犬の心電AI解析プロダクト開発奮闘記 _クラウドからハード開発までてんこ盛り

by Hacarus Inc.

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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

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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

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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

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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

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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%

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6 発表内容

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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

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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

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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

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10 心電解析プロダクトの全体像

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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

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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

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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）

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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

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15 ハードウェア編

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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！

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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

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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

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19 測定時の全体観

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20 測定できた！

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21 ● 横幅24cm→17cm ● 縦幅15cm→9cm 量産&コストダウン版

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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

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23 ソフトウェア編

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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

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25 2019年: 最初期のアーキテクチャ

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26 2019年: 最初期のアーキテクチャ

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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？

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28 ● ラズパイに認証情報を持たせなくてよくなる SORACOM Beam

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29 通信のイメージ参考: https://users.soracom.io/ja-jp/docs/beam/aws/

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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

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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…)

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32 外部サービスとの通信について

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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/

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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…

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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

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36 2020年：アーキテクチャ変更 GItlab Runner (LocalでのMock を使ったUnittest)

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37 2020年：アーキテクチャ変更 GItlab Runner (LocalでのMock を使ったUnittest)

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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

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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

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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

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41 相談時のアーキテクチャ

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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

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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

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44 実稼働している病院でこんなデータが採れてます

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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

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46 ありがとうございました！