Rush University System for Health が AWS に公衆衛生分析プラットフォームを開設

1837 年に設立された RUSH は、3 つの主要病院と多数の外来医療施設を網羅する主要な学術医療システムです。このシステムは主に、シカゴの富裕な地域の居住者よりも平均寿命が短いシカゴのウェストサイド地区の居住者を対象としてサービスを提供します。「最も恵まれない環境に住む当院の患者さんは、より裕福な地域に住む患者さんよりも 16 歳短命です」とRUSH の内科医、および Associate Chief Medical Informatics Officer である Michael Cui 博士は言います。「HECAP の目標は、これらの確認された、長期にわたる医療格差を改善することです」。

医療状態や生活習慣に加えて、健康の社会的決定要因として知られている住居、交通機関、食料の入手方法などの特定の要因も医療提供者が健康状態の違いを理解するのに役立ちます。患者データは常に異なる提供者やサービス組織に分散されているため、その収集は難しくなる場合があります。患者から生成されたデータなど、一部のデータポイントは体系化されていないことがよくあります。雇用や近隣の安全データなど、その他の情報は入手できない場合があります。RUSH の臨床医は、平均寿命格差の原因となるさまざまな問題を特定しようと努め、患者データをより正確で実用的なものにするプロジェクトに着手しました。「まず、複数の情報源からのデータを 1 つの画面にまとめるソリューションを AWS で構築しました。これにより、COVID-19 パンデミック対応に向けて、市全体の調整が成功裏に向上しました」と RUSH の Chief Innovation Officer である Anil Saldanha 氏は言います。「Robert Wood Johnson Foundation から追加の助成金を受けたとき、私たちは AWS とその Health Equity Initiative の支援のもとで、プラットフォーム機能を拡張し、HECAP を開発して立ち上げることができました」。

HECAP を使用することで、RUSH は患者に関する入手可能なすべてのデータを集約し、分析モデルとツールを実行してヘルスケアに関する意思決定をサポートできます。このソリューションで、Epic の電子カルテ (EHR)、血圧測定値、健康調査の社会的決定要因、請求履歴など、複数の情報源からデータを収集できます。このプラットフォームは、Amazon HealthLake を使用しています。Amazon HealthLake は、ヘルスケアおよびライフサイエンス企業に、個人と集団のデータの統合ビューを提供し、大規模な分析と介入について情報を伝える HIPAA 適格サービスです。Amazon HealthLake は Amazon Comprehend Medical をサポートしています。Amazon Comprehend Medical は HIPAA 適格の自然言語処理サービスで、EHR 内の医師のメモや退院サマリーなどのテキストから重要な情報を抽出できます。このサービスを利用することで、RUSH は薬物や手順などの重要なデータを転記し、ICD-10-CM や RxNorm などの標準化された医学用語にリンクすることができます。その後、HECAP はこのデータから関連情報を抽出し、さらなるインサイトを引き出すことができます。「複数の情報源からデータを成功裏に取り込んで適切な機械学習モデルを特定できたら、リスク層別化と呼ばれる作業を行います」と Saldanha 氏は言います。「これらの結果を利用して、医療の公平性のための実行可能な介入を特定できます。私たちの臨床医とサポートスタッフは、患者の転帰予測を改善するために介入し、ケアの提供やその他のサービスに変更を加えることができます」。

RUSH は Amazon SageMaker を使用して分析モデルを実行します。Amazon SageMaker は、ユーザーがあらゆるユースケースに合わせて機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるサービスです。RUSH は Amazon SageMaker を使用することで、健康結果に影響を及ぼす可能性のあるさまざまな要因を特定し、リスク層別化スコアの生成を可能とします。そのスコアは、最もリスクの高い患者の特定に使用されます。RUSH は、Amazon HealthLake から直接データを簡単に分析できるインタラクティブなクエリサービスである Amazon Athena を使用してデータをクエリします。Amazon Athena は Amazon SageMaker とも統合されているため、データサイエンティストは機械学習用のデータを準備できます。「データサイエンティストが直面する最大の課題の 1 つは、モデルが複雑で、複数の情報源からのデータを結合することが煩雑だということです」と Saldanha 氏は言います。「Amazon SageMaker のローコード環境では、ヘルスケアデータの分析を簡素化し、エラーを最小限に抑えることができます。これは非常に重要なことです」。 その後、RUSH は Amazon QuickSight のダッシュボードを使用して医療提供者にデータを提示できます。Amazon QuickSight は、ハイパースケールで統一されたビジネスインテリジェンスをデータ主導型の組織に提供するサービスです。この情報を利用して、医療提供者は各患者のケアについて重要な意思決定を行い、フードバンク、公共料金の支払いや交通手段のサポートなどの重要なリソースを患者と結びつけることができます。

RUSH は AWS で HECAP を使用することで、臨床医が患者の全体像を把握することを支援し、健康を向上させるためのツールを患者に提供できるようになりました。「臨床医として、複数の情報源からの患者データを見ることは非常に重要です」と Cui 氏は言います。「AWS から機械学習ツールを導入してこのデータを分析できることは、大きな変革です。ヘルスケアシステムとして、私たちは患者のケアをより良く行い、現在利用できるものよりも新しい、より豊富なデータソースにアクセスできます」。

RUSH は、リスク予測モデリングの向上や、十分なサービスを受けていない人々へのケアを改善するための追加ツールの導入など、プロバイダーダッシュボードにさらに機能を追加することで、HECAP の構築を続けています。RUSH は AWS で開発した方法論とアーキテクチャを利用して、ソリューションを拡張して他の医療機関を支援し、世界中の患者の治療成果を向上させたいと期待しています。

「さまざまなソースからより多くのデータを取り込み、AWS の力を借りて当社のシステム全体を大規模に拡張する絶好の機会を得たので、シカゴの患者ケアに大きなメリットがあります」と Saldanha 氏は言います。「私たちは、HECAP を他の組織にも米国全体で医療の公平性を推進するために利用してほしいブループリントとしたいと考えています」。