CASE STUDY 事例

課題

ログビー、宮崎大学医学部附属病院、千葉大学医学部附属病院、産業技術大学院大学での共同研究による、入院後合併症の予測モデルの開発では、大規模な匿名加工データを扱うにあたり、以下の課題がありました。

• テラバイト級の匿名加工データをセキュアに保管するストレージとデータベースが必要
• オンプレミスのGPUサーバーを使った予測モデルの学習・推論が必要
• 上記のストレージとデータベース、GPUサーバーをセキュアにシームレスにつなぎ効率的に分析を行う環境が必要

ソリューション

上記課題に対し、AWSとオンプレミス環境をシームレスに繋ぐデータ基盤を構築しました。

• AWSのVPCを用いてセキュアなネットワーク環境を構築し、匿名加工データを配置
• AWSの認証基盤により、オンプレミスのGPUサーバーからセキュアにAWS環境に接続
• 上記インフラ環境にて、データ前処理パイプライン（ETL:Extract/Transform/Load）の構築と予測モデルの学習・推論を実施

効果

第39回医療情報学連合大会（第20回日本医療情報学会学術大会）にて研究成果を発表し、医療情報学の発展に寄与しました。