この記事は、“ Introducing AWS HealthImaging — purpose-built for medical imaging at scale ” を翻訳したものです。 医用画像データをペタバイト規模で保存、分析、共有するクラウドネイティブアプリケーションの開発を支援する専用サービス、 AWS HealthImaging の一般提供を発表できることを嬉しく思います。HealthImagingは DICOM P10 形式（訳註：DICOMが規定したバイナリフォーマット）でデータを取り込みます。低レイテンシーの検索と専用ストレージのための API を提供します。 医療機関のお客様からは、医療チームに最高の医用画像アプリケーションを提供したいという声と、インフラストラクチャ管理の複雑さを軽減したいという声が寄せられています。私たちの研究に焦点を当てたお客様は、画像データを大規模に分析し、組織全体での連携と発見を加速させたいと考えています。これらの利用者グループはどちらも、組織のすべての医用画像アプリケーションを同じデータストアから動作させたいという希望を示しています。クラウドはこうした利用者のニーズに応えるのに役立ちます。HealthImaging を使用すると、医用画像アプリケーションや研究ソリューションを提供する AWS パートナーのような開発者は、インフラストラクチャについて心配することなく、こうした利用者の課題に取り組むことに集中できます。 医療提供と研究における医用画像の拡大 100年以上にわたり、医療提供者はX線、MRI、超音波などの医用画像を使用して、患者の内部を非侵襲的に調べてきました。 ノーベル賞受賞者のマリー・キュリーは、医用画像の初期のパイオニアの一人でした。彼女は、第一次世界大戦中に戦場の外科医がより良いケアを提供できるように、「プチキュリー」と呼ばれるX線装置を搭載した車両を開発しました。 現在、医用画像は、がん、外傷、脳卒中など、さまざまな健康状態の診断と観察に使用されています。世界中で毎年36億件を超える医用画像処理が行われ、合計でエクサバイトの医用画像データが生成されています。 医療システムは、医用画像処理に対する需要の高まりに応えるのに苦労しています。2008年以降、米国の放射線科医に割り当てられる画像検査の平均数は、1日あたり58件から1日あたり100件に増加しました。同じ時期に、一般的な画像検査のサイズは2倍になり、150 MB近くになりました。その結果、放射線科医は生産性を向上させるための新しいテクノロジーを必要としており、読影に負担のかかるワークフローを合理化し、エラーを最小限に抑えるために AI の使用が増えています。 医療機関のITグループは、新しい医用画像検査や保管された医用画像検査を管理するインフラストラクチャに、責任を持ちます。これらの組織は、急速に増え続ける画像保管を、通常はオンプレミスで管理しています。インフラストラクチャがかなりの装置面積、ITスタッフ、運用予算を消費していると見ています。また、同じ医用画像へのアクセスを必要とし、それぞれに異なるレイテンシーと解像度のニーズを持つエンタープライズアプリケーションの数が増え続けています。その結果、さまざまなアプリケーション用に各画像の複数のコピーが保存され、さらに長期保存用に追加のコピーが保存されます。その結果、データが重複し、どのバージョンの画像が信頼できるかが不確実になるため、ストレージコストが高くなることになります。 介護チームや研究グループとの連携により、データのコピーがさらに増える可能性があります。医療チームは通常、完全に識別された患者のデータを必要としますが、AIモデルを構築するチームは匿名化されたデータを使用することを好む場合があります。従来のオンプレミスアーキテクチャでは、利用者はユースケースごとにデータのコピーを追加する必要がある場合があり、その結果、ストレージコストが高くなり、運用が複雑になります。医用画像の拡大により、新しい言語やコンピュータービジョンのAIモデルの開発に使用できる膨大なデータセットが作成されました。しかし、従来のデータサイロは、研究者のデータへのアクセスを制限することでイノベーションを妨げています。 AWS HealthImagingの紹介 HealthImagingは、インフラストラクチャの準備や設定を簡素化する専用の医用画像データストアを提供し、利用者が患者のケアや研究を行う時間を増やせるようにします。HealthImaging を使用すると、組織内のすべてのアプリケーションが、重複することなくデータの単一の信頼できるコピーにアクセスでき、ユーザーはどこからでもデータに安全にアクセスできます。HealthImaging コンソールで数回クリックするだけで、ペタバイト規模の医療画像データをホストできるデータストアをプロビジョニングでき、すべての画像を低レイテンシーで取り出せる状態に保つことができます。さらに、HealthImagingは、エンタープライズイメージングソリューションの運用に必要なインフラストラクチャの量を削減し、コストの削減と運用の複雑さの軽減に役立ちます。 お客様は HealthImaging 上に構築されたアプリケーションを使用することで、ハードウェアの更新サイクルやキャパシティプランニングを気にすることなく、イメージアーカイブのストレージコストを低く抑えることができます。画像撮影装置によって新しいデータが生成されると、そのデータをHealthImagingにインポートして、PACS（picture archiving and communication systems）（訳註：医用画像管理システム）などの医療システムですぐに取得できます。 AWS DataSync 、 AWS Direct Connect 、および AWS パートナーが提供する専用ゲートウェイにより、データをエッジからクラウドに簡単に移動できます。 図 1.モダリティ (CT、X線など) によって生成されたデータのインポートから、医療システム (PACS など) や研究ワークフローによる低レイテンシーの取得までのAWS HealthImaging の仕組み AWS パートナーは利用者に代わってイノベーションを行っています AWS パートナーはすでに HealthImaging を活用して、放射線科医、医療チーム、研究者が使用する医用画像ソリューションを再考しています。 ウェイク・フォレスト・バプティスト・ヘルスは、アポロ・エンタープライズ・イメージングとHealthImagingのソリューションにより、放射線科の学生が臨床コンテンツにアクセスしやすくしています。 「私たちは、全社で、また世界中の協力者と研究や教育のために、医用画像を拡大、共有、表示できる機能を必要としています。 Apollo EI と共同で AWS HealthImaging とその最先端のエンタープライズイメージングリポジトリテクノロジーを活用することで、それが可能になりました。」— ウェイク・フォレスト・バプティスト・ヘルスのシステムマネージャー、ジョシュ・タン 医用画像処理の世界的リーダーであるフィリップスは、HealthImagingを次世代の医用画像スイートの基盤要素として使用する予定です。 「私たちのビジョンは、臨床医とスタッフが増え続ける作業負荷を管理し、ワークフローを最適化して患者の診断と治療までの時間を短縮できるようにすることです。AWS HealthImaging のような AWS の専用サービスは、フィリップスのイノベーションを加速させ、お客様とその患者にサービスを提供するのに役立ちます。当社のクラウド対応の HealthSuite Imaging PACS は、AWS HealthImaging を使用して世界中の臨床医の体験とアクセシビリティを向上させることを目指しています。」— フィリップスの最高イノベーション責任者および最高戦略責任者兼エンタープライズインフォマティクスの最高ビジネスリーダー、シェズ・パートヴィ データをオンプレミスのサイロからクラウドに移行することで、イノベーションの新たな機会が生まれます。ヘルスイメージングは機械学習用に Amazon SageMaker と統合されているため、GPU アクセラレーテッドコンピューティングにアクセスできます。NVIDIA は、HealthImaging とシームレスに連携するハードウェアアクセラレーションツールとオープンソースフレームワークに投資して、医用画像処理におけるアルゴリズム開発と AI の採用を進めています。 「NVIDIA が共同設立して推進した MONAI は、特定の分野に特化した医用画像 AI フレームワークです。これにより、研究の飛躍的進歩や AI アプリケーションを臨床効果へと迅速に変換できます。MONAI と AWS HealthImaging の統合により、医用画像をほぼリアルタイムで表示、処理、セグメント化できるため、医師のワークフローが最適化され、患者体験が向上し、病院の効率が向上します。」 NVIDIA ヘルスケア AI 製品担当グローバルリーダー、プレナ・ドグラ また、パートナーはHealthImagingのメリットをより簡単に実現できるようにしています。Dicomaticsは、HealthImagingを使用してレガシー環境から最新のクラウドベースの環境へのエンタープライズクラスのデータ移行を支援するソリューションなど、さまざまなソリューションを提供する医療情報企業です。 「Dicomaticsは、シームレスでスケーラブルな医用画像データ移行のリーダーです。オンプレミスからクラウドまで、ペタバイト規模の複雑な移行の処理に優れています。AWS HealthImaging の力により、お客様は貴重なデータの保存、臨床作業負荷、画期的な研究に特化した専用クラウドサービスを手に入れることができるようになりました。」— Dicomatics、戦略的パートナーシップ、 アビラム・ビトン氏 医用画像用の費用対効果の高いストレージ HealthImagingは、あらゆるサイズの新しいデータや画像アーカイブを保存するための総所有コストを削減できる、費用対効果の高いストレージを提供します。HealthImagingには、新しいデータや頻繁にアクセスされるデータ用のフリークエントアクセスストレージ階層と、アクセス頻度の低いデータ用のコスト効率の高いアーカイブ・インスタント・アクセス階層があります。30 日以上保存されたデータは、自動的にアーカイブ層に移動されます。動作は Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) の Intelligent-Tiering ストレージクラス と似ており、コスト削減はお客様に還元されます。 HealthImaging のどちらのストレージ階層も、ミリ秒単位のデータ取得をサポートしています。HealthImagingに保存されているすべての画像フレームは、1秒未満のレイテンシーでアクセスしてレンダリングできるため、お客様が高価なブロックストレージボリュームにデータをステージングする必要がなくなります。 スケーラブルなデータ取り込みと処理 DICOM P10 ファイルを HealthImaging にインポートするには、非同期インポートジョブを起動します。複数のインポートジョブを同時に実行することでスケールアップできます。個々のDICOM P10ファイルは画像フレームとしてインポートされ、患者、研究、およびシリーズレベルで一貫したメタデータを含む画像セットに自動的に整理されます。コピーおよび更新 API を使用すると、特定のワークフローで必要とされるイメージセットを簡単に管理できます。 各DICOM P10ファイルのピクセルデータは、効率的な可逆圧縮と解像度スケーラビリティを提供する最先端の画像圧縮コーデックであるハイスループットJPEG 2000（HTJ2K）としてエンコードされます。大量のアーカイブをお持ちのお客様は、HTJ2K を使用することでストレージ容量が削減され、コスト削減に役立つ場合があります。HealthImaging は、インポートされた各画像フレームにチェックサムを提供することで、すべてのピクセルデータが正常にトランスコードされたことを検証します。これらのチェックサムは画像セットのメタデータに追加されるため、画像フレームを取得する際に可逆画像処理を個別に検証できます。 DICOM P10ファイル内のメタデータ（患者識別情報や検査の詳細など）は、患者、検査、およびシリーズレベルで自動的に標準化されます。その結果、不一致がなくなり、データ品質が向上します。すべてのメタデータが保存され、DICOM データ要素のレジストリに基づいて正規化が実行されます。さらに、正規化された要素には、16進数のDICOMタグではなく、 PatientId などの開発者が使いやすいキーを使用してアクセスできます。 HealthImaging へのデータのインポートには料金はかかりません。ピクセルデータの符号化とメタデータの正規化は自動的に実行されます。つまり、お客様は自己管理型インフラストラクチャから HealthImaging に移行してDICOMを取り込む際のコストを削減できるということです。 リアルタイムアプリケーション向けに最適化された API 既存の画像転送プロトコル (DIMSE や DICOMWeb など) では、クラウドからのストリーミング時に遅延により、パフォーマンスが低下する可能性があります。しかし、放射線科医は、インタラクティブなワークフローや診断アプリケーションのために、待ち時間の低減を求めています。そのため、HealthImaging は、ピクセルデータやメタデータの取得を低遅延で行えるように最適化された API を提供しています。 HealthImagingは、効率的なメタデータのエンコード、可逆圧縮、およびプログレッシブ解像度の画像データアクセスのサポートにより、データ検索と画像読み込みにおいて業界トップのパフォーマンスを提供することを目的として構築されています。アプリケーションとAIアルゴリズムは、画像データをロードしなくても、APIを介して研究メタデータに効率的にアクセスできます。同様に、最先端の画像圧縮により、アプリケーションは画像品質を損なうことなく、APIを介して画像データを直接読み込むことができます。 HTJ2K コーデックは JPEG2000 よりも桁違いに速く、他のすべての DICOM 転送構文よりも少なくとも 2 倍高速です。HealthImaging を使用すると、アプリケーションは単一命令複数データ処理 (SIMD) で HTJ2K を活用して、優れた画像デコードパフォーマンスを実現できます。さらに、最新のブラウザーでは Web Assembly SIMD (WASM-SIMD) を利用して、インストール不要な Web ビューアで業界トップのパフォーマンスを実現できます。したがって、HealthImaginingを使用すると、アプリケーションは最も要求の厳しいインタラクティブなユースケースを満たすレイテンシーでデータを取得および転送できます。 まとめ 私たちのお客様とパートナーは、患者に代わってたゆまぬ革新を続けています。HealthImagingは、より多くの治療を必要とする患者に質の高いケアを提供できるよう支援しています。HealthImaging を使用すると、医用画像データをペタバイト規模で容易に管理でき、業界トップクラスのパフォーマンスでインフラストラクチャを心配する必要がなくなります。 HealthImaging を使い始めるには、 ドキュメント か、 Web ページ で詳細をご覧ください。 Tehsin Syed Tehsin Syed は、アマゾンウェブサービスのヘルス AI 担当ゼネラルマネージャーであり、Amazon Comprehend Medical、Amazon HealthLake、Amazon Omics、Amazon Genomics CLI などのヘルス AI 戦略、エンジニアリング、製品開発の取り組みを主導しています。Tehsin は、エンジニアリング、科学、製品、テクノロジーを担当するアマゾンウェブサービスのチームと協力して、画期的なヘルスケアおよびライフサイエンス AI ソリューションと製品を開発しています。AWS で働く前は、Tehsin は Cerner Corporation でエンジニアリング担当副社長を務め、ヘルスケアとテクノロジーの交差点で 23 年間働いていました。 Andy Schuetz Andy Schuetz 博士は、アマゾンウェブサービスのヘルス AI 担当プリンシパルプロダクトマネージャーであり、ヘルスケアおよびライフサイエンスのお客様向けのクラウドサービスの構築に注力しています。AWS に入社する前は、Andy はスタートアップの共同創設者であり、Sutter Health のシニアデータサイエンティストと、アルキメデス社の製品責任者を務めていました。 翻訳は Solutions Architect 窪田が担当しました。原文は こちら です。