re:Invent 2023 新発表トップ10 – ヘルスケア・ライフサイエンス

この記事は “ Top-10 re:Invent 2023 Announcements Important for Healthcare and Life Sciences ” を翻訳したものです。

時折、ビジネスの運営方法を根本的に変える新しいテクノロジーが登場することがあります。しかし、適切なツール（制御、安全対策、ユーザーエクスペリエンス）がなければ、新しいテクノロジーがもたらす期待は行き詰まる可能性があります。過去1年間、創薬、精密医療、医療提供体制に革命をもたらす生成系AIの可能性に多くの人が魅了されてきました。しかし、どのようなツールがこの業界の運用を後押しするのでしょうか。

イノベーションの精神を持って生まれた AWS には、業界を変革してきた確かな実績があります。私たちは、テクノロジースタックのさまざまなレベルにおけるお客様のニーズに合った、幅広く深いツールキットとイノベーションを連携させることの重要性を認識しています。これらは、画期的な技術の進歩を具体的な生産性へと転換するために不可欠な要素です。

re:Invent 2023 で、AWS は生成系 AI の力を活用する新しいツールを発表しました。これにより、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界の変革が可能になります。これらのツールにより、ビルダーやビジネスユーザーは、エンタープライズデータ用の AI アシスタントから、アプリケーションオーケストレーションエージェント、マルチモデル評価、チューニングや継続的なトレーニングまで、あらゆる段階で生成系 AI を活用できます。しかもコーディングは不要です。これらは、オペレーション保護機能を備えたツールキットにパッケージ化されており、IDE、ビジネスインテリジェンスダッシュボードなど、業界で現在使用されているツールとの統合や、AWS コンソールへの直接的な統合が可能です。生成系 AI は、マルチモーダルで多様なプライベートなヘルスケアとライフサイエンスのデータセットが蓄積され、それを支えるデータ基盤が役立つのと同じくらい重要であると考えています。だからこそ、今年導入された AI ツールとともに、AWS は新しい AI アプリケーションの需要を満たすために、データストレージ、データガバナンス、データコラボレーションの分野でさらにサービスを成熟させてきました。

今年開始されたサービスにより、生成系 AIを適用して医療従事者のワークフロー、患者体験、医療画像診断、ライフサイエンスの研究開発プロセス、臨床試験、バイオマニュファクチャリング、商業化を進化させるのにかかる時間が大幅に短縮されます。実際、ライフサイエンス業界の 2 人の業界リーダーから、すでに AWS で生成系 AI を使用してビジネス部門、研究開発、顧客エンゲージメントを向上させているという話を伺うことができました。

ファイザー社の最高デジタル・技術責任者である Lidia Fonseca 氏が、CEO のアダム・セリプスキーと共にステージに上がり、同社が人工知能 ( AI ) と AWS をどのように活用して、2022 年に 13 億人を超える人々に医薬品とワクチン治療を提供する規模を達成したかについて話し合いました。フォンセカ氏は、ファイザー社がどのようにしてデータを一元化し、強力なAI人材を育成し、クラウドで安全なグローバル基盤を構築し、年間数千万ドルの節約を実現したかを示しています。ファイザー社と AWS は、科学者がデータをより簡単かつ迅速に検索できるように、何百もの実験機器からのデータを集約する科学データクラウドを開発しました。ファイザー社は AWS で、Amazon SageMaker と Amazon Bedrock の大規模言語モデルを使用する生成系 AI ソリューションである VOX を構築しました。これにより、研究開発を加速し、製品の生産量を予測し、より多くの医薬品を患者に届けることができます。その基調講演は、こちらのオンデマンド配信で視聴可能です、また、セッションの重要な 3 つのキーポイントはこちらのブロクで確認することができます。

また、ギリアド社の Chief Innovation Officer である Marc Berson 氏が、AWS Director of Technology for Industries and Strategic Accounts である Shaown Nandi に加わり、生成系 AI が彼らの組織における新しい治療法の開発を加速させるのにどのように役立っているかについて語ってくれました。イノベーションセッションの動画は、こちらのオンデマンド配信でご覧ください。

HCLS業界における新発表トップ10:

1. AWS HealthScribe は、生成系 AI を使用して患者と臨床医の会話から臨床ノートを自動的に作成します。患者の診察内容を書き起こし、予備的な臨床ノートを生成し、インサイトを抽出することで、臨床医は診察の要点をすばやく再確認でき、内容の提案を簡単に承認、拒否、編集できます。 AI が生成するサマリーステートメントにはすべて、追跡可能な書き起こし資料が付属しているため、臨床医や筆記者は簡単に正確性を参照元と照らし合わせ検証でき、インサイトが生成されたソースを突き止めることができます。医療業界向けに特別にトレーニングされた会話と生成系 AI サービスを統合して実装を簡素化します。詳しくはこちらのブログをご覧ください。 HealthScribe は、AWS HealthOmics、AWS HealthImaging、AWS HealthLake、Amazon Comprehend Medical など、増え続けるヘルスケアとライフサイエンスに焦点を当てたサービスのポートフォリオに加わりました。実際、AWS の CTO である Werner Vogels 氏が、基調講演で AWS HealthImaging と、それを使用して放射線科医のワークフローを改善する方法について取り上げているのを見ました。基調講演セッションは、こちらのオンデマンド配信から視聴できます。

2. Amazon Bedrock Agents を使用すると、生成系 AI アプリケーションが会社のシステムやデータソース全体で多段階のタスクを実行できます。これにより、ヘルスケアとライフサイエンス全体で、医療システム、研究データベース、臨床試験システム、商用データベースなどの企業知識を必要とするタスクを自動化する機会が開かれ、それらのシステムへの組織的なアクセスが可能になります。研究者にとっては、これを利用して、新しい研究プロジェクトに着手する前に、ある組織で実施された過去の研究を幅広く内部調査することができます。臨床検査ラボや医療機関の場合、複数のトランザクションソフトウェアシステムとのやり取りを必要とする研究メンバーや患者の登録に使用できます。バイオ薬品メーカーにとっては、これを利用して、さまざまなシステムにまたがるサプライチェーンの多段階の作業指示を自動化できます。保険者の場合は、これを使用して複数段階の承認プロセスを自動化するアプリケーションを開発できます。詳しくはこちらのブログのアナウンスをご覧ください。

Bedrock Agents は、新しい Bedrock Knowledge Bases と連携して、検索拡張生成 (RAG) を使用して情報を合成、要約、レコメンドするアプリケーションを作成しています。詳しくはこちらのブログをご覧ください。ヘルスケア、生物医学、生物学、化学における独自のデータモダリティを反映したカスタムモデルを構築したいデータサイエンスチームにとって、Bedrock のファインチューニングと継続的な事前学習はプロセスを簡素化します。詳しくはこちらのブログの発表をご覧ください。

さらに、Amazon Bedrock では、単一の API でアクセスできる新しいモデルが追加されました。 Anthropic の Claude 2.1 では、長さが最大 200,000 トークン (約 500 ページの文書) の生物医学または研究のプロンプトを送信できます。詳しくはこちらのブログの発表をご覧ください。 Titan Multimodal Embeddings モデルでは、医療画像一式、臨床検査結果、医療記録など、さまざまな生物医学データを一度に提示できます。詳しくはこちらのブログをご覧ください。

3. Amazon Q (プレビュー) は、お客様のビジネス、データ、コード、運用を理解するように設計された AI アシスタントで、モデルとデータを組織にとって安全に保つためのエンタープライズコントロールを備えています。ヘルスケアおよびライフサイエンスのビジネスユーザーの場合、Amazon Q はプライベートデータセットまたはエンタープライズソフトウェアに接続して、臨床試験の臨床所見の分析、大量の研究開発データにわたる傾向の発見、製造記録からの要約の作成、コンプライアンス調査の準備などのタスクを実行できます。詳細については、こちらのブログ発表をご覧ください。

ビジネスアナリストにとって、QuickSight の Amazon Q は、データを調べ、重要な洞察をエグゼクティブサマリーにまとめ、ダッシュボードでは答えられないデータに関する質問に自信を持って答えることで、説得力のあるストーリーを生み出すことができます。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。 開発者や IT プロフェッショナルにとって、Amazon Q は AWS でのアプリケーションの構築、ベストプラクティスの調査、エラーの解決、アプリケーションの新機能のコーディングに関する支援の提供を開始するのに役立ちます。詳細については、こちらのブログ発表をご覧ください。

4. Amazon DataZone (プレビュー) 向けの新しい生成系 AI 機能。 HCLS のお客様は、研究、臨床、製造、商業の各分野にわたって、大規模で複雑で増え続けるデータ資産を所有しています。トレンド、合併、買収、売却によるビジネスの変化に伴い、メタデータとデータの理解は失われてしまいます。このメタデータを手動で作成するのは、面倒で費用のかかる作業です。 DataZoneでの記述に関する AI レコメンデーションは、生成系 AI を使用して分析に必要なデータテーブルと列を特定し、データを見つけやすくします。これにより、データ利用者 (データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストなど) は、よりコンテキスト化されたデータをすぐに利用して、分析に役立てることができます。また、詳細な説明、考えられるユースケース、主要な列に基づいて検索結果が表示されるようになったため、説明が自動生成され、より充実した検索が可能になります。詳しくはこちらのブログ告知をご覧ください。

5. AWS Clean Room ML Differential Privacy (プレビュー) 。基礎となるデータを共有することなく、パートナーと機械学習を適用できます。企業が類似する人口セグメントを作成するのを支援するために特化した最初のモデルをご紹介します。 AWS Clean Rooms ML lookalike を使用すると、独自のカスタムモデルをトレーニングできます。また、パートナーにレコードの少量のサンプルを持ち込んでもらい、協力して類似レコードのセットを拡張して作成してもらうことができます。しかも、全員の基盤となるデータを保護できます。本日、これはマーケティングユースケース向けにリリースされ、今後数か月以内にヘルスケアモデルをリリースする予定です。ユーザーは、今すぐこのサービスを試してみることから始めることができます。詳しくはこちらのブログをご覧ください。さらに、AWS Clean Rooms Differential Privacy は、ユーザーの再識別を防ぐのに役立つ新しいフルマネージド機能です。これにより、コラボレーションに関するインサイトにおける個人のデータの寄与度がわかりにくくなります。詳しくはこちらのブログをご覧ください。

6. NVIDIA が BioNemo を AWS に導入: 創薬のための生成系 AI プラットフォームである NVIDIA BioNemo が Amazon SageMaker で利用できるようになりました。これにより、製薬会社は自社のデータを使用してモデルのトレーニングを簡素化および迅速化できるため、創薬を加速できます。詳しくはこちらのブログをご覧ください。 NVIDIA は、ホスト型クラウドサービスとして MONAI も提供するようになりました。 NVIDIA MONAI クラウド API により、ソリューションプロバイダーは自社の医療画像プラットフォームに AI をより簡単に統合できるようになり、放射線科医、研究者、臨床試験チームがドメインに特化した AI モデルを構築するための強力なツールを提供できるようになります。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

7. SageMaker Canvas による基盤モデルのファインチューニングと自然言語データの準備をコードなしで行えます。医療機関やライフサイエンス組織には、一般的な基盤モデルのトレーニングにはない独自の語彙があります。同時に、ファインチューニングをサポートする専任のデータサイエンスチームが不足しているお客様も多くいます。 Amazon SageMaker Canvas のこの新しい機能は、コーディング不要のアプリケーションでこのギャップを効果的に埋めます。 SageMaker Canvas は、コードを記述しなくてもモデルのファインチューニングと評価を実行できるようになりました。詳しくはブログのアナウンスをご覧ください。さらに、コードを使わずにデータを探索して準備したい HCLS のデータアナリストやデータサイエンティストは、Canvas の基盤モデルを利用した自然言語命令をデータの探索、分析、視覚化、変換に使用できるようになりました。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

ヘルスケアやライフサイエンスのデータに基づいてまったく新しい基盤モデルを構築することが目標であれば、Amazon SageMaker HyperPod は大規模な分散トレーニングのための専用インフラストラクチャです。 SageMaker HyperPods は分散型トレーニング用のマネージドインフラストラクチャを提供するため、より迅速で費用対効果の高い FM トレーニングが可能になります。また、クラスタの状態をアクティブに監視し、障害のあるノードを交換してチェックポイントからモデルトレーニングを再開することで、ノードとジョブの復元を自動化する監視機能も備えています。詳しくはブログのアナウンスをご覧ください。

8. Amazon Neptune Analytics. ヘルスケアとライフサイエンスのデータチームは、データ間の関係を理解し、相関研究を行うためにナレッジグラフを作成しています。データをグラフに保存することと分析を行うことは、別々の科学ツール、かつ複雑なパイプラインが必要で、 2 つのステップに分かれているためその運用が非常に困難でした。 Neptune Analytics では、グラフを保存して分析を実行するためのツールが 1 つになり、以前の AWS ソリューションと比較して 80 倍の速度が向上しています。詳しくはこちらのブログをご覧ください。

他の種類のデータストアに基づいてナレッジベースを構築する場合、Amazon OpenSearch Serverles 用の新しいベクトルエンジン、 Amazon DocumentDB 用のベクトル検索、Amazon MemoryDB for Redis 用のベクトル検索を使用すると、基盤となるベクターデータベースインフラストラクチャを管理しなくても RAG アプリケーションを簡単に構築できます。詳細については、次のブログシリーズをご覧ください。ブログ 1 | ブログ 2 | ブログ 3

9. HCLS コンピューティングの進歩

EC2 Capacity Blocks for ML により、研究チームやデータサイエンスチームは Amazon EC2 P5 インスタンスの使用を将来の開始日に備えて予約することができます。これにより、ヘルスケアチームとライフサイエンスチームは、信頼できる予算と時期の情報をもとに、LLM のテストと微調整を行うことができます。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

Graviton4 は、現行世代の Graviton3 プロセッサーよりもコンピューティング性能が最大 30%、コア数が 50%、メモリ帯域幅が 75% 向上し、電子医療記録 (EHR) システムなどのワークロードにおいて最高のコストパフォーマンスとエネルギー効率を実現します。新しい Graviton4 プロセッサを搭載した新しい Amazon EC2 R8g (プレビュー) インスタンスは、既存のメモリ最適化インスタンスよりも優れたコストパフォーマンスを実現します。 R8g インスタンスは、ビッグデータ分析、高性能データベース、インメモリキャッシュなど、最も要求の厳しいメモリ集約型ワークロードに適しています。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

Trainium2 は、第 1 世代の Trainium チップよりも最大 4 倍速いトレーニングを実現するように設計されており、最大 100,000 チップの EC2 UltraClusters にデプロイできるため、ファンデーションモデル (FM) と大規模言語モデル (LLM) を短時間でトレーニングでき、エネルギー効率も最大 2 倍向上できます。詳しくはこちらのブログをご覧ください。

10. HCLS ストレージの進歩

Amazon S3 Express One Zone は、S3 オブジェクトへの高速アクセスを必要とする HPC ワークロードを高速化し、コストを削減します。これは、ゲノミクス、画像処理、シミュレーション、機械学習など、最も要求が厳しく、計算集約型の HCLS アプリケーションに必要なパフォーマンスを提供する新しいストレージクラスです。 1 桁ミリ秒という耐久性に優れたレイテンシーにより、お客様は EC2、EKS、ECS のコンピューティングリソースと同じアベイラビリティーゾーンにストレージを共存させることができます。 POSIX 権限をまだ必要とするワークロードでは、Amazon FSx for Luster が依然として優れた代替手段です。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

Amazon FSx for NetApp ONTAP scale-out file systems。 HCLS のお客様の多くが、エンタープライズファイルストアを提供するために NetApp ONTAP のデプロイを設定、実行、スケーリングしています。これで、フルマネージドでフル機能の ONTAP ファイルシステムをクラウドで起動して実行できるようになりました。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

AWS EBS Snapshots Archive は、頻繁または高速に取得する必要のない、めったにアクセスされないスナップショット向けの低コストで長期にわたるストレージ階層で、ストレージコストを最大 75% 節約できます。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。 Amazon EFS Archive は、1 年に数回またはそれ以下の頻度でアクセスされる長期間有効なファイルデータ向けにコストが最適化された新しいストレージクラスです。詳しくはこちらのブログ発表をご覧ください。

re: Invent ブレイクアウトセッションのすべての動画は、以下のオンデマンド配信で視聴することができます。
ヘルスケアセッションの配信:

HLC202 | Reimaging healthcare delivery by migration critical workloads- featuring Geisinger
HLC204 | Improving patient outcomes using generative AI in healthcare – featuring UC San Diego Health
HLC305 | Building a medical research platform with AWS HealthOmics – featuring Stanford
AMZ204 | Beyond the EHR –Delivering timely, accessible care with One Medical – featuring One Medical
CON320 | Building for the future with AWS serverless services – featuring Children’s National Hospital
AIM213 | Enhance your document workflows with generative AI – featuring Centene
IMP205 | Modern digital experiences to accelerate mission impact – featuring National Marrow Donor Program
BIZ103 | How the U.S. Army uses AWS Wickr to deliver lifesaving telemedicine – featuring NETCCN
IMP208 | Using data to prevent heart disease and sudden cardiac death – featuring Memorial Hermann Health System

ライフサイエンスセッションの配信:

LFS202 | Accelerating life sciences innovation with generative AI on AWS – featuring Gilead
LFS203 | Building a life science data strategy to accelerate insights – featuring Johnson & Johnson
API310 | Scale interactive data analysis with Step Functions Distributed Map – featuring Vertex Pharmaceuticals
BSI203 | Enhance your applications with Amazon QuickSight Embedded Analytics – featuring Honeywell Life Sciences
ANT331 | Build an end-to-end data strategy for Analytics and Generative AI
NTA204 | Accelerate your digital transformation with a robust cloud foundation – featuring Bristol Myers Squibb
NTA213 | 0 to 25 PB in one year – featuring Caris Life Sciences
AIM215 | Omics Innovation with AWS HealthOmics – Amgen’s Path to Faster Results – featuring Amgen
AIM222 | Amazon Lex reshapes CX with conversational workflows and generative AI – featuring Abbott

先週のヘルスケア・ライフサイエンス分野のトップニュース:

非常に忙しい一週間でした。今後、re: Invent 2023 のエキサイティングな発表、ビデオ、サマリをお届けできることを楽しみにしています。それまでの間、ヘルスケアとライフサイエンスにおける生成系 AIの詳細については、次の Web サイトをご覧ください。 https://thinkwithwp.com/health/gen-ai/