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「創薬ワークフローハンズオン on AWS」のご紹介

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社

技術統括本部 ヘルスケア・ライフサイエンス ソリューション部

ソリューションアーキテクト 小泉 秀徳

本セッションでは、製薬業界のお客様とのリレーションから得た声と知見を元にコンテンツ作成した、

創薬のワークフローにフォーカスした「創薬ワークフローハンズオン on AWS」について、

デモを交えてご紹介致します。

Figure 1. 創薬ワークフローに対するハンズオンのラインナップ

昨今、国内外問わずヘルスケア・ライフサイエンス業界での AWS 活用が加速しています。

一方で、AWS サービスが多種・多様であるため、サービスのキャッチアップが追いつかない、

現行業務に対してどのようなサービスを組み合わせてアーキテクティングすれば良いかわからない、

といったお声をお聞きします。

上記の背景から今回は、ヘルスケア・ライフサイエンス業界での AWS 活用事例と弊社の取組みを

冒頭に紹介させて頂き、その後創薬のワークフローに対するハンズオンについて説明致します。

各ハンズオン紹介では、利用する AWS サービスとアーキテクチャも取り上げますので、

各サービスとアーキテクティングの理解に役立つかと思います。

なお、参考までに、ハンズオン⑦の内容と分析のアウトプット、各ハンズオンで利用する AWS サービス

は下記になります。ハンズオン②の内容も Web 公開しておりますので合わせて記載しております。

Table 1 各ハンズオンで利用する AWS サービス

ハンズオン名 利用する AWS サービス

テキスト機械学習 Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon ECR,

AWS Lambda, AWS Batch

化合物溶解度予測 ML Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon ECR, AWS Batch

HPC Amazon S3, Amazon EC2, Amazon CloudFormation (CfnCluster)

細胞画像分類 Amazon S3, Amazon SageMaker

レセプト分析 Amazon Redshift, Amazon QuickSight

自然言語処理による

医療情報抽出・分析

Amazon Translate, Amazon Comprehend Medical, Amazon

Kinesis, Amazon CloudWatch, Amazon S3, Amazon Athena

Amazon QuickSight, AWS Lambda, AWS Glue

Figure 2. ハンズオン⑦の内容とアウトプット(抜粋)

ハンズオン②：化合物溶解度予測 ML

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/build-an-online-compound-solubility-prediction-workflow-with-

aws-batch-and-amazon-sagemaker/

AWS ヘルスケア・ライフサイエンスのご紹介ページ：

https://aws.amazon.com/jp/health/

お問い合わせ先：https://aws.amazon.com/jp/contact-us/