AIとIoTが健康や医療のスマートイノベーションに貢献

中国の医療サービス市場の規模は巨大です。中国の医療サービス業界は、国家政策の推進により、デジタル化とインテリジェント化の改革を積極的に進めています。医療とライフサイエンス産業がクラウドコンピューティングやビッグデータなどの新興技術と融合する過程において、技術革新は付加価値の高い医療を実現するサポートとなり、人工知能やモノのインターネットは技術革新の変革の原動力となっています。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

インテリジェントヘルスケア

ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能は、ヘルスケアとライフサイエンスをインテリジェンスへと推進しています。人工知能や無線センサー技術などのハイテクの統合により、生命科学研究の進歩が促進され、一般大衆に利益をもたらしました。

近年、国は医療人工知能に関する数多くの国家政策と特別政策を発表し、医療技術レベルの向上、医療適用範囲の拡大、人口の高齢化、慢性疾患の増加、資源の不均衡な配分など、国民の健康と福祉を悩ませている問題に対応するため、医学と生命科学の分野における人工知能とIoT技術の導入を積極的に推進している。モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）によって可能になった健康科学と生命科学は、従来の医療概念と生命科学の研究方法を覆し、医療消費を民生経済を原動力とする産業の高度化と経済成長の拠点にし、人口と社会の高齢化の問題を解決するための新しいアイデアを提供しました。

IoTとAIを活用した革新的なスマートヘルスケア

医療・健康産業におけるモノのインターネットと人工知能の応用は、中国における医療施設の不足を補います。ペースメーカー、非破壊血糖測定ブレスレット、コンタクトレンズに埋め込まれた血糖測定器、行動認識、転倒検知などのウェアラブルデバイスや医療機器は、モバイル端末のデータを24時間365日監視し、患者の身体状態に基づいて適時に必要な介入を行います。同時に、医療サービス資源の不足圧力を軽減し、医療の質を向上させるために、生命科学は、人工知能と機械学習による予防メカニズムと個別化された診断と治療を研究方向とする遺伝子治療と精密医療に研究の焦点を移しています。人工知能モデリングを通じて、モノのインターネットとエッジデバイスによってキャプチャされたデータを比較および分析し、さまざまな症例と人間の遺伝子の関係をスクリーニングして、病気の発生を早期に防止し、的を絞った治療を実行します。精密医療は定量的な特性に基づいて個人に合わせて調整されます。人口全体のゲノム配列解析や IoT 対応のウェアラブル デバイスなどの新しい取り組みやテクノロジーの登場により、研究者や臨床医はこれまでは得られなかった新たな洞察を得ることができるようになりました。

医療IoT機器とデータのスケールアップに向けた課題と対応

ヘルスケア業界では接続デバイスと電子機器の数が爆発的に増加しており、医療 IoT 端末アプリケーションの導入に新たな課題が生じています。 AWS は、医療 IoT デバイスにクラウドベースの柔軟性とセキュリティを提供します。オープンソースソフトウェアである無料の RTOS を使用すると、アプリケーション開発者は、小型で低電力のデバイスのクラスターを医療クラウドまたは管理システムに安全に接続できます。接続されたデバイスに AWS Lambda と AWS IoT Greengrass を埋め込むことで、顧客はローカルで生成されたデータを柔軟に管理、分析、および保存できます。AWS IoT Greengrass は、医療クラウドの機能を拡張して医療および IoT デバイスのエッジコンピューティングを含め、接続されたデバイスが相互に通信する方法を提供します (インターネットに接続されていない場合でも)。医療業界では多数の IoT デバイスが導入されているため、デバイス側のセキュリティと監視、権限と管理はヘルスケア IoT にとって特に重要です。 AWS IoT Device Defender は、リモートで監視される多数の IoT デバイスを導入する際に組織が遭遇する可能性のあるセキュリティの問題に対処します。 AWS IoT Device Defender は、デバイスのセキュリティポリシーを継続的に監査し、デバイスがアクションを実行したり、アクセスすべきでない項目にアクセスしたりしていないことを確認します。 AWS は AI と IoT を組み合わせてデバイスをよりスマートにします。

データの価値はその応用にあります。医療データには膨大な量があり、記録も膨大です。そのデータをいかに分析し、価値を引き出すかが、データの存在意義です。 Amazon SageMaker は、医療技術開発者やデータサイエンティストに、機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする機能を提供します。完全マネージド型サービスである Amazon SageMaker は、データのラベル付けと準備、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、デプロイメントの調整と最適化、予測の作成、アクションの実行など、機械学習ワークフロー全体をカバーします。 AWS で機械学習を使用すると、より少ない労力とコストで医療研究モデルを本番環境に導入できます。

AWS AI と IoT がフィリップスの革新的なヘルスケア プラットフォームを強化

フィリップスはオランダに本社を置き、ヘルスケア、生活の質、照明に関する製品とサービスに重点を置いています。 Philips Healthcare Informatics Solutions and Services は、画像、医療記録、患者を通じて収集された 15PB の患者データを分析および保存するために、Amazon Web Services (AWS) 上に Philips HealthSuite デジタル プラットフォームを積極的に構築しています。同時に、Philips HealthSuite グローバル デジタル プラットフォーム上のデータ量は、毎月 1PB の割合で増加しています。 AWS は、コンピューティングからデータストレージ、モノのインターネット (IoT) 接続、クラウドベースの災害復旧サービスなど、このプラットフォーム向けに 50 を超えるクラウドサービスを提供しています。 AWS IoT は、急速に増加するデータ需要を満たすために、数十億のさまざまなデバイスと数兆のデータに拡張できる、スケーラブルで安全なクラウドインフラストラクチャ上に構築されています。

AWS IoT は、AWS データ管理、AI、機械学習などのサービスと統合されており、Philips の革新的な医療プラットフォームを強化し、大規模なデータ取得、効率的な分析、安全な管理を実現します。

AWS 機械学習が GE Healthcare と Heartflow の革新的なコラボレーションを推進

医療用画像機器で最もよく知られているGEヘルスケアは、過去数年間デジタル変革に取り組んできました。毎日、世界中で 50 万台を超える GE Healthcare の医療用画像装置が、多数のエッジ デバイスを通じて膨大な量の情報データを取得しています。同時に、GE は超音波や CT スキャンなどの従来の X 線画像技術の改善を目指して、ディープラーニング アルゴリズムのライブラリを作成し、AWS SageMaker 機械学習プラットフォームを通じて大規模な機械学習ソリューションを導入しました。 HeartFlow は、心臓病の診断と治療の方法を再定義する革新的な医療技術企業です。非破壊的な heartFlow FFRct 分析では、AWS の機械学習とディープラーニングを使用して、心臓のパーソナライズされた 3D モデルを作成します。このモデルを使用すると、臨床医は閉塞が血流に与える影響をより適切に評価し、心臓閉塞の治療オプションを決定できます。 HeartFlow と GE Healthcare は、HeartFlow FFRct の利用可能性を高めるための協力を発表しました。このコラボレーションにより、臨床医がより直感的な診断を下せるよう、実用的な洞察が提供されます。

医療イノベーションの目標は、医師がより迅速に患者を治療できるようにすることです。HeartFlow と GE は協力して AWS の人工知能と機械学習テクノロジーを活用し、コストを削減し、デジタル医療の価値を高めています。

AWS がイルミナの遺伝子研究を支援

イルミナは、ヒトゲノムデータを分析するためのシステムの製造および販売のリーダーです。 Illumina は AWS を使用して世界規模の DNA シーケンスを実現し、シーケンスコストを 100 分の 1 に削減しました。同社は、BaseSpace と呼ばれるアプリケーションに接続する 2,500 個の機器を AWS 上でホストしています。 Illumina は、Power BaseSpace データ分析ツールの基盤として AWS を選択しました。 Illumina は AWS 上で機械学習のディープラーニングを実行し、DNA フラグメントを比較して再構成することで物理的な DNA データを分解し、迅速な遺伝子分析を実現します。

AWS は、世界中の顧客がゲノム解析を利用して人命を救い、健康を改善できるよう、Illumina に革新的でスケーラブルなソリューションを提供しています。

デジタル技術はヘルスケアとライフサイエンスに変革をもたらしています。上記の事例から、AWS は医療サービスが IoT、人工知能、機械学習などを通じて医療データをより効果的に活用し、さまざまな病状のケアや治療方法を変え、最終的に診断と治療の精度と有効性を向上させることを可能にすることがわかります。 AWS は、ライフサイエンス研究においてクラウドコンピューティング、モノのインターネット、機械学習を活用して科学的発見を加速し、効率的な運用を実現し、グローバルなコラボレーションを簡素化し、科学者が病気を迅速に発見、予防、治療できるように支援することを可能にします。