人命を救うことを目指す Sumitovant が 2 倍を超える研究成果を実現
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
Sumitovant では、がん、幼児の命に関わる免疫障害、女性の健康問題、その他の疾患を治療するための次世代の治療法を開発しています。近年では多くの匿名化された医療データ、創薬研究、臨床試験結果、その他のサードパーティ データソースを利用できるため、当社の医療チームおよび医師のお客様は、治療の有効性や導入状況について、かつてなく詳細な情報を入手できるようになりました。しかし、データソースが増えるにつれて、単に利用できるデータが増えたとしても、そのままより良いインサイトにはつながらないことがわかりました。
たとえば手作業で 8,000 万行ものデータを含むスプレッドシートを分析し、疑問を解決することは誰にもできません。ですが Looker を使用すれば、誰でもダッシュボードから必要なフィルタを適用し、何テラバイトにもおよぶ多様なデータを利用して疑問をただちに解決することができます。
Sumitovant、イノベーション担当シニア バイス プレジデント Steve Prewitt 氏
元データへのアクセスと規制コンプライアンスのニーズ
バイオ製薬会社である Sumitovant のあらゆる業務は、科学的なプロセスに則って行われます。入手できるデータに基づき一連の非常に具体的な問いへの答えを手にすることで、あらゆる仮説の立証または反証が行われます。ある問いの答えが得られたら、その答えに即して次の問いが立てられるという形で一連の問いが生まれるため、あらかじめすべての問いを定めておくことはできません。つまり、チームの研究者が一連の問いへの答えを追求しながらそれぞれの仮説の検証を行う場合、その場その場でカスタムのクエリを実行できる必要がありました。
最初の何年かは、行ったり来たりしながらクエリを行う方法でもうまくいっていましたが、データソースが増えるにつれてこの方法では時間がかかりすぎるようになりました。ますます複雑なクエリを記述しなければならなくなり、研究者は問いに対する答えを得るために何日も待たなければならない状況になったのです。このような場当たり的にクエリを行う方法はこれ以上続けることができず、データの増加にも対応できないことがわかったため、研究者が元データを使用して自分の問いに対する答えを手にできるとともに、グローバルなデータ セキュリティおよびプライバシー規制にも対応できるソリューションが必要でした。
いくつかのソリューションを評価した結果、以下の理由から Looker を選ぶことにしました。
大量のデータセットに対して短時間で柔軟なクエリを開発し、広い範囲で実行可能。さまざまな場所を行き来しつつ手作業で分析していたときには 2 週間かかっていた作業を、Looker では 1 日の開発作業で実現。
研究者の Redshift や Athena クラウド データベース、パートナーのマルチクラウド エンタープライズ データレイクなどの多くのデータソースに簡単に接続し、統合することが可能。
当社が運用する Infrastructure as Code データ プラットフォームとの緊密な連携を実現できる API が提供されているので、当社が掲げるテクノロジー非依存戦略をサポートしている。
ユーザーに対してデータへのアクセス権限を付与し、ユーザー自身でデータを自由に探索できる、ガバナンスの効いたダッシュボードを簡単に作成可能。
Looker を使用すると、任意のソースからデータを簡単にキュレートして分析することができるとともに、必要なデータ セキュリティおよびコンプライアンス上の安全保護対策を提供する当社の構造化されたフレームワークにスムーズに適応させることができます。
Sumitovant、データ イノベーション プラットフォーム担当責任者 Matthew O’Gorman 氏
2 倍を超える研究成果
Looker を使用した最初のユースケースでは、医療経済およびアウトカム リサーチ（HEOR）チーム向けに、サードパーティが提供する電子健康記録の元データに接続できるダッシュボードを作成しました。チームの研究者、薬剤師、医療専門家、データ サイエンティストの多様なニーズに応えるこのダッシュボードを使用することで、問いに対する答えを得るのに今までは何日もかかっていたのが、わずか数秒で答えを手にできるようになりました。治療成績を詳細に探索し、医師が治療に関する意思決定を行うために利用する刊行物のためのデータを生成するには、各チームメンバーが自身でデータにドリルダウンできることも重要です。
Looker ダッシュボードを使用したところ、これまでは 1 件のアブストラクトを作成するのにかかっていた時間で、3 件の提出用アブストラクトを作成することができるようになりました。この HEOR チームは Looker をデプロイして 12 か月しか経っていないにもかかわらず、近々開催される医学学会用のアブストラクトを、従来は 2 件書くまでが精いっぱいだったところ、5 件も書くことができるようになりました。
Sumitovant、デジタル イノベーター Eric Yang 氏
非構造化テキストを含む多様なソースをもとに答えを導く
この初期の HEOR チームへの Looker 導入の成功が引き金となり、Sumitovant および子会社の広い範囲で連鎖的に導入が進んでいます。それは、Looker が時間の短縮に寄与するだけでなく、高い拡張性も備えているためです。Sumitovant、子会社、そしてパートナーが持つ元データに接続する新しいダッシュボードを簡単に構築し、ユーザーがそれぞれの疾患の研究に関するデータのクエリを行えるようフィルタを提供することができます。最近、トピック モデリングを使用して、前立腺がんおよび女性の健康問題の治療法に関する医師の会話から現場で記録されたメモを分析する自然言語処理フレームワークを Looker を使って作成しました。この Looker ダッシュボードにより、現場のメディカル チームは、医師の発言内容を記録した数千にもおよぶ非構造化形式のテキスト コメントや引用句について理解し、定量化を通して最も早急な対応が求められるトピックを見極めることができます。
Looker は、場当たり的な分析プロセスを長期的な視野に立ったスケーラブルなソリューションへと一変できるので、私のようにデジタル テクノロジーを活用してイノベーションを進める者に大きな成果をもたらしてくれます。
Sumitovant、デジタル イノベーター Eric Yang 氏
Looker ダッシュボードは、当社そして当社のパートナーにとっては欠かせない重要なイノベーションです。研究者は、生じた疑問をその場で解決し、手間と時間をかけずにシームレスに作業を行うことができ、医療従事者が患者のアウトカムを改善して命を救うために必要とするデータをより迅速に生成できるようになります。
