by Nasheb Ismaily
この記事は、2023/03/28に公開された「No Average Patient – Leveraging Data for Precision Healthcare」の翻訳です。
地域の医師が往診し、台所の調味料棚にあるものを使って家庭薬を調合していた時代から、医療の進化は大きく進展しています。今日のヘルスケアは、新薬や専門の薬の開発と同様に、データ処理や高度な分析を中心とした新しいテクノロジーへの期待に支えられています。これにより、患者一人ひとりの個性と、より正確で効果的な発見と治療法を実現するための多くの変数に焦点を当てた、精密医療の新時代が到来したのです。
プレシジョンヘルスケアとは？
プレシジョンヘルスケアとは、病気そのものに治療法を合わせるような画一的なアプローチやコホート（共通した特性を持つ集団）のグループとして扱うのではなく、患者一人ひとりの特性に合わせた治療や予防戦略を行う、急速に進化するデータドリブン型のアプローチです。プレシジョンヘルスケアは、データとAIを活用した高度な分析により、病気の予測や予防、一人ひとりに最も効果的な治療法を特定するものです。
プレシジョンヘルスケアの基本は、さまざまなソースからのデータの活用です。そして、これらの異なるデータソースを組み合わせて分析することで、医療従事者は、ゲノム配列、マイクロバイオームの構成、健康歴、ライフスタイル、食事、環境要因など、患者固有の健康プロファイルを包括的に理解することができます。 個人のデータのより「細かいレベル」を分析し、「似たような」個人を比較・検索できることが、コホート1を精度よく確立するための鍵となります。
データによるプレシジョンヘルスケアの推進
プレシジョンヘルスケアの大きなメリットの1つは、大規模なデータセットを用いて、特定の疾患の発症リスクが高い患者を特定できることです。例えば、大腸がんの家族歴がある場合、遺伝子検査で発症リスクが高いかどうかを判断することができます。この情報をもとに、大腸内視鏡検査の頻度アップやその他の介入など、一人ひとりに合った予防・スクリーニング計画を立てることができます。
また、データは個人に最も効果的な治療法を特定するために使用されます。医療従事者は、機械学習 (ML) アルゴリズムを用いて患者のゲノム構成を分析することで、特定の治療法が他の治療法よりも有効であることを示す可能性のある特定の変異や遺伝子マーカーを特定することができます。例えば、ある遺伝子変異を持つ患者は、同じ種類のがんを持つ他の患者よりも、特定の化学療法剤によく反応する可能性があります。
プレシジョンヘルスケアでは、遺伝子データ以外にも、電子カルテ (EHR) やウェアラブルデバイスなどのデータを用いて、患者の健康状態をモニタリングし、深刻化する前に潜在的な健康問題を特定します。
例えば、ウェアラブルデバイスは、患者の心拍数、活動レベル、睡眠パターンを追跡し、患者の全体的な健康や幸福に関する洞察を提供します。このデータは、潜在的な健康問題やケアプランに対する副作用の早期警告サインを特定するために使用され、医療従事者が早期に介入し、より深刻な合併症を予防することができます。
また、プレシジョンヘルスケアにおける研究開発にも、データは欠かせません。多様な集団から得られる大量のデータをMLで解析することで、研究者は新しい治療法や予防法の開発に役立つ新しいパターンや関係性を特定することができます。
しかし、プレシジョンヘルスケアにおけるデータの活用は、多くの課題も抱えています。プレシジョンヘルスケアは、上記のような非構造化、半構造化、構造化、ストリーミングなど、さまざまなソースから大量のデータを収集し分析する能力に依存しています。このデータは、リアルタイムで監視、予測、行動を起こすことができ、分析と意思決定に役立つため、正確で完全、かつ標準化されている必要があります。
乳がんに焦点をあてる
乳がんのマンモグラフィー大量検出について考えてみましょう。放射線技師は、デジタル画像を手作業で評価し、非対称性、不規則な密度、石灰化の集まり、皮膚の肥厚の領域を識別するために多くの時間を費やしています。腫瘍の大きさや外観の変化だけでなく、これらの異常を検出することは、その後の治療方針を決定する上で非常に重要です。 この作業は、解釈や認識に誤りがある可能性があるため、面倒な作業となります。
Cloudera Machine Learningを使えば、放射線科医はエッジで力を発揮することができます。ML を搭載したコンピュータビジョンは、マンモグラムだけでなく CT スキャン、X線、MRI をより高速かつ正確に解析し、人間の目には見えない異常な腫瘤を検出します。これにより、放射線技師は、より多くの情報に基づいた臨床判断を行い、よりタイムリーな診断を提供し、最終的に症例数を増加させるためのサポートとなる高度な分析ソリューションを得ることができます。
Cloudera でデータ課題を解決する
Cloudera は、データ配信、データエンジニアリング、データウェアハウス、データサイエンス、機械学習といったデータライフサイクル全般にわたってデータを管理・分析できるハイブリッドデータプラットフォームを医療機関に提供することでデータの課題解決を支援しています。
医療機関は、データセンター、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、エッジロケーションで、あらゆるタイプのデータを取り込み、処理し、保存し、分析することができるようになります。保存データ、データ・イン・モーション (移動中のデータ)、ストリーミングのデータを分析することで、医療機関は高度な分析、機械学習、AI を使用して、パターンの特定、異常の検出、潜在的な結果の予測を行うことができます。
