Creating powerful member experiences: Cigna’s AWS HealthLake journey

セッション概要

• タイトル：Creating powerful member experiences: Cigna’s AWS HealthLake journey
• 日付：2024年12月5日(木)
• Venue： Wynn | Level 1 | Lafite 4 | Content Hub | Turquoise Screen
• スピーカー：
  • Mani Paulraj(Sr. Engineering Manager, Cigna)
  • Mirza Baig(Principal Solutions Architect, Amazon)
• 業界：Healthcare & Life Sciences
• 概要：CignaがデータインターオペラビリティプラットフォームをAWS HealthLakeに移行することで、TCOを削減し、プラットフォームのスケーラビリティを向上させ、会員にパーソナライズされた体験を提供した方法をご紹介します。Cignaが、複数の事業体にまたがる統合されたデータインターオペラビリティレイヤーを開発し、会員向けアプリケーションを駆動し、リアルタイム分析を提供することで、高度な洞察とパーソナライズされた治療のための生成型AIを統合する将来のイノベーションを可能にした方法をご覧ください。CignaがAWSで業界をリードするヘルスケアソリューションを活用し、イノベーションを推進し、患者の転帰を改善し、優れた価値を提供する方法についてのヒントをご紹介します。

はじめに

本セッションでは、1億7千万人以上の顧客と2百万人以上のヘルスケア関連プロバイダーやクリニック、施設などの数多くの関係を持つグループ単位のビジネスを行うCignaグループで、AWS HealthLakeを活用し、どのようにデータをインターオペレーションし、スケーリングしているかをご紹介します。
ヘルスケアまたは医療データ関連ビジネスに興味のある方は、このセッションでAWS HealthLakeが実際に適用された事例を通じて、データをどのように管理して効率を高めるか、そしてこれらのデータを持続的に最適化する方法も知ることができます。

Interoperability platform

ヘルスケア産業はその特性上、データ量が非常に膨大で（テラバイト単位）、ソースと標準が非常に多様であるため、プラットフォームを通じたデータ統合は多くの課題を抱えています。

このような環境において、Cignaの目標は、安全で汎用性が高く、運用効率が高く、パフォーマンスの高いプラットフォームを構築することでした。 そのために、AWS HealthLakeに移行することで、プラットフォームのスケーラビリティを向上させ、TCOを削減しました。

AWS HealthLake

HealthLakeはAWSの完全管理型サービスとして、HIPAA(個人健康情報と医療データ保護法)の要件に準拠する機能を持つFHIRストレージです。FHIRは医療データの交換と相互運用性のために設計されたフレームワークで、主に医療データを効率的に管理するために活用されます。

まだ多くのデータがFHIRフォーマットに合わないため、各種データをFHIRフォーマットに合わせて変換する過程が必要であり、このように構造化されたデータはAWS HealthLakeにロードされた後、様々なAPIやサービスを通じて分析され、様々なHealthcareアプリケーションなどに活用されます。

AWS HealthLake でいくつかの問題が解決されました。

1. TCO削減

平均して4〜50％ほど減少しましたが、単純なコスト削減以上の意味があります。運用上の負担を減らすことができるため、少ない時間と労力で作業を処理でき、残りの時間と労力でビジネス視点の価値創造が可能です。

2. スケーリングとパフォーマンス

1日平均40億のリソース収集と数百TB単位の拡張により、FHIR API呼び出しに一定の毎秒応答が可能

3. SLA conformance

1日平均40億のリソースを問題なくスムーズに収集し、SLAコンフォーマンスに合わせたサービス処理可能

4. Data reusability

このようにロードされたFHIRデータは、データ分析、AI/ML、BIなど、さまざまな部分に活用できます。

AWS HealthLakeの利点

HealthLakeには様々な利点があります。
まず、基本的なインフラストラクチャがすべて管理される完全マネージドサービスであり、基盤APIやインフラストラクチャの複雑さを気にすることなく、アプリケーションワークフローを構成することができます。これにより、不必要な作業や繰り返しを減らすことができます。
第二に、セルベースのアーキテクチャで構成され、スケーリングをサポートします。必要な場合、特定のコンポーネントに対してのみ微調整を行うことで、全体のコンポーネントを調整する場合に発生する追加コストを抑えることができます。
第三に、統合された医療関連の自然言語処理です。医学テキストなどからインサイトを発掘し、これをオントロジー（体系的に表現される標準化されたデータ構造）とシームレスなマッピングが可能です。その後、結果をFHIR形式で保存し、APIに活用したり、その他の分析に活用するなど、さまざまな方法で活用することができます。
第四に、マルチモーダル分析をサポートします。遺伝的データと画像データをそれぞれ独立したストレージに保存し、これによりマルチモーダル分析を実行することができます。

まとめ

データがHIPAA規制に準拠する必要があり、その規制に準拠できる環境で安全にクラウドにデータを保存し、FHIR形式で保存されたデータを簡単に分析、AI/ML、BIなどで活用できるようにするAWS HealthLakeを実務でどのように活用するのかについて見てきました。サービスの主な設計目的が医療データなどを扱うためのものであるため、包括的な機能はできませんが、その分、医療データを活用する上で良いツールになることは間違いなさそうです。

記事 │MEGAZONECLOUD　 AI & Data Analytics Center (ADC)　Data Engineering 2 Team　チョン・ジソン マネージャー

チョン・ジソン マネージャー