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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.S U M M I T

医療業界をクラウドで変革するスタートアップ

遠山仁啓 / Kimihiro TohyamaSenior Solutions ArchitectWorld Wide Public Sector – HealthcareAmazon Web Services

E 1 - 0 5


ヘルスケア事業におけるステークホルダー

Vendor医薬品

健康・医療機器

ISV・ソフトウェアSI・サービス

Provider (医療機関)病院

クリニック歯科

調剤薬局

介護施設・サービス在宅支援

Government (政府)法規制公衆衛生研究者

Payer (保険者)健康保険組合協会けんぽ国保

企業 (総務担当)～福利厚生～

(保険会社)患者


AWS ライフサイエンス・ゲノミクス主なお客様 (海外)(一部抜粋)


AWS ヘルスケア主なお客様 (海外) (一部抜粋)


Related breakouts

E1-04

名古屋大学医学部附属病院の先端医療開発や臨床研究支援における

AWSクラウドの活用事例

名古屋大学医学部附属病院

先端医療開発部先端医療・臨床研究支援センター

システム情報室長・助教

杉下明隆様


(一部抜粋)国内におけるヘルスケア・ライフサイエンスのお客様


GE Healthcare 様

医知の蔵クラウド型医用画像外部保管サービス（CT , MRI , PET etc）

院内保存に必要なコストを削減 / ディザスタリカバリ強化

Centricity 360地域の医療環境へ 360° の連携と新たな価値を提供

画像・レポートの転送・共有により、病病・病診連携を加速

EdisonAI を活用した次世代インテリジェンス・プラットフォーム

クラウド上にAI開発環境と医療分野で必要となる通信やセキュリティ等のモジュールを提供


マネージド型の機械学習医療分野に特化した自然言語理解サービス

Amazon Comprehend Medical

➢ テキスト内のキーワード抽出やセンチメント分析を行うComprehendを医療分野向けにチューニング

➢ 医療分野に特化して、医療に関係する文脈やエンティティの関係性を認識することが可能に(ただし診察や診断の代わりになるものではない)

➢ 検出精度は100%ではないため、要件に応じて必要な精度があるかを確認、再チェックを検討

➢ バージニア、オレゴン、アイルランド、オハイオの各リージョンで利用可能


DICOM 画像から PHI を迅速に検出・識別・マスクDe-identify medical images


DICOM 画像から PHI を迅速に検出・識別・マスクDe-identify medical images

Amazon Rekognition画像からテキストを自動検出

Amazon Comprehend Medicalテキスト内のPHIを検出・識別

Amazon SageMakerJupyter Notebooks✓ S3バケット定義✓ DICOM画像識別✓ PNG変換✓ PHIマスクカラー定義✓ 出力画像 dpi設定✓ PHIデータマスク


Guest Speaker

株式会社インテグリティ・ヘルスケア株式会社カケハシ

代表取締役社長園田愛様

技術開発室室長島本大輔様

代表取締役CEO中尾豊様

14

©︎ 2019 Integrity Healthcare

Ver.0.3©︎ 2019 Integrity Healthcare

疾患管理システムYaDocとAWS2019年6月12日 AWS Summit Tokyo 2019

株式会社インテグリティ・ヘルスケア代表取締役社長園田愛技術開発室室長島本大輔

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会社概要2009年、「健康先進国・日本の新しい医療システムの創造」をビジョンに創業。医療法人社団鉄祐会とともに在宅医療、地域包括ケアシステムの構築を手掛ける。その後、2016年にヘルステック事業を開始。次世代の医療インフラとなる、疾患管理システム” YaDoc”の開発・普及へ取り組む。

社名株式会社インテグリティ・ヘルスケア

設立 2009年10月

事業内容テクノロジーを活用した疾患管理システム”YaDoc”の開発提供

代表代表取締役会長武藤真祐／代表取締役社長園田愛

資本金 15億432万円（資本準備金等含む）

拠点東京／名古屋／大阪／福岡／仙台

保有資格医療機器製造販売業（第2種）

ISO/IEC 27001：2013 / JIS Q 27001：2014（ISMS）

主なプロジェクト

2016年11月～

福岡市、福岡市医師会との共同でオンライン問診・オンラインモニタリング・オンライン診察を実証

2017年1月～

疾患管理システム”YaDoc”の全国展開開始

YaDocによる慢性閉塞性肺疾患（COPD）の症状評価を実証（2018年4月呼吸器学会で発表）

2018年6月～

国家戦略特区事業として国内初のオンライン服薬指導を実施

2018年7月～2019年3月

総務省事業採択。オンラインでの問診・診察・服薬指導モデル提言

2019年5月～

睡眠時無呼吸症候群(SAS)早期発見検査サービスパッケージ提供開始

2019年5月～臨床現場でのオンライン疾患管理システム導入を支援する「臨床普及プログラム」を提供開始

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データ入力

データ表示

ﾓﾆﾀﾘﾝｸﾞ問診ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ

フォロー

受診

患者さんの情報をアプリ上で集積し、医師・看護師・薬剤師に提供

オンラインでのコミュニケーションにより適切な受診を促します

Our Value

患者の状態を把握し、より最適な医療の提供を実現

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患者さんとの普段の生活状態を継続的に捉えるモニタリング機能

診察前の問診入力でコミュニケーションの効率化を図るオンライン問診機能

医師と患者で予約とビデオ診察をおこなうオンライン診察機能

患者様とのコミュニケーションをオンライン化する【３つの機能】

Our Service

オンラインでの疾患管理システム“YaDoc”

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機能1：モニタリング

日常生活の変化が定量的・継時的に見える

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データ項目単位自動連係

バイタルサイン

体重 kg ✔

体温 ℃

血圧 mmHg ✔

脈拍 Bpm ✔

SpO2 %

生活記録

歩数歩 ✔

カロリー Kcal ✔

水分摂取量㎖

アルコール摂取量 G

喫煙本数本

検査値血糖値 mg/dl

HbA1c %

参考：モニタリング項目一覧

体重計

HBF-255T、HBF-256T

血圧計

HEM-7600T、HEM-7281THEM-7271T、HEM-7511THEM-7325T、HEM-6323THEM-6324T、HEM-6325T、HEM-7282T

活動量計

HJA-405T

歩数など（Apple Healthcare の連携項目に準ずる）

20


機能2：食事記録

食生活のリズムが一目でわかる

21


機能3：問診

疾患ごとに気になる症状を記録する

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機能4：コミュニケーション

患者さんにつながる安心を届ける

薬は飲めていますか。症状で気になる点があれば、御連絡ください。

薬は飲めていますか。症状で気になる点があれば、御連絡ください。

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呼吸器領域における活用例

✓ YaDocに搭載されているCAT（COPD Assessment Test）およびmMRCを用いて、COPD患者の症状の変化を把握

✓ 重症化の傾向を捉え、検査および禁煙指導を行った

24


Our Field

全国に広がる導入施設

2018年1月 2018年10月 2019年5月（一般提供開始）

導入施設数1,900

25


Our Partnership

EHRと連携し、普及を加速化

日立ヘルスケアシステムズ

ビー・エム・エル

PHC 富士通

湯山製作所

NTTエレクトロニクステクノ

EMシステムズ

きりんカルテシステムラボテックグローバルソフトウェアファインデックス

キャノンメディカルシステムズ

26


AWSのサービスを活用したガイドライン対応のご紹介

27


• 氏名：島本大輔（ @diskshima ）

• 役職：技術開発室室長

• 職種：ソフトウェア・エンジニア

• 好きな言語： Ruby、Haskell

• 好きなAWSサービス： AWS Lambda

自己紹介

https://twitter.com/diskshima

28


• 初めのころからAWSを使用

• 2016〜2018年：基本的なサービスの使用がメイン

• EC2、RDS、ElastiCache、ELB、S3、など

• AWS以外に乗り換える可能性を残す選択

• 2019年〜：AWS中心にする方針を決定

• 上記に限らず活用可能なものを改めて選定

YaDocのAWS活用

29


アーキテクチャ（概略）

Application Deployment

Operation

Users

Elastic Load Balancing Amazon EC2

Amazon RDS Amazon ElastiCache

Storage

AWS Lambda AWS Step Functions

AWS Systems Manager

Amazon Simple Storage Service (S3) Amazon CloudWatch

etc...

etc...

Amazon CloudWatch

デプロイ

運用

30


• アプリケーションサーバ、ストレージはシンプルな構成

• EC2、RDS、ElastiCache、ELB、S3、など

• 以前の構成から大きな変更はなし

• デプロイをStep Functions＆Lambdaに変更

• 運用にSystems Manager、CloudWatchを導入

アーキテクチャ解説

→ AWSの活用によりガイドラインの対応した事例をご紹介

31


３省３ガイドライン

医療情報を受託管理する情報処理事業者向けガイドライン第2版（経済産業省）

医療情報システムの安全管理に関するガイドライン第5版（厚生労働省）

クラウドサービス事業者が医療情報を取り扱う際の安全管理に関するガイドライン

第1版（総務省）

32


情報処理装置及びソフトウェアの適切な変更手順を策定すること。

「変更」に関する記述

情報システムの保守において実施した操作結果について、操作ログ等により記録し、管理する。

総務省

経済産業省

33


• デプロイ＝プログラムをユーザが使える状態に持っていくこと

• WEBサービスの開発では変更を適用するのを「デプロイする」という

• YaDocではLambdaとStep Functionsの組み合わせにより実現

• LambdaとStep Functionsの記述内容はすべてコードで管理

Lambda + Step Functionsによるデプロイ機構

34


YaDoc環境

Lambda + Step Functionsによるデプロイ機構

AWS LambdaDBのバックアップ

AWS Step Functions

Application

AWS Lambdaプログラムのコピー

Generic group

Storage

JS

JS

::

APIで実行

Step 1

Step 2

YAML

すべてコードで記述変更はコードレビュー

Amazon CloudWatch

実行結果はすべてCloudWatchへ

運用担当

Step 3 .. x

35


情報処理装置及びソフトウェアの適切な変更手順を策定すること。

「変更」に関する記述


総務省

経済産業省

→ 変更手順がコード化される＝属人性の排除、レビューが用意

→ 簡単にデプロイ結果のログをAWS上に保存可能

36


業者の活動、機器で発生したイベント、システム障害、システム使用状況等を記録した監査ログを作成し、管理すること。

「保守」に関する記述


総務省

経済産業省

37


• WEBサービスの場合はサーバへアクセスし作業を行うこと

• マスターデータの更新、設定の変更、など

• 一般的にな保守作業はSSHでサーバへ接続すること

• YaDocではSystems Managerの導入

• EC2への設定を追加するのみ

• SSHの設定が不要

• 作業内容がすべてログへ

Systems Managerによる保守の改善

38


YaDoc環境

Systems Managerによる保守の改善

Application

Amazon EC2

etc...

AWS Systems Manager

Amazon CloudWatch

サーバへのアクセス

サーバ側にSSHなどの設定なしにアクセスが可能

作業内容がすべてCloudWatchへ

運用担当

39


業者の活動、機器で発生したイベント、システム障害、システム使用状況等を記録した監査ログを作成し、管理すること。

「保守」に関する記述


総務省ガイドライン P. 91

経済産業省ガイドライン P. 69

→ 監査ログが保存され、検索なども容易

→自動的に作業者とコマンド内容がすべて保存される

40


• ログなど共通の部分は開発や構築作業が不要もしくは少なくて済む

• 共通の作業は用意されていることが多い

• APIなどにより自動化がしやすい

AWSを活用するメリット

• AWSの仕組みを理解する必要がある

• 自前で開発の方が良い場合もある

• YaDocではクライアント証明書などの認証は自前

AWSを活用するデメリット

41


• AWSの権限設定（IAM）を把握する

• 非常に柔軟で細部まで設定可能＝設定が複雑

• 定期的な情報収集が必要

• 自社開発している機能が既に存在することもありえる

• アーキテクト、リファレンスなどを活用する

• 自身で把握するのは不可能なので、知恵を借りるつもりで

AWSを活用する際の抑えたいポイント

42


• 疾患管理ソリューションYaDocのご紹介

• AWSを利用した医療向けサービス特有のガイドライン対応

• AWSを利用する際のメリット・デメリット

• AWSを活用するために抑えたいポイント

まとめ

43


以上になります

ご清聴ありがとうございました


Related breakouts

K1-06

Tokyo Day 1 （17:00～18:20）

AWS環境上での医療情報ガイドラインへの対応


展示ブース

ヘルスケア & ライフサイエンスブース➢ 機械学習を活用した細胞画像分類

➢ IoT 端末により心拍データを取得

→ Raspberry Pi 経由でAWS上にてデータ可視化

Public Sector ブース➢ 医療・研究機関・教育・官公庁・自治体・NPO


今後のイベント予定

注目ヘルステック・スタートアップとのエンジニア向けミートアップ

場所：AWS Loft Tokyo

日時：7/24(水) Open 18:00 Start 18:30

ご登壇予定スタートアップ CxO

➢ キュア・アップ

取締役CDO兼医師鈴木晋様 (治療アプリ)

➢ ジェネシスヘルスケア

取締役CTO 宮原武尊様 (遺伝子検査・解析)

➢ トリプル・ダブリュー・ジャパン

取締役CTO 村木洋介様 (IoTウェアラブルデバイス)

➢ MICIN

取締役CTO 巣籠悠輔様 (ディープラーニング)

https://healthcarestartup.splashthat.com/

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Thank you!

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お手元のサミットガイドブックの表紙、受講票にも記載している『QRコード』からご回答ください。

もれなく素敵なAWSオリジナルグッズ＆アイスをプレゼントします。

本セッションのFeedbackをお願いします

プレゼントの引き換えは、EXPOエリア内アンケートコーナー・出口付近のいずれかにお越しください。

涼感マフラータオル（巾着入り）

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