私たちは発表することに興奮しています アマゾン・ヘルスレイク、医療提供者、医療保険会社、製薬会社向けの新しいHIPAA適格サービスであり、ペタバイト規模で健康データをクラウドに安全に保存、変換、クエリ、分析、共有します。 HealthLakeは、薬物、手順、診断などの生の異種データから意味のある医療データを自動的に理解して抽出するようにトレーニングされた機械学習（ML）モデルを使用します。 これは、従来は手動でエラーが発生しやすく、コストがかかるプロセスに革命をもたらします。 HealthLakeは、すべてのデータにタグを付けてインデックスを付け、Fast Healthcare Interoperability Resources（FHIR）で構造化して、各患者の完全なビューと、データをクエリおよび共有するための一貫した方法を提供します。 それはのようなサービスと統合します アマゾンクイックサイト & アマゾンセージメーカー データ内の関係を視覚化して理解し、傾向を特定し、予測を行うため。 HealthLakeは、医療機関のすべてのデータをFHIR業界形式に自動的に構造化するため、情報を医療システム間およびサードパーティアプリケーションと簡単かつ安全に共有できるため、プロバイダーはより効果的にコラボレーションでき、患者は自分の医療情報に自由にアクセスできます。
すべての医療提供者、支払者、およびライフサイエンス企業は、より良い患者サポートの決定を下し、より良い臨床試験を設計し、より効率的に運用し、人口の健康傾向を理解し、データを安全に共有するために、データの整理と構造化の問題を解決しようとしています。 それはすべて、健康データを理解することから始まります。
2つの特定の例を見てみましょう。管理しようとしている糖尿病患者がいて、XNUMXか月後も、処方した治療に血糖値が反応していないとします。 HealthLakeを使用すると、糖尿病患者とその人口統計、治療、血糖値の読み取り、テスト、および臨床観察のコホートを簡単に作成し、このデータをエクスポートできます。 次に、QuickSightを使用してインタラクティブなダッシュボードを作成し、その患者を同様の治療オプションを持つ母集団と比較して、健康状態の改善に何が役立ったかを確認できます。 SageMakerを使用して、最適なMLモデルをトレーニングおよび調整し、これらの糖尿病患者のどのサブセットが高血圧などの合併症のリスクが高いかを特定できるため、予防措置に加えて、早期に介入してXNUMX番目の薬剤を導入できます。特別な食事のように。
健康データは複雑です
今日、医療機関はMLでいくつかの驚くべきことを行っていますが、健康データは依然として複雑で扱いが困難です（データはサイロ化され、互換性のない形式で複数のシステムに分散しています）。 過去XNUMX年間で、家族歴や臨床観察から診断や投薬に至るまで、組織が毎日膨大な量の患者データを収集するという、ヘルスケアのデジタルトランスフォーメーションを目の当たりにしてきました。 このデータの大部分は、臨床記録、検査報告書（PDF）、保険金請求（フォーム）、録音された会話（音声）、X線（画像）などの非構造化医療記録に含まれています。
効果的なケアのためにヘルスケアデータを活用する前に、すべてを安全に取り込み、保存し、集約する必要があります。 分析を開始する前に、関連する属性を抽出、タグ付け、インデックス付け、および構造化する必要があります。 これらすべての作業を適切に行うためのコストと運用の複雑さは、ほとんどの医療機関にとって法外なものであり、数週間、場合によっては数か月かかります。 FHIR標準は、データ構造の標準化とヘルスケアとの交換という目標に向けた出発点ですが、クエリ、視覚化、MLツールと手法による高度な分析を可能にするためにデータを変換する必要があります。 これは、ほとんどすべてのプロバイダーが分析に効果的に到達するのが難しいことを意味します。
患者の病歴の完全なビューを数分で作成します
HealthLakeを使用すると、このデータのタグ付け、インデックス作成、構造化、整理に必要な手間のかかる作業を取り除き、各患者の病歴を数分で完全に表示するのではなく、ヘルスケアおよびライフサイエンスのお客様の一連の課題をわかりやすく説明できます。数週間または数ヶ月。 HealthLakeを使用すると、オンプレミスデータをAWSに簡単にコピーできます。 HealthLakeは、統合された医療自然言語処理（NLP）を使用して、生の異種データを変換します。NLPは、薬物、手順、診断などの意味のある医療情報を生の異種データから自動的に理解して抽出するようにトレーニングされた特殊なMLモデルを使用します。 HealthLakeは、各患者のレコードにタグを付け、標準化されたラベルを使用してすべてのデータ要素にインデックスを付け、相互運用可能な標準で各データ要素を構造化し、各患者のタイムラインビューにデータを整理します。 HealthLakeは、各患者のデータを医療イベントの時系列で表示するため、時間の経過に伴う病気の進行などの傾向を確認でき、ケアを改善して早期に介入するための新しいツールを提供します。
HealthLakeのデータは安全で、準拠しており、監査可能です。 データのバージョン管理は、偶発的な削除からデータを保護するために有効になっています。FHIR仕様に従って、データの一部を削除すると、分析と結果からのみ非表示になり、サービスから削除されず、バージョン管理のみが行われます。 データは、シングルテナントアーキテクチャの顧客管理キー（CMK）を使用して暗号化され、データへのアクセスまたは検索時に追加レベルの保護を提供して、同じキーが複数の顧客によって共有されないようにします。 組織のセキュリティポリシーに従って、データの暗号化、保護、移動、削除を行う機能に加えて、データの所有権と管理を保持します。
傾向を特定し、予測を行って、母集団全体を管理します
今日、疾患リスクを予測するために最も広く使用されている臨床モデルは、パーソナライズされておらず、一般的に収集されるデータポイントの数が非常に限られていることが多く、結果のモデルが不正確な予測を生成する可能性があるため問題があります。 ただし、個人の医療記録を見ると、数十万のデータポイントが存在する可能性があり、その大部分は未開発のデータであり、医師のメモに保存されています。 医療イベントごとに時系列で構造化および整理された健康データを使用すると、簡単にクエリを実行して分析を実行し、MLモデルを構築して、母集団全体の健康傾向を観察できます。
QuickSightやSageMakerなど、HealthLakeとシームレスに連携する他のAWSサービスを使用できます。 たとえば、QuickSightを使用してインタラクティブなダッシュボードを作成し、人口の健康傾向を観察したり、同様の状態の患者のより小さなグループにズームインして、治療と健康の結果を比較したりできます。 また、SageMakerを使用して独自のMLモデルを構築、トレーニング、デプロイして、同様の患者コホートに対して長年にわたってリスクのある患者の進行を追跡することもできます。 これにより、予防的に対処する必要があり、HealthLakeが提供する完全な臨床像がなければ見逃されるであろう早期警告の兆候を特定することができます。
それをすべてまとめる
これで、健康データにタグが付けられ、インデックスが付けられ、構造化され、医療イベントの時系列順に整理されるため、簡単に検索および分析できます。 複数のアプリケーション間で一貫性のある互換性のあるFHIR形式で、医療システム間で患者のデータを安全に共有できます。 これで、全体的なデータからの証拠に基づいて、ポイントオブケアまたは人口の健康に関する決定を下すことができます。
AWSのお客様は、HealthLakeが提供するイノベーションと、自分の健康データを理解して個別の治療を提供し、人口の健康傾向を理解し、臨床試験に登録する患者を特定する機会に興奮しています。 これは、ケアのギャップを埋め、すべての患者にふさわしい高品質でパーソナライズされたケアを提供する前例のない機会を提供します。
世界的なヘルスケアテクノロジー企業であるCernerCorporationは、データを使用してイノベーションのスピードで問題を解決することに重点を置いています。ヘルスケアを進化させて、臨床および運用の成果を高め、臨床医の燃え尽き症候群を解決し、健康の公平性を向上させます。
「Cernerでは、クラウド配信、機械学習、AIを通じてヘルスケアの未来を変革することに取り組んでいます。 AWSと協力して、ヘルスケアのイノベーションを加速する立場にあります。 それはデータから始まります。 HealthLakeの発売と、さまざまなソースから患者データを迅速に取り込み、高度な分析を通じて新しい洞察を解き放ち、人口の健康全体にわたる多くのイニシアチブに役立つ可能性に興奮しています。」
—Cerner、SVP兼チーフアーキテクト、Ryan Hamilton
コニカミノルタプレシジョンメディシン（KMPM）は、疾患をより正確に予測、検出、治療、そして最終的に治療するためのプレシジョンメディシンの進歩に取り組んでいるライフサイエンス企業です。
「私たちは、病理学、画像、遺伝情報を含む大量の健康データを処理するために、KMPMでマルチモーダルプラットフォームを構築しています。 HealthLakeを使用すると、このマルチモーダルアプローチの真の力を解き放ち、データ内の新しい関連性とシグナルを見つけることができます。 これにより、データサイエンティストと開発者の専門家チームが、このデータをより迅速に統合、ラベル付け、構造化して、臨床医や製薬パートナーが精密医療を真に推進するために必要な洞察を発見できるようになります。」
—藤井清隆、コニカミノルタグローバルヘルスケア社長、アンブリージェネティクス会長
Orion Healthは、医療情報技術の世界的な受賞歴のあるプロバイダーであり、健康エコシステム全体にケアを提供するための人口健康および精密医療ソリューションを推進しています。
「オリオンヘルスでは、テクノロジーの使用方法を改善し、生成されるデータへの洞察を提供することで、ヘルスケアセクターを変革する大きな未開拓の可能性があると信じています。 データはしばしば乱雑で不完全であり、クリーンアップに費用と時間がかかります。 AWSと協力して、HealthLakeを使用して、患者が医療システムと対話するための新しい方法を提供し、医療をより利用しやすく手頃な価格にするために設計された21世紀の治療法やデジタルフロントドアなどのイニシアチブをサポートできることを嬉しく思います。患者が自宅の快適さから完璧なケアを受けるのを支援することにより、健康状態を改善するためです。」
—Orion Health、プロダクトディレクター、Anne O'Hanlon
まとめ
かつてはパッチワークキルトのように見える異種の非構造化データの山でしたが、限られたデータとつなぎ合わされた不完全な健康履歴が、簡単に読み取って検索できるように構造化されました。 すべてのヘルスケアプロバイダー、健康保険会社、ライフサイエンス企業に、以前は使用できなかった健康データを集約および整理するために使用できるMLによって有効化された専用サービスがあり、安全で準拠したシングルテナントで分析できます。クラウド内の場所。 HealthLakeは、これらの組織がすべてのデータから学び、患者と人口を積極的に管理し、患者ケアの質を向上させ、病院の効率を最適化し、コストを削減するための大きな飛躍を表しています。
著者について
タハ・カス・ハウト博士は、Amazon Web Services（AWS）の機械学習ディレクター兼チーフメディカルオフィサーであり、AmazonHealthLakeやAmazonComprehendMedicalなどのイニシアチブを主導しています。 医師であり生物情報学者でもあるタハは、CDC（電子疾患監視）とFDAの両方で新しいテクノロジーとクラウドの使用を開拓し、FDAの最初のチーフヘルスインフォマティクスオフィサーであり、OpenFDAとPrecisionFDAの両方のデータ共有を確立しました。イニシアチブ。
マットウッド博士 は製品管理担当副社長であり、DeepRacerなどのソートリーダーシッププロジェクトとともに、Personalize、Forecast、Lookout for Metricsなど、MLチームでの垂直AIの取り組みを主導しています。 余暇には、マットはAmazonでのスケーラブルなCOVIDテストイニシアチブの主任科学オタクも務めています。 テスト設計、ラボサイエンス、規制の監視、新しいテストテクノロジーの評価と実装など、科学的および技術的開発に関するガイダンスを提供します。
