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​個人情報保護方針

​(仮)技術的な取り組み事例

​サスメドの技術的な取り組み

パターン1:ビジョン型(ふわっとしている、最近スタートアップで流行ってるタイプ)

- 評論家になるな、行動者になれ

- プロフェッショナルとして学びつづけろ

- 無駄な頑張りはいらない、最高に効率的なやり方で働け

- 人生をかけるほど、誇れる仕事をやりとげろ

これらがサスメド社内の共通メッセージです。このメッセージの通り、​サスメドのエンジニアは日々新しいことに挑戦しています。

その取り組みがメンバーの成長となり、そして会社やチームの技術力向上という大きな成果に繋がります。

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パターン2:リード文型(パンフレットの紹介のような感じ、こちらが一般的)

私たちサスメドは、社会にとっての最適と個人にとっての最適を追求し、実現できる「持続可能な医療」を目指しています。

ITのもたらす新しい可能性を常に模索し、今までになかった新しい価値を生みだそうとしています。

不要な業務はなくす・・というニュアンスを入れるか否か

取り組み事例1:AI自動分析システム(データ分析方法以外)のIT基盤構成

患者が利用する医療アプリのデータから、自動的に機械学習の予測モデルを構築するAI自動分析システム。​本システムは主に「エンドユーザが主に利用するWebシステム」と「(非同期に)分析を行う分析ジョブシステム」に分かれています。各システムはAWS上に構築し、ポリシーとして可能な限り運用負荷を下げ、マネージドサービスを利用するものとしました。

サスメドでは、他のシステムでも同様にマネージドサービスを活用しており、マネージドサービスに掛かるコストを許容して運用コストを下げるようにしています。これによりエンジニアが開発に集中できる時間を最大化し、少数精鋭での開発を実現してきました。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


①Webシステム

​本システムのエンドユーザは管理用のWebシステムにログインし分析したいデータをアップロードすれば、自動的に分析が開始されます。

分析は非同期で実行され、分析が終わるとWebシステムにおいて分析結果がダウンロードできるようになります。

・エンドユーザがアップロードしたデータ、及び分析結果は暗号化してS3に保持。

・ユーザ管理や分析タスクなどその他のデータはDynamoDBに保持。DynamoDBではキャパシティモードとしてオンデマンドを採用し、コスト最適化及びスケーリングに関わる運用を省く。

・静的コンテンツはS3経由でCloudFrontから配信。

・APIサーバFargateを採用し、ALB経由でコンテナが処理。インスタンスレベルの管理は省き、スケーリングを簡略化。

・認証基盤にはCognitoを採用。

②分析ジョブシステム

​​Webシステムにおいて依頼された分析は本システムで処理されます。

​分析を行うハイスペックなEC2インスタンスをオンデマンドで起動して、そこで実際の分析を行います。

具体的には下記のような手順となっています。

1. 分析の依頼を受け取るとStepFunctionsを起動し、その1stepとしてLambdaがEC2instanceを起動。

・EC2インスタンスのスペックは、分析対象ファイルから推定する。

2. EC2インスタンスがタスクを実行。必要な情報はDynamoから読み取り、データはS3からダウンロード。

3. EC2インスタンスがタスクを実行中、StepFunctionsが終了待ちのloopに入る。

4. EC2インスタンスがタスクを終了後、結果をDynamoDBに書き込み、分析レポートをS3にアップロード。

5. Webシステムから結果のファイルをダウンロードできるようになる。

(仮)​スマホアプリの汎用的な部分(eProの4択やVAS)

本文_ああああああああああああああああああああああああああ(500-700字/図1点)