病院とクラウドで起きる化学反応
https://cloudonair.withgoogle.com/events/google-cloud-day-digital-21/watch?talk=d1-da-08
Google Cloud では、一般的なプラットフォームサービスに加え医療分野に特化した多数のサービスを提供しており、病院を変革する先進的な試みを強くサポートしています。慶應義塾大学では、AI ホスピタルプロジェクトの一環で、病院情報システムとクラウドを実際に接続し、何ができるようになり、どのような課題が解決されるのかを確かめました。特に容量が大きい画像データを中心にお話しします。
| 質問 | 返答 |
|---|---|
| データ量がかなり大きいと思うのですが、VPN接続の帯域はどのくらい確保されているでしょうか。 | VPN帯域は研究目的だったので、あまり太くない（1GB/S程度？）だったと思います。新規に発生するデータ量としては1TB/week程度で、現状はそこまで困っていません。 |
| 今回のPoCは、どのような期間でエンジニア数は何人で実現できたものでしょうか。 | エンジニアは1～3名で6か月間、Nobori社にご協力頂きました。 |
| 興味本位の質問で恐縮ですが、お医者様でJava、Pythonを扱えたり、フルスタックエンジニアになろうとしている方はどのくらいいらっしゃるのでしょうか。もしくは、橋本さんのような存在はレアで、俗にいうデータエンジニアの医療分野での採用が強化されている方向性でしょうか。 | 残念ながら、フルスタック放射線科医を目指す人はごく少数です。。。Pythonを書ける人は比較的多くいますが、多くは研究目的で使用しています。 |
| 切り口 | 内容 |
|---|---|
| 課題 | |
| heklth care api | |
| BQ、Looker活用例 | |
| 医療業界の課題 | データは増え続ける。でも画像を見て、治療が可能かといったことを判断するため、欠かせないもの |
| 解決策 | データをクラウドへ移行。そのデータを治療に活かす。 |
| なぜGCPか |
