交換の標準規格として本格活用が始まっている" HL7 FHIR"への変換も行います。また法令順守の為、HIPAA適合サービスになっており、まさにヘルスケアに特化したデータレイクサービスです。 現在はプレビュー段階ですが、コニカミノルタプレシジョンメディスンさんを始め世界中から利用申請を頂いており、参加ユーザ様のFBを反映させた後、正式にローンチする予定です。

これまでは申請頂いたお客様に対して、規制対応などの観点で必要なお客様へ限定的にお使い頂いてた大阪ローカルリージョンが、スタンダードリージョンとして使って頂ける環境になりました。 今後はAWS Account作成後、マネージメントコンソールから、東京・大阪をユーザーの方が自由に選択出来るようになります。 ヘルスケア関連のお客様でも重要なデータをAWSで管理する際に、DRやバックアップの観点で、地域を跨ったGeo Replicationのニーズは高く、大阪ローカルリージョンを活用抱いている事例がありました。 今後はレイテンシーの考慮が重要なHIS（病院情報システム）利用の観点でも西日本のお客様に使って頂きやすくなると思っています。

コンピュータービジョンを使用して視覚表現の欠陥や異常を発見する機械学習サービス「Amazon Lookout for Vision」という新しいサービスの提供が開始され、医療業界の導入企業として、グローバルで高度な医療機器を提供しているGE Healthcare Japan様の事例を公開しています。 https://aws.amazon.com/jp/lookout-for-vision/ 工場全体で製品の欠陥を検出する速度、一貫性、精度をプログラム的に改善できる可能性に、期待がされています。

送料が発生せず、自宅の配送まで完結出来ればベストですが、処方箋薬の置き配ってよいのだっけ？など諸々グレーな課題があるので、現状よい選択肢になりそうですね。 電子処方箋が本格運用される2022年までにこの領域は様々動きがありそうです。

調査会社ガートナーの"Magic Quardrant for Cloud Infrastructure as a Service , Worldwide"でも、2017年までは14社が評価対象となっていましたが、2018年から6社のみが評価対象となっています（2020年は1社追加されて7社）。 https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2019/11/awsmicrosoftgooglealibaba_cloudoracleibm_magic_quadrant_for_cloud_infrastructure_as_a_service_worldw.html ガートナーは”クラウドへの移行について「モード1」「モード2」というシステムの特性に応じて分類するアプローチを提唱”し、 ”「モード1が仮想ホスティングの延長だとすれば、モード2はサービス部品の集合体と考えるとわかりやすいでしょう。”と述べています。 https://news.mynavi.jp/itsearch/article/cloud/4464 メガクラウドへの移行を考える時、モード２であるサービス部品の集合体をいかに使いこなせるか、モード1とモード２の認識のギャップをいかに理解できているかで、利用者に大きな格差が生まれてきています。