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医療業界のための
予測分析とビッグデータソリューション

Hortonworks はリーダーです。Forrester Wave をお読みください

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Clearsense は HDP®を使用して洞察を応用

Clearsense はフロリダ州ジャクソンビルに本拠を置くスマートデータ企業で、データアナリティクスの再考と簡略化により、医療機関がデータから測定可能な価値を見出せるよう支援しています。同社は、安全なクラウドベースのヘルスケアデータエコシステムを開発しました。このエコシステムは、さまざまなソースからのデータを高速で処理し、あらゆるヘルスケア環境のリアルタイム SMARTView™ を提供します。Clearsense の創業者は、Hortonworks Data Platform を同社のデータアーキテクチャの中心に置いて、同社を設立しました。

より効率的なケアを行ないながら命を救う

今日の医療業界は難しい課題と選択に直面しています。研究者、臨床医、管理者は十分なデータがないまま、重要な意思決定を下さなくてはならない場面がしばしばあります。Hortonworks が提供する、オープンソースの Connected Data Platforms(Apache™Hadoop®、Apache NiFi を利用)により、医療データは実用的で利用可能なものとなります。研究者は、がん細胞の遺伝的構造を調査します。看護師や医師は、集中治療患者を監視します。管理者は、患者が退院する前に還付請求を提出します。Hortonworks は、医療および医学におけるビッグデータ分析を変革しています。

ユースケース

新たながん治療にゲノムデータを活用

ある薬ががん治療に 40%有効であると書かれている場合、その薬は特定の遺伝子プロファイルをもった患者には 100%有効であるという別の解釈が成り立ちます。しかし、ゲノムデータはビッグデータです。単一のヒトゲノム中のデータには、約 2 万の遺伝子が含まれています。従来のデータプラットフォームに保管した場合、数百ギガバイトに相当します。百万通りにも可変な DNA の位置を各ゲノムと組み合わせると、生成されるデータは 1 人当たり、約 200 億行に匹敵します。

主要な大学や教育病院の研究者は、費用対効果と信頼性の高いプラットフォームである Hortonworks Data Platform を使用して、ゲノムに関するビッグデータ解析に取り組んでいます。ゲノムデータを保管し、そのデータを人口統計、裁判結果、リアルタイムの患者の反応などのその他のデータと組み合わせています。Hortonworks DataFlow を採用してそうしたデータを HDP に流し込み、リアルタイムの意思決定や、長期にわたる協力者分析を行ないます。Connected Data Platforms は、遺伝的スペクトル上の患者グループに最も効果を発揮する薬剤や治療方法を、医師が発見する一助となります。


患者のバイタルサインをリアルタイムで監視

一般的な病院環境では、看護師が巡回して患者のバイタルサインを手作業でチェックします。看護師は数時間おきにベッドを回ってバイタルサインを計測・記録しているかもしれません。けれども決められた巡回時間の合間に患者の容態が悪化することもありえます。つまり、早く手を打てば患者の容態が格段に改善されるかもしれない状況で、看護師は問題が起きてからしか対応できないことが多いのです。

新しいワイヤレスセンサーは、患者のバイタルサインを、ベッドの巡回よりもはるかに高い頻度で捉えて伝達し、測定結果を Hadoop クラスタに流し込むことができます。看護師はこうしたリアルタイムのアラーム信号を受け、想定外の変化に即座に対応できるようになります。HDP では、このデータを経時的に蓄積して医療予測分析に使用しており、このデータはアルゴリズムに入力され、ベッドの巡回で発見するよりも早く緊急事態を積極的に予測する一助となります。


心臓疾患の再入院率を低減する

心臓病患者は入院中には厳重に監視を受けますが、退院すると薬の服用を忘れたり、退院時に医師から与えられた食事療法やセルフケアの指示を無視したりすることがあります。

鬱血性心不全では体液貯留が起こるため、体重が増加します。UC アーバインヘルスの革新的なプログラムでは、患者はワイヤレス体重計を持って帰宅し、一定の頻度で体重を計測しました。Hortonworks のヘルスケア予測分析で実行するアルゴリズムは限界値を超える体重増加を判断し、緊急再入院が必要になる前に患者を積極的に診察するよう、医師に警告しました。


在宅試験で自閉症を検査する機械学習

自閉症スペクトラム障害は子ども 100 人中 1 人にみられ、年間経費は 1000 億ドル以上と推定されます。症状は生後 1 年半の行動で発見できますが、4 件中 1 件以上のケースでは、8 才でも未診断のままです。数少ない臨床試験施設では申込過多となり、多くの人が順番待ちになります。最も一般的な診断テストを行なうには通常 2 時間半かかります。

デニス・ウォール博士はハーバードメディカルスクールの計算生物学イニシアティブのディレクターです。博士はこのプレゼンテーションの中で、 博士のチームが開発したモバイル機器による低コストの自閉症検査プロセスを紹介しています。5 分とかからない検査は、両親が自宅で実施し送信する簡易な在宅検査から採取した大量の半構造化データを保管する能力があるからこそ可能になりました。また、ウォール博士の研究室は Facebook を活用して、自閉症に関してユーザーから報告された情報を収集しています。

こうした膨大なデータセットで実行される人工知能は、正確さを損なうことなく診断効率を最大限に高める一助となります。Hadoop クラスタのデータストレージと組み合わせたこのアプローチは、その他の革新的な機械学習による診断プロセスにも使用することが可能です。

医療研究データを永久保存する

大学の医学と科学の研究者は、「発表しないなら消えなさい」という行動規範にしたがって研究活動を行なっています。論文を補足するデータは、以前は付属資料としてエクセルのスプレッドシートに収められていましたが、今日のデータセットはあまりに大きくなりすぎました。それにもかかわらず、補足データは書面による論文とともに永久に利用できるようにしておかねばなりません。データが失われれば、論文自体が裏付けを欠いた存在になってしまいます。

大学では科学者のデータを低コストで永久保存できるプラットフォームとして、 Hortonworks Data Platform のクラスタを使うことができます。医学におけるビッグデータの簡単でオープンなクエリ機能により、さらにダウンストリームな研究でも、同僚の科学者がデータの共有、確認、再使用をすることができます。

RFID データで器具、薬剤、看護師を追跡

病院では施設内を移動する機器や薬品を追跡するために、無線自動識別装置(RFID)の使用を開始しました。アイテムや機器の RFID スキャンにより、中身をはじめ、場所、製造日、発注番号、出荷データなどを把握することができます。ある革新的な病院グループは、医師たちが手を洗うためにシンクの前に立っていた時間を把握し、疾病伝播の可能性を低減することができました。

短期的には、このデータは使用期限前に薬剤を使う、あるいは大切な器具のある場所を即座に見つけるのに役立ちます。長期的には、医薬品、器具、医師との相互作用に関する履歴データにより、医療予測分析のための貴重な情報を提供し、購入計画、職員のトレーニング、業務効率の改善などに役立ちます。

顧客ケーススタディー

Geisinger
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Geisinger

Geisinger Health System is one of the largest health service organizations in the United States, serving more than 3 million residents throughout Pennsylvania and southern New Jersey. Geisinger is one of America’s leading rural healthcare providers, with an integrated, physician-led system that includes 30,000 employees, nearly 1,600 employed physicians, 12 hospital campuses, and two research centers.…

UNOS
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UNOS

The United Network for Organ Sharing (UNOS) is the private, non-profit organization managing the United States organ transplant system. UNOS brings together hundreds of hospitals, transplant centers, organ procurement professionals, and thousands of volunteers. The mission of UNOS is to advance organ availability and transplantation by uniting and supporting communities for the benefit of patients…

HCSC
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HCSC

Health Care Service Corporation (HCSC) is the largest customer-owned health insurance company in the United States, providing health insurance to 15 million people through Blue Cross Blue Shield affiliates in Illinois, Montana, New Mexico, Oklahoma, and Texas. HCSC uses Hortonworks Data Platform for a single view of its membership to understand what challenges its customers…

Mercy
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Mercy

Mercy は Hortonworks と提携し、Mercy データライブラリを作成しました。これは Hortonworks Data Platform(HDP)上で動作する、Hadoop ベースの Data Lake です。データライブラリには、Epic アクセスログを含むリアルタイムのデータソースだけでなく、Clarity のようなリレーショナルシステムから抽出されたバッチデータ群が含まれます。今後はその他のデータソースの採取を計画しており、その対象に含まれるのはソーシャル...

Cardinal Health
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Cardinal Health

Cardinal Health による融合から生まれたのは、より安全で費用対効果の高いヘルスケアを実現することで、健康とウェルネスの未来の向上に焦点を当てたイノベーションラボです。融合チームは、一貫したケア、よりスマートなサプライチェーンの構築、分析を通じた新たな洞察の発見に注力しています。融合チームはデータアーキテクチャを最適化し豊かにするために、Hortonworks Data Platform を選択しました...

ZirMed
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ZirMed

医療情報管理ソリューションの主要プロバイダである ZirMed は、Windows 2.0 版 HDP を実行している Hadoop クラスタを構築しました。その結果、使用可能なストレージは 5 倍になり処理能力も上昇しましたが、すべてのコストは従来のエンタープライズ技術にかかっていたコストの 30%で済みました。ケンタッキー州ルイビルを拠点とする ZirMed は 1999 年に設立され、主要プロバイダで...

Mayo Clinic
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Mayo Clinic

Mayo Clinic は、ビッグデータ強化のためにHortonworks Data Platform(HDP)を使用しています。その対象には 70 以上の病院や診療所での臨床診療だけでなく、世界的にそのリーダーシップを認められた医学の研究および教育も含まれます。Mayo Clinic がリアルタイムで電子カルテ(EMR)からデータを取得する際に HDP が役立ちます-利用不可能だった新機能...

UC Irvine Health
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UC Irvine Health

UC Irvine Health は Hadoop と Hortonworks Data Platform を活用して、病院での医療活動や医学部の科学的研究を向上させています。このチームは医療行為を数値化することで、再入院の減少、新たな研究プロジェクトの高速化、分刻みでの患者のバイタルサイン監視を実現しています。1 つの Hadoop プラットフォームで 2 つの異なる...