データと医療：患者のケアと治療効果の迅速化
データはどのように産業を進化させているか
データは医療とリサーチを進化させている
技術改善は、最先端のリサーチとデータ分析の結束と相まって、医療に新たな好機を生みました。現在の臨床診療においては、要求を満たし、迅速で質の高い患者のアウトカムをもたらすストレージインフラストラクチャの進化が求められています。システムは、臨床アプリケーション、データベース、EHR/EMRへのすばやいアクセス、レポートの配信、顧客請求やクレーム応答のほぼリアルタイムな処理、画像やテスト結果へのより速いアクセスによる患者診断の迅速化を可能にする必要があります。
遺伝子データ、臨床データ、または行動データを高度な治療情報やリサーチと関連付けることができるため、正確な診断、評価、投薬が可能になるほか、場合によっては将来のリスク要素や疾患の特定が可能になります。
2023年には95億ドル
世界の医療ビッグデータ分析市場は、2023年までに95億ドル規模に達する見込み。1
2021年までに1368億ドル
世界の医療IoT市場は、2021年までに1368億ドル規模に達する見込み（2015年から2021年までの年平均成長率は12.5%）。2
2021年までに66億ドル
世界の医療AI市場は、2021年までに66億ドル規模に達する見込み（成長率40%）。3
かつては紙や写真による記録に限られていた患者データも、今やデジタルです。このことは、強力なデータベースシステムと仮想化されたIT環境が当たり前となっていることを意味します。BYOD、タブレット、ウェアラブル、遠隔医療、医療ネットワークコラボレーション、AI、分析をこの組み合わせに加えると、成功はIT次第ということになります。
原典：Western Digital、Data Center Systems担当副社長、Narayan Venkat
将来の発見と治療法を加速する
医療とリサーチがデータによって患者のケアと治療効果を迅速化
革新的な新技術が顕微鏡画像の鮮明さと解像度が高めるにつれ、画像のサイズは増大しています。治療、評価、診断を加速するだけでなく、これらの膨大なデータセットから学ぶためにも、より多くの生体画像を中央で保管する必要があります。医療とリサーチの組織は、エッジとコア内部のストレージ技術を組み合わせて、これらの膨大な生体イメージングファイルに対するインデックス付け、保全、アクセス提供を適切に行うソリューションに投資しています。これは将来のライフサイエンスにおける発見や治療法に極めて重要です。
データは医療をどう変えるか
患者のケアを迅速化しながら将来の発見を促す
Western Digitalは、医療とリサーチの市場に必要なスピードと正確性を最適化する、完全なエッジツーコア製品ポートフォリオを提供することにより、患者のケアを高度化し、将来の発見を可能とします。
ゲノム解析
ゲノム解析
高精度医療のポテンシャルをフルに引き出す
最先端のリサーチと生命情報科学は、大量のデータから結果を導き出すことで、個別医療におけるトランスフォーメーションを促しています。ゲノム情報の利用が著しく拡大した要因は、費用の劇的な低下にあります。コンピューターアルゴリズムの機械学習のためにさらに膨大なデータが利用可能になったことで、よりすばやい分析とより正確な予測が可能になります。
ライフサイエンス組織にとっての目下の課題は、膨大な量のデータを分析し取り扱うことです。既存のストレージインフラストラクチャは限界に近づきつつあり、従来のアーキテクチャではペースに全くついていくことができません。
10億
人
2025年までのゲノム解析完了人数4
医療とライフサイエンスの信頼できるパートナー
バイオインフォマティクスアプリケーションを高速化するPCIe接続NVMe SSDから、膨大なライフサイエンスデータを集約し保護するオブジェクトストレージソリューションを構築するプラットフォームまで、ダイナミックレンジのソリューションを提供します。
遺伝子解析におけるストレージのボトルネックを解消
ライフサイエンス研究開発の急速な進展により、本人の遺伝子構造に基づいて診断や治療をすることが可能になりつつあります。
生体イメージング
生体イメージング
リサーチおよび機械学習パイプライン分析をシンプル化
ライフサイエンスをまたがり、イメージングは、分子、細胞、組織の最たる分析形態です。他の分野と比較して、データの生成は成長速度が著しく、従来のアーキテクチャでサポートできる演算能力やストレージでは到底足りない状況です。最新の顕微鏡1台が1日あたりに生成する画像は5～10TBに及び、さらに、ほとんどのラボではこうした顕微鏡を同時に複数台稼働させています。
ストレージの課題は、データの高い摂取率や、リアルタイムに近い分析のためのコンピュータークラスタへのデータ投与の継続に関わるものに留まりません。科学的リサーチ組織は今、人工知能の適用を期待して、データを恒久的に保持しています。こうした組織は、何ペタバイトものデータを効率的に保管し、世界中の共同研究者が安全にアクセスできる、プライベートまたはハイブリッドのクラウドを望んでいます。
データを生かす
オブジェクトストレージソリューションによりリサーチ組織は、データの長期保持や共同研究者との容易な共有に必要な拡張性と耐久性を活用できます。Western Digitalの高密度プラットフォームで独自のソリューションを構築できます。
医療とリサーチ — 生体イメージング
生体イメージングの詳細については、以下のリンクからメッセージを送信してください。
臨床試験とリサーチのタイムラインを短縮する
臨床試験とリサーチのタイムラインを短縮する
患者のケアを革新する知見を得る
所見の立証または除外に必要な時間や健康問題の診断に必要な時間を短縮することが、時には患者の生死を分ける場合があります。まれな疾患や不治の病にかかった人には、肯定的な患者の治療効果を得るのに、臨床試験やリサーチが極めて重要になることがあります。機械学習や深層分析を通じて試験やリサーチを遂行するタイムラインが加速されれば、必要とされる医療技術の躍進が促され、知見が迅速に得られ、患者のケアが革新され、最終的には命が救われます。
最大60%
の偽陽性の累積リスク
男性の複合がん検診14回の後に残る可能性5
最大28%
の割合で見られる男性に対する不要治療
14回の検診後の偽陽性判定によって発生6
Ultrastarハイブリッドストレージサーバー：リサーチのインサイトをすばやく取得
Ultrastarハイブリッドストレージサーバーを使用すれば、臨床アプリケーションのパフォーマンスを向上させ、より迅速で効率性の高いリサーチが可能になります。究極の密度のフォームファクタにより、ワークロードに対応するために必要なパフォーマンスと容量のバランスを柔軟に調整できます。
医療とリサーチ向けソリューション - 臨床試験とリサーチのタイムラインを短縮する
臨床試験とリサーチのタイムライン短縮の詳細については、以下のリンクからメッセージを送信してください。
ライフサイエンスの専門家が認める
ゲノム医療では、患者の遺伝子情報を活用して、診断または治療上の意思決定に対する個別の戦略構築が試みられます。ビッグデータ分析は、大規模かつ多種多様なデータセットを精査することで、隠れたパターン、未知の相関関係、その他の新たな事実を明らかにします。ビッグデータインフラストラクチャ上で、多様な遺伝子データと包括的な医療記録（EHR）を統合し操作することは挑戦的な課題となりますが、個別の診断や治療への臨床的利用が可能な遺伝的変異体を特定するための、効率的で効果的なアプローチを開発する実現可能な機会も提供してくれます。
原典：「Big Data Analytics for Genomic Medicine」Karen Y. He、Dongliang Ge、Max M. He（International Journal of Molecular Sciences、2017年2月18日）、ライセンシー：MDPI（バーセル、スイス）。この記事は、クリエイティブ・コモンズ・アトリビューション（CC BY）ライセンスの条件に基づいて配布されたオープンアクセス記事です（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
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開示情報
1. 原典：「Healthcare Big Data Analytics Market 2023 Top 10+ Players Size and Shares with Cognizant」Dell、Epic System Corporation、Philips and Siemens、Press Release、Market Research Future（Reuters、2018年4月25日）、https://www.reuters.com/brandfeatures/venture-capital/article?id=34893 2. 原典：「Internet of Things (IoT) Healthcare Market is Expected to Reach $136.8 Billion Worldwide by 2021」Allied Market Research（PRNewswire、2016年4月12日）https://www.prnewswire.com/news-releases/internet-of-things-iot-healthcare-market-is-expected-to-reach-1368-billion-worldwide-by-2021-575382551.html 3. 原典：「From $600 M to $6 Billion, Artificial Intelligence Systems Poised for Dramatic Market Expansion in Healthcare」（Frost & Sullivanプレスリリース、2016年1月5日）https://ww2.frost.com/news/press-releases/600-m-6-billion-artificial-intelligence-systems-poised-dramatic-market-expansion-healthcare 4. . 原典：「Sequencing the genome creates so much data we don’t know what to do with it」Robert Gebelhoff（The Washington Post、2015年7月7日） 5. 原典：「Cumulative Incidence of False-Positive Results in Repeated, Multimodal Cancer Screening」Croswell JM、Kramer BS、Kreimer AR、その他（The Annals for Family Medicine、2009年5月） 6. 原典：「Cumulative Incidence of False-Positive Results in Repeated, Multimodal Cancer Screening」Croswell JM、Kramer BS、Kreimer AR、その他（The Annals for Family Medicine、2009年5月） 7. 原典：「Progress In Interoperability: Measuring US Hospitals’ Engagement In Sharing Patient Data by A Jay Holmgren」Vaishali Patel、Julia Adler-Milstein（Health Affairs、2017年10月） 8. 原典：「Allocation of Physician Time in Ambulatory Practice: A Time and Motion Study in 4 Specialties」Christine Sinsky（MD）、Lacey Colligan（MD）、Ling Li（PhD）その他 （The Annals of Internal Medicine、2016年10月5日） 9. 原典：「Tegile Intelligent Flash Arrays Picked By Michigan’s Largest Federally Qualified Health Center」ケーススタディ、2016年 10. 原典：「Half of Doctors Use Tablets for Work Reasons in September 2016」Healthcare Client Services（Kantar Media、2016年10月17日）
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