犬の心電AI解析プロダクト開発奮闘記 _クラウドからハード開発までてんこ盛り

JAWSDAYS 2022の発表資料です。

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1. 1 犬の心電AI解析プロダクト開発奮闘記 ~クラウドからハード開発までてんこ盛り~ 株式会社HACARUS 宇佐見一平
2. 2 名前: 宇佐見 一平 略歴:2017-04 新卒でメーカーに入社 2019-03 HACARUSに転職 職務内容:外観検査プロダクトの開発 趣味 :テレビゲーム、Spotifyで音楽巡り 社会人アメフトチームの分析スタッフとしても活動 自己紹介
3. 3 • ロボット制御アプリ開発 • 異常検知ライブラリの開発 • 異常検知ライブラリをノーコードで実行でき るクラウドアプリケーション開発 Mission 次世代の“はかる”をあらゆる産業へ
4. 4 • 診断/治療支援AI開発 • 創薬工程の効率化AI開発 • ライブラリをノーコードで実行できるクラ ウドアプリケーション開発 共 同 開 発 ・ 研 究
5. 5 ▪所属内訳 ①京都本社 ②東京R&Dセンター ③白浜サテライトオフィス ▪拠点 インダストリー 事業部 医療事業部 海外事業部 新規事業開発部 プロダクトオーナー データサイエンティスト データサイエンティスト データサイエンティスト エッジエンジニア アプリケーションエンジニア データサイエンティスト HACARUSの雰囲気を知りたい方はWantedly blogまで ↓ 開発 66.7 % 営業 19.0% 常勤取締役 7.1% 管理 7.1%
6. 6 発表内容
7. 7 • 話すこと ◦ AWSに構築したシステム全体の構成 ◦ ハードウェア、SORACOM、AIそれぞれとAWSの連携 ◦ 開発の変遷と苦労話 • 話さないこと ◦ AIや分析手法の詳細 ◦ 詳細なコード 話すこと/話さないこと
8. 8 • 2018年から住友ファーマアニマルヘルス様と共同での開 発が開始 • 特殊なシートに犬を立たせることで立位にて測定可能 ◦ 測定結果はAWSに構築されたシステムに送られて解析 • 住友ファーマアニマルヘルス様のクラウドサービス（あに さぽ）にて結果を医師に表示 犬の心電解析プロジェクト概要
9. 9 • 循環器疾患は犬の死亡理由第二位 ◦ 循環器疾患の早期発見が重要 • ただし、日常的には確認されていない ◦ 心電図を解析できない、手間、時間がかかる etc… ◦ 上記課題が解決すれば検査をしたいという獣医師が多数存 在することは事前に調査済み →拘束なしで短時間に測定、解析できれば疾患の早期発見に 役立つ なぜ犬の心電解析プロダクトが必要なのか 既存の 心電測定装置
10. 10 心電解析プロダクトの全体像
11. 11 心電解析プロダクトの全体像 HACARUS担当部分 ※電極シート除く
12. 12 • 測定ハードウェアの開発 • クラウドアプリケーションの開発 • 心電解析AI（信号の前処理含む） 必要な開発項目
13. 13 • 測定ハードウェアの開発 • クラウドアプリケーションの開発 • 心電解析AI（信号の前処理含む） 必要な開発項目 全て1人で担当😇 （PMとインターン生はいました）
14. 14 • 測定ハードウェアの開発 ◦ はんだ付けはやったことある • クラウドアプリケーションの開発 ◦ AWS,GCP,Azureとかの名前は知ってる • 心電解析AI（信号の前処理含む） ◦ 信号処理はしたことある 当時の自分のレベル
15. 15 ハードウェア編
16. 16 時系列 2019年: プロトタイプ開発 2020年:量産設計 2021年:コストダウン版開発 - ハードウェア設計コ ンサル会社と協力 - Raspberry Pi 3B+ をベース - データ送信は SORACOMを利用 - プロトタイプでの 課題を解決 - 全体を覆うカバー の設計 - 回路の設計 - 量産に耐えうる部 品の選定 - コストダウン版の 制作 ここでハードに強い人 が入社！
17. 17 時系列 2019年: プロトタイプ開発 2020年:量産設計 2021年:コストダウン版開発 - ハードウェア設計コ ンサル会社と協力 - Raspberry Pi 3B+ をベース - データ送信は SORACOMを利用 - プロトタイプでの 課題を解決 - 全体を覆うカバー の設計 - 回路の設計 - 量産に耐えうる部 品の選定 - コストダウン版の 制作 ここでハードに強い人 が入社！ 2019年: 3台だけのお試し 2020年:限定的なデモ公募 2021年:実稼働の公募
18. 18 プロトタイプ外観 SORACOM 通信ドングル A/Dコンバーター マイコン 本体
19. 19 測定時の全体観
20. 20 測定できた！
21. 21 • 横幅24cm→17cm • 縦幅15cm→9cm 量産&コストダウン版
22. 22 • ほぼ初心者でも外部コンサルと組めばプロトタイプまで はいける • ただ量産設計は難しい ◦ やっぱりハードに強い人は社内に必要 ハードウェア編まとめ
23. 23 ソフトウェア編
24. 24 • ハードウェアからのデータをクラウドで受け取りたい • 受け取ったデータに前処理、学習済みのAIモデルを適用 したい • 外部サービスに固定IP認証でデータを送りたい やりたいこと
25. 25 2019年: 最初期のアーキテクチャ
26. 26 2019年: 最初期のアーキテクチャ
27. 27 • APIKeyを使った認証を採用 ◦ Raspberry Piを配布するので認証情報を持たせたく ない RaspberryPiからどう認証するか？
28. 28 • ラズパイに認証情報を持たせなくてよくなる SORACOM Beam
29. 29 通信のイメージ 参考: https://users.soracom.io/ja-jp/docs/beam/aws/
30. 30 グループごとに送信先も変えられる • Raspberry Piの設定を変えずとも、クラウド側で病院ごとに 使う処理を変えられる
31. 31 • http://metadata.soracom.io/v1/subscriber.imsiにリ クエストを送ることでIMSI（SIMのID）を取得可能 ◦ IMSIはユニークなので、これをハードウェアの識別 情報として利用 subscriberを利用したIDの付与 http://metadata.soracom.io /v1/subscriber.imsi GET IMSI(4231244…)
32. 32 外部サービスとの通信について
33. 33 • FargateにElasticIPが振れない ◦ オープンなサブネットとクローズドな サブネットに分け、オープンな サブネットにElasticIPを振ったNAT を介して通信 固定IPを用いた認証 参 考:https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/knowledge-cen ter/ecs-fargate-static-elastic-ip-address/
34. 34 • メモリリークが起きてコンテナが落ちてしまった 順調に動いてそうだったが…
35. 35 • Pythonの描画パッケージであるmatplotlibを使うとメ モリリークしているよう • 公式の対策を講じても効果薄 →Fargateのタスク数を増やし、メモリが一定以上に増え たコンテナはリスタートすることで対処 原因と対策
36. 36 2020年：アーキテクチャ変更 GItlab Runner (LocalでのMock を使ったUnittest)
37. 37 2020年：アーキテクチャ変更 GItlab Runner (LocalでのMock を使ったUnittest)
38. 38 • メモリリークの解消 • ただし都度起動は時間がかかる ◦ EC2 on ECSを採用し、キャッシュを用いることで起動 時間を1分→10秒弱に高速化 処理コンテナを都度生成
39. 39 • EC2を利用し始めたことでインスタンスのコストがか かってしまっている • 大量のリクエストが来た際に取りこぼす可能性がある 今後の改善点
40. 40 あるエンジニアとの会話 なんかいいアーキテクチャ ないっすかねー AWS SAの人に相談したら？ 自分 アプリエンジニアの人
41. 41 相談時のアーキテクチャ
42. 42 色々アドバイスもらえました 直接API Gatewayからレスポン ス返せる SQS噛ませて取りこぼしを防 ぐとよい
43. 43 • SORACOMを用いることで、ハードとクラウドの繋ぎ込 みが容易になった • 初の試みで問題はあったが、クラウド環境の再構築の容 易さからある程度すぐに対応できた • AWS SAの方に相談するのはおすすめ ソフトウェア編まとめ
44. 44 実稼働している病院でこんなデータが採れてます
45. 45 本プロダクトは絶賛関西の病院でデモ稼働中！ 見かけたら是非ご贔屓に 最後に
46. 46 ありがとうございました！