日本最大級の診療データベースをVertica＋AWSで刷新。分析処理のパフォーマンスを最大10倍向上

1．大容量かつ複雑なデータを高速に処理できるシステムを実現
2．システム負荷に柔軟に対応できる拡張性を備えたデータベース基盤をAWSで実現
3．データベースの標準機能だけで容易に機械学習を利用できる手段を獲得

「日本初の医療データのインフラを実現する」というビジョンの下、2003年に設立されたメディカル・データ・ビジョン株式会社。現在では、医療機関向け経営支援システムの開発・提供や、医療機関から提供された医療データを使った製薬会社・研究機関向けの情報サービスなどの事業を展開しています。特に後者の情報サービスでは、実患者数2,000万人以上の診療データを格納しています。この診療データベースは日本最大級を誇っており、これを基に付加価値の高いサービスを提供しています。

診療データベースの運用は2008年からスタートし、年を追うごとにデータ量が増加してきました。そしてその運用の歴史は、データ量増大に伴うパフォーマンス低下との闘いでもありました。同社 取締役 EBM事業ビジネスオーナー 中村正樹氏は、その経緯を次のように振り返ります。

当初はこれまでどおり、データベースサーバのスケールアップで危機を乗り切ろうと考えた同社でしたが、スケールアップ後のサーバスペックで性能検証を行ったところ、CPUコアを増加しても性能が向上するどころか、逆に悪化してしまうことが判明しました。そのため、急遽スケールアップ以外の方法を検討する必要性に迫られました。

ここで同社が白羽の矢を立てたのが、アシストが提案した列指向型データベース製品Verticaでした。

中村氏 　実は過去に性能問題に直面した際、アシストからVerticaの提案を受けたことがあり、「Verticaならサーバを増やすことでリニアに性能を向上できます」という説明が強く印象に残っていました。そこで、それまでのスケールアップから、Verticaを使ったスケールアウトへの方針変更を前提に検討を開始しました。

まずは、Verticaのスケールアウトでどの程度のパフォーマンス向上が見込めるか、AWSで評価検証を行うことにしました。3ノード、6ノード、9ノード、12ノードのそれぞれの検証環境を用意し、Verticaを使って本番システムとほぼ同じデータとSQLで性能テストを行いました。その結果、ノード数を増やしていくに従い、ほぼリニアにパフォーマンスが向上することを確認できました。12ノードの環境では、SQLの処理が従来の5分の1程度の時間で完了しました。

こうした評価結果を踏まえ、同社は正式にVerticaを使って診療データベースを刷新することに決めました。

導入後、パフォーマンス向上の効果は目に見えて表れています。特定のSQLに合わせてテーブルを自動的に最適化するVertica独自の機能も活用し、最大で10倍の性能向上を実現した処理もありました。

診療データベースは今後もサイズの増加が予想されるため、もし将来的にデータベースのキャパシティが不足したとしても、Amazon EC2インスタンスの追加でリニアに性能を向上できるVerticaであれば、今後も安心して運用していくことができます。

さらに同社は、Verticaが備える機械学習機能の評価も併せて行いました。Verticaはデータベース製品でありながら、機械学習に関する処理をSQLで行える機能を備えています。この機能で、機械学習を使った新たなビジネスを創出できるのではないかと考え、その有効性や操作性を評価することにしました。

まずは、診療データベースに保管されている膨大な量の患者データとそれに紐づく診療データを基に、「30日以内に冠動脈疾患を発症するリスクが高い患者を検出する」ための機械学習モデルを試験的に作成しました。患者の性別、年齢、コレステロール値、中性脂肪値、喫煙指数といった各種データをVerticaの機械学習エンジンに学習データとして与え、モデルをいくつか作成してそれらの評価を行いました。最も精度が高かったモデルを使って、本番データの中から発症リスクの高い患者や低い患者の予測値を取得したところ、示唆に富む考察が得られたといいます。

この評価作業を担当した丑久保氏によれば、機械学習に関しては全く予備知識がなかったにもかかわらず、極めて手軽にモデルの作成と運用ができたと言います。

丑久保氏 機械学習を行う際に必須と言われるR言語やPython言語のスキルは一切不要で、SQLだけを使って学習データの準備からモデルの作成・評価、予測までを行うことができました。またVerticaの環境以外にハードウェアやソフトウェアを導入・設定する必要もないため、とても簡単に機械学習を利用できることが分かりました。

同社では現在、Verticaの機械学習機能を使った新たなサービスの開発を検討しています。

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