AWSは、12月のre:Invent 2020中に、Amazon HealthLakeサービスのプレビューリリース版とRedshift MLと呼ばれるAmazon Redshiftの機能を発表した。
Amazon HealthLakeは、ヘルスケア、健康保険、製薬会社がNLP（Natural Language Processing）を利用してデータから価値を引き出すためのデータレイクサービスである。Redshift MLは、SageMakeへのゲートウェイをRedshiftユーザーに提供するサービスである。Redshift MLを使うと、SQL宣言を使うだけでMLモデルをデプロイできる。
ヘルスケアデータは主に、臨床ノート、X線、CTスキャン、手書きの処方箋、保険金請求などの非構造化データで構成される。HealthLakeは、NLPを使用して非構造化テキストデータを処理し、バイナリ分類、マルチクラス分類、回帰などのMLモデルを使って画像を処理する。
HealthLakeでは、後で検索できるようにすべての情報にインデックスが付けられる。その形式はFHIR必須形式などのオープンスタンダード形式である。これで、個々の患者の履歴を詳細なレベルで完全に表示できるようになった。そのため、高度な分析を行ったり、新しい機械学習モデルを使って、データのサブセットだけでなく、すべてのデータに対して興味深い予測をすることができる。
CLI、あるいはAWSコンソールを使ってだけでなく、AWSのSDK for PythonあるいはJavaを使って、HealthLakeリソースを作成し、使用することもできる。
非構造化データと分散データが構造化され、一元化された情報に変換されると、QuickSightやSageMakerなどのツールを使用して、視覚化を行い、予測することができるようになる。HealthLakeを使うと、AWSコンソールとHealthLake APIを使って、S3への一括インポートとS3からのFHIR必須形式でのエクスポートができる。また、FHIR検索機能も完全にサポートしている。
非構造化医療データから価値を引き出すことは、想像するよりも骨の折れる作業である。Shraddha Goled氏は、自身の投稿で次のように述べている。
事態をさらに難しくしているのは、多くの場合、サイロ化され、互換性がなく、さまざまなオンプレミスのロケーションに保存されていることです。正確な予測を行うための、傾向を分析・発見するプロセス全体のコストと複雑さにより、組織はデータの可能性を十分に活用できません。
医療データの潜在的な問題は他にもあり、その1つは、企業による医療データの誤用の可能性である。HealthLakeはHIPAA適格であるが、HealthLakeのHIPAAの適格性はHIPAAへの準拠と同じではないことに注意してください。
この新しいサービスは、米国（N.Virgina）リージョンでのみプレビュー版として利用できる。価格情報は、AWS HealthLakeの公式ウェブサイトにある。Google CloudのHealthcare APIとMicrosoftのAzure API for Healthは、AWS HealthLakeと一部、同じ機能を提供する。
Redshift MLは、SageMaker AutopilotをRedshiftと統合した。それによって開発者がSQLステートメントを使用してMLモデルを作成するオプションを提供できるようになる。これはMLエンジニアにとって助けとなるものであり、MLの経験がない人々がMLモデルをより簡単に作成できるようになる。
Redshiftを使うと、トレーニングのために、データをS3にエクスポートしてSageMaker Autopilotで使えるようになる。次に、SageMaker Autopilotは適切なモデルアルゴリズムを見つけ、ハイパーパラメーターを調整して最良の結果を得る。この例は、Redshift MLを使って顧客離れを予測するものです。
サービスのプレビュー版の間に、SQL_PREVIEWメンテナンストラックでRedshiftクラスターを作成し、Redshift MLが使うすべての関連リソースが同じAWSリージョンに作成されていることを確認する必要がある。
このサービスは、AWSのAuroraデータベースサービスをSageMakerと統合するためにリリースされたAurora MLに類似している。
他のクラウドプラットフォームでは、MicrosoftのAzure SynapseとGoogle CloudのBigQuery MLが類似の機能を提供する。