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re:Invent 2024 新発表トップ10 – ヘルスケア・ライフサイエンス

このブログは “Healthcare and Life Sciences: Top 10 announcements from AWS re:Invent 2024” を翻訳したものです。

技術的なブレークスルーを実現するには、目的に応じたツール、戦略的イノベーション、そして業界固有の課題に対する深い理解が、綿密に統合される必要があります。AWS re:Invent 2024 では、ヘルスケア・ライフサイエンス業界のお客様が、生成 AI と機械学習 (ML) の最新のイノベーションにより、医学研究、患者ケア、科学的発見へのアプローチ方法をどのように変えることができるかを探りました。また、re:Invent 前の数週間において、創薬研究、ヘルスケアデータ管理、患者体験に関する下記の HCLS サービスの新機能を発表しました。

  • AWS HealthOmics タンパク質言語モデル (pLM) オーケストレーション、コールキャッシュ、中間ファイルアクセスを発表しました。pLM 機能により、医薬品開発、酵素エンジニアリング、バイオセンサー開発などのアプリケーションにおけるタンパク質エンジニアリングの取り組みが効率化されます。コールキャッシュと中間ファイルアクセスが連携することで、反復的な開発サイクルが大幅に改善され、処理時間が短縮されます。
  • AWS HealthImaging ホールスライドイメージング、超音波、循環器など、非可逆圧縮の画像モダリティをサポート。これにより、HealthImaging DICOMデータストアでサポートされているX線、CT、MRI画像などのモダリティが拡張されました。この強化により、HealthImagingは、ペタバイト規模で医療画像を保存、分析、共有できる幅広いソフトウェアアプリケーションを実現できます。
  • AWS HealthLake 医療機関やライフサイエンス企業は患者データを規制対応しながら簡単に管理できます。HealthLake は、FHIR バージョン管理、eu-west-2 リージョンへのリージョナルサポートの拡大、そしてより多くの医療システムフレームワークのサポートなどの新機能により、ヘルスケアデータを正確かつ最新の状態に保ち、必要な人がアクセスできるように支援します。

医薬品開発の加速や治療プロトコルの個別化から、臨床ワークフロー改善や予測診断まで、その可能性は計り知れません。この可能性を実現するには、最先端のテクノロジーとヘルスケアイノベーションの厳しい要求を橋渡しする、包括的で責任あるアプローチが必要です。これを念頭に置いて、ヘルスケア・ライフサイエンス業界のお客様にとって重要な AWS re:Invent の新発表トップ 10 をご紹介します。

Amazon Nova

Amazon Nova は、最先端のインテリジェンスと業界をリードするコストパフォーマンスを提供する最先端の基盤モデル（FM）シリーズで、Amazon Bedrock でのみご利用いただけます。医療機関やライフサイエンス企業は Amazon Nova を使用して、複雑な研究論文、企業内文書、図表の分析など、多くの生成 AI タスクのコストと応答時間を削減できます。ユーザーは、企業のワークロードに最適化されたさまざまなインテリジェンスクラスから高度な AI エージェントを構築できます。Nova モデルファミリーには Amazon Nova Micro、Amazon Nova Lite、および Amazon Nova Pro が含まれており、テキスト、画像、または動画の入力に対してテキスト出力を生成するモデルです。(発表)

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock は、生成 AI アプリケーションの構築とデプロイをさらに簡単にする新機能により、ヘルスケア・ライフサイエンス業界のお客様が AI アプリケーションを構築して重要なインサイトを引き出すのに役立ちます。

  • Model Distillation は、教師モデルと呼ばれる大規模な基盤モデル (FM) から応答を生成し、生成された応答を使用して生徒モデルと呼ばれる小規模な FM をファインチューニングすることで、特定のユースケースに合わせた抽出モデルを作成するプロセスを自動化します。これにより、ユースケースに合わせて、教師モデルに近い精度で、より高速で費用対効果の高いモデルが得られます。(発表)
  • Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックを使用すると、大規模言語モデル (LLM) によって生成された応答の正確さを数学的に検証し、ハルシネーションを防ぐことができます。(発表)
  • Amazon Bedrockのマルチエージェントコラボレーションにより、開発者は複数の専用エージェントをシームレスに構築、デプロイ、管理して、より複雑なマルチステップのワークフローに取り組むことができます。プラットフォームはカスタムオーケストレーションをサポートし、開発者は計画と実行、思考過程、標準運用手順などの特殊な戦略を実装して、より制御された効率的なタスク実行が可能になります。(発表)
  • Amazon Bedrock Marketplace では、生成 AI 開発者が、業界をリードする Amazon Bedrock のサーバーレスモデルに加えて、100 を超える公開されている独自の基盤モデル (FM) にアクセスできます。(発表)
  • プロンプトキャッシュは、頻繁に使用されるプロンプトを複数の API 呼び出しにわたってキャッシュすることで、サポート対象モデルのコストを最大 90% 削減し、レイテンシーを最大 85% 削減できる新機能です。(発表)
  • Amazon Bedrock Data Automation (BDA) を使用すると、開発者は開発時間と労力を削減しながら、インテリジェントなドキュメント処理、メディア分析、その他のマルチモーダルデータ中心の自動化ソリューションを簡単に構築できます。BDAには、説明しやすくするための信頼スコアの可視化や、組み込みのハルシネーション緩和機能などの機能があります。(発表)

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker には、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、機械学習 (ML) モデルの開発と学習、生成 AI アプリケーション開発に必要なコンポーネントがほぼすべて含まれるようになりました。新機能には以下が含まれます。

  • Amazon SageMaker Unified Studio (プレビュー) — データ分析と AI のためのすべてのデータとツールを単一の環境で構築
  • Amazon SageMaker HyperPod flexible training plans — 予測可能なモデルトレーニングのタイムラインを確保し、予算要件の範囲内でトレーニングワークロードを実行
  • データサイロの解消 — Amazon SageMaker Lakehouse を使用して、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイク、Amazon Redshift データウェアハウス、サードパーティデータソースのデータを統合
  • データと AI ガバナンス — Amazon DataZone 上に構築された Amazon SageMaker Catalog を使用して、データと AI を安全に探索、管理、共有
  • データ処理 — Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue のオープンソースフレームワークを使用して、分析と AI のためのデータを探索、準備、統合
  • モデル開発 — Amazon SageMaker AI でフルマネージド型のインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して ML と基盤モデル (FM) を構築、学習、デプロイ
  • 生成 AI アプリケーション開発 — Amazon Bedrock を使用して生成 AI アプリケーションを構築、スケーリング
  • SQL 分析 — 最もコストパフォーマンスに優れた SQL エンジンである Amazon Redshift でインサイトを獲得

Amazon Q Developer

ソフトウェアを構築、運用、移行するための最も有能な生成AI搭載アシスタントが、さらに改良され、さらに使いやすくなりました。

  • Amazon Q Developer Agentは、お客様の知識ベースを理解、拡張するために、アプリケーション資産を自律的に分類、整理し、統合的なコードドキュメントを作成します。(発表)
  • SageMaker Canvas 内の Amazon Q Developer は、ヘルスケア・ライフサイエンスのユーザーが ML の専門知識を持っていなくても、自然言語による対話を通じて正確で実用品質の ML モデルを構築できるよう支援します。Amazon Q Developer は、こうしたユーザーのビジネス上の問題に基づいてデータを分析し、カスタム ML モデルを構築するためのステップバイステップのガイダンスを提案します。(発表)

Amazon DataZone

ヘルスケア・ライフサイエンスのお客様にとって有益な新機能として、Amazon DataZone ではデータリネージ機能の一般提供を開始しました。データリネージ機能では、AWS Glue と Amazon Redshift からの履歴が自動的に取得されるため、ユーザーはソースから利用までのデータ移動を可視化できます。時間の経過に伴うデータ変換を追跡し、資産の履歴全体の変化を比較できるため、包括的な監査と検証が可能になります。メタデータ適用ルールの新機能により、ヘルスケア・ライフサイエンスのお客様はメタデータ標準に準拠し、研究、臨床、パートナーなどの間で HIPAA に対応したデータ共有が可能になります。(発表)

AWS Security Incident Response

AWS Security Incident Response は、セキュリティイベントへの準備、対応、復旧を支援する新しいサービスです。このサービスでは、日常的なタスクから要員を解放するための、セキュリティ結果の自動モニタリングと調査、対応調整を合理化するためのコミュニケーションおよびコラボレーション機能、AWS Customer Incident Response Team (CIRT) への 24 時間の直接アクセスを提供します。(発表)

Amazon EC2 Trn2

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Trn2 instances と AWS Trainium2 チップを搭載した Trn2 UltraServers のプレビューが GA になりました。EC2 キャパシティブロック経由で利用可能な Trn2 インスタンスと UltraServer は、ディープラーニングと生成 AI トレーニングおよび推論のための最も強力な EC2 コンピューティングソリューションです。ライフサイエンスおよび医療の研究機関は、Trn2 インスタンスを使用して、新しい生物学基盤モデルやヘルスケアに特化したLLMを学習およびデプロイできます。(発表)

Amazon Kendra GenAI Index

Amazon Kendra GenAI Index は Amazon Kendra の新しいインデックスで、RAG とインテリジェント検索向けに設計されており、デジタルアシスタントとインテリジェント検索エクスペリエンスをより効率的かつ効果的に構築するのに役立ちます。このインデックスは、高度なセマンティックモデルと最新の情報検索テクノロジーを使用して高い検索精度を実現し、Amazon Bedrock ナレッジベースや Amazon Q Business と統合できます。また、お客様はナレッジベースをガードレール、プロンプトフロー、エージェントなどの他のBedrockサービスと統合して、高度な生成AIアプリケーションを構築することもできます。(発表)

Amazon S3

Amazon S3 の機能強化には次のものが含まれます。

  • Amazon S3 Tables は、Apache Iceberg サポートが組み込まれた初めてのクラウドオブジェクトストアであり、表形式のデータを大規模に保存する最も簡単な方法です。S3 テーブルは分析ワークロード専用に最適化されているため、セルフマネージドテーブルと比較して、クエリのスループットが最大 3 倍速く、1 秒あたりのトランザクション数が最大 10 倍多くなります。これにより、データレイクが拡大および進化しても、継続的にテーブルメンテナンスを実行してクエリ効率とストレージコストを時間の経過とともに自動的に最適化することで、オペレーションオーバーヘッドが削減されます。米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、および米国西部 (オレゴン) リージョンでご利用いただけます。(発表)
  • Amazon S3 Metadata は、ほぼリアルタイムで更新される自動化され簡単にクエリできるメタデータにより、S3 データを即座に探索して理解するのに役立つ新しい方法です。S3 メタデータは、オブジェクトのサイズやソースなどのシステム定義の詳細を含むオブジェクトメタデータと、組織が品質スコア、サンプル ID、実験 ID などの情報を非構造化 R&D データに付与できるカスタムメタデータをサポートしています。(発表)
  • AWS Transfer Familyに、認証されたユーザーがコードなしのインターフェイスでS3バケット内のファイルを簡単に管理できるウェブアプリが含まれるようになりました。これにより、デスクトップクライアントや技術的な専門知識を必要とせずに、研究機関、CRO、そして製薬企業の研究者間でシームレスなファイル交換が可能になります。(発表)

Amazon DynamoDB Global Tables

現在プレビュー段階にある Amazon DynamoDB global tables は、マルチリージョンの強い一貫性をサポートしています。DynamoDB グローバルテーブルは、何万ものお客様が使用するフルマネージド型のサーバーレスマルチリージョンマルチアクティブデータベースです。この新機能により、グローバルな製薬企業は、目標復旧時点（RPO）がゼロの高可用性マルチリージョンアプリケーションを構築できるようになり、最高レベルのレジリエンスを実現できるようになります。(発表)

ブレイクアウトセッションのオンデマンド動画

HCLS Innovation Talk: Accelerating healthcare & life sciences innovation with generative AI (feat. Genentech, Merck, Eli Lilly, Pieces Tech, and Cleveland Clinic) （生成 AI によるヘルスケアとライフサイエンスのイノベーションの加速）

ヘルスケア セッション

ライフサイエンス セッション

今年、ラスベガスで開催された re:Invent でたくさんの素晴らしい発表がありました。私たちの業界がこの新しいテクノロジーで何を構築できるかを楽しみにしています。ヘルスケア・ライフサイエンスのお客様が AWS でどのようにブレークスルーを実現しているかについて詳しくは、https://usvm.9mmj.com/health をご覧ください。

Oiendrilla Das

Oiendrilla Das

Oiendrilla Das は、AWS のライフサイエンスおよびゲノミクスマーケティングのカスタマーアドボカシーリーダーです。彼女はライフサイエンスマーケティングのバックグラウンドを持ち、ライフサイエンスとクラウドコンピューティングを専門としています。Oiendrillaは、マーケティングのMBA学位を取得しており、MBAを取得する前にバイオテクノロジーのエンジニアリングを修了しました。

Jennifer Rouse

Jennifer Rouse

Jennifer Rouse は AWS のヘルスケアマーケティングのワールドワイドヘッドです。IBMやCiscoなどの大企業や、2つのクラウドベースのスタートアップで指導的役割を果たしてきました。直近では、Forrester Research/Sirius Decisionsのグローバルアナリスト兼アドバイザーを務めました。Jennifer は、公共部門など、これまでサービスが行き届いていなかった業界で変化をもたらす企業でキャリアの多くを過ごしてきました。

Lee Tessler

Lee Tessler

Lee Tessler, Ph.D. は AWS のヘルスケアおよびライフサイエンス業界のプリンシパルテクノロジーストラテジストです。研究開発、臨床試験、製造、患者エンゲージメントを最新化するためのクラウドアーキテクチャに重点を置いています。AWS に入社する前は、バイオインフォマティクス、創薬、診断、ラボ機器、医薬品製造の分野で製品を提供していました。Leeは、セントルイスのワシントン大学で計算生物学の博士号を、ブラウン大学で理学士号を取得しています。

このブログは、Senior Solutions Architect, HCLS の松永が翻訳しました。