AWS を活用した AiCure のプラットフォームで患者の行動を学習して臨床試験をサポート

臨床試験では、遠隔での患者とのやり取りや症状の評価が難しい場合があります。意味のある患者のデータが利用可能になり、リアルタイムでのエンゲージメントが見通せると、患者の症状と治療の経験についての全体像が得られます。

AiCure では、デジタルバイオマーカー測定や患者の投薬のリアルタイムモニタリングなど、患者の遠隔でのエンゲージメントと評価を通じてコストが削減され、研究スケジュールの予測可能性が向上し、スケジュールが短縮されます。AiCure ではマイクロサービス駆動型アーキテクチャを採用しており、アマゾン ウェブ サービス (AWS) のさまざまなソリューションを活用して、臨床試験に参加している患者のビデオ、音声、画像、テキストデータを収集し、分類と処理を行います。Amazon API Gateway などのサービスは、患者のスマートフォンやバックエンドアーキテクチャとの接続をサポートするのに対して、AWS Step Functions や AWS Batch は、データがすぐに使用できるように、AI モデルを継続的に改善して大規模な推論を行うために活用されています。AWS Lambda などのサービスは、AI パイプラインの各実行のメタデータを生成してシステム全体の監査証跡を作成し、完全なトレーサビリティを確保するのに使用されます。このデータはその後、患者が積極的かつ継続的に治療を受けられるよう臨床試験の依頼者によって使用され、患者の投薬治療の順守をサポートします。

AWS 上で構築すると、AiCure は「クラウドサービスを活用して、スケーラビリティ、柔軟性、信頼性、監査可能性、セキュリティを実現できます。一から作り直す必要はありません」と AiCure の最高技術責任者である Lei Guan 氏は言います。Amazon Cognito、AWS Key Management Service (AWS KMS)、AWS Lambda といった認証サービスは、AiCure が HIPAA コンプライアンスを順守する上で重要です。また、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) をはじめとするストレージソリューションを使用すると、ユーザー基盤やデータの収集量が増加しても、スケーラビリティについて心配する必要はありません。マイクロサービス駆動型のアーキテクチャであるため、AiCure はプラットフォームを大規模に運用して、中核となる AI テクノロジーを絶えず改善することに集中できます。そして、AWS ベースのアーキテクチャに移行してから、AiCure では、30 か国から 600,000 以上のビデオ、1 億 8,000 万枚の画像フレーム、600,000 件の投薬イベント、17,000 件の治療介入イベントをすべてほぼリアルタイムのパフォーマンスで収集してきました。