Zillizクラウドのスケーラブルなベクトル検索で、EviMedがAI主導のヘルスケアインサイトをどのように強化したか
30%
社内システムの運用・保守コストの削減
8%
顧客対応スピードの向上
10%
検索結果の精度向上
プラグアンドプレイのシンプルさ
開発とDevOpsのオーバーヘッドを最小限に抑える
After integrating Zilliz Cloud vector database service, our system performance has significantly improved. During implementation, the Zilliz Cloud expert team provided excellent support and assistance, giving our EviMed platform a strong competitive advantage in the industry.
Dr. Zeyuan Wang
エヴィメッドについて
EviMedは、AIを活用したソリューションで医療従事者を支援するヘルスケア・テクノロジー企業である。同社のプラットフォームはビッグデータと人工知能を活用し、臨床上の意思決定、医学研究、教育、医療管理をサポートする。EviMedは、エビデンスに基づく医療知識と治療提案をリアルタイムで提供することで、臨床医が治療の時点でより迅速かつ十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにする。このプラットフォームはまた、大量の医学文献を分析することで研究ワークフローを簡素化し、研究者や教育者にとって不可欠なツールとなっています。医療管理者にとっては、EviMedはより効果的な管理と政策立案をサポートするデータ主導型の洞察を提供します。
現在までに、EviMedは300以上の大規模3次病院をサポートし、1,300万以上の医学知識検索と臨床Q&Aセッションを促進し、80万以上の医療コンテンツの生成に貢献してきました。EviMedは、医療の正確性、効率性、アウトカムを向上させることを使命とし、医療従事者が医療全般にわたって医療知識にアクセスし、活用する方法を変革しています。
課題複雑な医療知識を大規模にナビゲートする
医療業界は本質的に複雑であり、膨大な情報の非対称性、専門用語システム、非常に細分化された知識領域によって特徴付けられる。EviMedにとって、これらの課題は、エビデンスに基づいた答えを迅速に提供するというミッションによって、より大きなものとなりました。
EviMedは、3億5,000万項目を超える広範な医療知識データベースを構築しており、業界で最も包括的なデータベースの一つとなっていた。しかし、このデータの規模と深さには、いくつかの技術的なボトルネックがありました：
不正確または不完全な検索結果:**従来の全文検索方法では、医学用語のニュアンスを扱うのに苦労していました。キーワードの境界が曖昧で、専門用語が重複しているため、最も関連性の高い検索結果を見つけることが困難な場合が多かった。ユーザーは、検索の正確性や完全性で頻繁に問題に直面し、限られた範囲に対する不満や苦情につながっていました。
パフォーマンスと信頼性の限界：*** 既存のインフラでは、秒単位が重要な臨床環境で必要とされる低レイテンシ、高信頼性のパフォーマンスを一貫して提供することができませんでした。その結果、検索操作はしばしば遅くなったり、不安定になったりしました。
スケーリングとコストに関する懸念:** 事業の継続的な成長に伴い、EviMed は、運用上のオーバーヘッドを急増させることなく、増加するベクトル・ストレージと検索の需要に対応できるよう、弾力的に拡張できるソリューションを必要としていました。
高度な検索タイプのサポート:** 彼らのユースケースでは、密なベクトル検索以上のものが必要でした。このプラットフォームは、密なベクトル検索と疎なベクトル検索、そしてキーワードとベクトルのハイブリッドクエリをサポートし、医療セマンティクスの全範囲を把握する必要がありました。
技術的互換性の要件：** EviMedのバックエンドインフラはJavaに大きく依存していたため、新しいソリューションはシームレスな統合のために強力なJava SDKサポートを提供する必要がありました。
EviMedのCEOであるZeyuan Wang博士は次のように述べている： 「最も正確な医学知識をどのように検索し、最も合理的な方法で提示するかが、私たちの医療プラットフォームが直面する主な技術的課題です。
Zilliz Cloudを選ぶ理由
徹底的な評価とZillizチームとのコミュニケーションの後、EviMedはZilliz Cloudが彼らのニーズに最適なソリューションであることを確認しました。彼らの決定は、いくつかの重要な要因に基づいていました：
多様な検索機能：** Zilliz Cloudは、密なベクトル検索、疎なベクトル検索、キーワード検索など、多様な検索メカニズムをサポートしています。
スケーラビリティ：***プラットフォームは、増大するベクトル・ストレージと検索ニーズをサポートするために、弾力的なスケーリングを提供します。
コスト効率性:** Zilliz Cloudは他社製品に比べ運用コストが低い。
Java互換性:**ソリューションは、既存のJavaベースのシステムとの優れた互換性を提供しました。
専門家によるサポート:** Zilliz Cloudの専門家チームは、優れた導入サポートと支援を提供した。
Zilliz CloudがEviMedのオペレーションをどのように変えたか？
EviMedは数千万件のベクターデータをZilliz Cloudに移行することに成功し、2つのコアビジネスモジュールに電力を供給している：
医療知識検索:** 関連性の高い正確な医療知識へのアクセスを加速します。
臨床研究サポート:**医学文献、ガイドライン、医薬品データの効率的なマイニングと分析を可能にします。
Zilliz CloudはEviMedのプラットフォームの礎となり、パフォーマンス、インテリジェンス、スケーラビリティを全面的に大幅に向上させています。
1.より高速で正確なデータ検索
Zilliz Cloudは、EviMedの医療知識検索のスピードと精度の両方を劇的に向上させます。医療従事者は、臨床的な質問に対する回答をより迅速に得ることができるようになり、迅速な意思決定と患者の転帰改善につながります。
2.高度なデータマイニングによる深い臨床的洞察
臨床試験や医薬品評価などのシナリオにおいて、Zilliz Cloudは高次元のベクトル解析を可能にし、複雑なデータセット（医学文献、治療ガイドライン、医薬品の説明書）から重要な洞察を抽出し、定性的および定量的な研究結果のスピードと質を向上させます。
3.AIエージェントに長期記憶を提供
Zilliz Cloudは、EviMedのAIデータ解析モジュールにとって重要なバックエンド機能も提供します。EviMedは、大量のコンテキストをLLMにロードする代わりに、Zilliz Cloudを使用して、ベクトル検索によってAIエージェントの長期記憶を保存および取得します。これは、よりインテリジェントなワークフローをサポートするだけでなく、運用コストを大幅に削減します。
4.互換性と弾力的な拡張性
Zilliz CloudはJavaとすぐに互換性を持ち、密なベクトル、疎なベクトル、キーワードベースの検索を含むハイブリッド検索をサポートしているため、EviMedの既存のインフラにシームレスに統合することができます。また、完全に管理されたクラウドネイティブなアーキテクチャにより、チームはビジネスの成長に合わせて容易に拡張することができます。
主な利点と結果
Zilliz Cloudの導入は、EviMedに大きなメリットをもたらしました：
カスタマーエクスペリエンスの向上
顧客対応速度の8%向上
検索結果の精度が10%向上
業務効率
社内システムの運用・保守コストを30%削減
プラグアンドプレイのシンプルさ**により、開発と DevOps のオーバーヘッドを最小化
検索機能の強化
EviMed は、以前のソリューションで悩まされていた「検索結果が出ない」問題を解消した。医療用語は多様で、疾患には複数のサブグループや修飾語があることが多い。例えば、「フルオロピリミジンまたはプラチナ製剤を含む化学療法による治療歴のある患者における進行胃または胃食道接合部腺癌」のような複雑なクエリは、従来の全文検索システムでは困難でした。Zilliz Cloudのベクトル検索とキーワードベースの全文検索機能を組み合わせることで、一貫して関連性の高い結果を提供するハイブリッド検索が可能になります。
優れた検索機能
Zilliz Cloudは、特に複雑で多面的なクエリにおいて、以前のソリューションに悩まされていた「結果が見つかりません」というイライラする問題を解消するのに役立ちました。例えば、次のような検索です：
フルオロピリミジンまたはプラチナ含有化学療法による治療歴のある患者における進行胃または胃食道接合部腺癌」_のような検索は、従来のフルテキスト検索システムを圧倒していました。
Zilliz Cloudのハイブリッド検索は、ベクトルベースのセマンティック検索とキーワードベースのフルテキスト検索を組み合わせることで、最も微妙な臨床コンテキストでも関連性の高い結果を提供します。
AIエージェントにメモリーを提供
EviMedのデータ分析モジュールは、一連のAIエージェントに依存している。すべての背景情報を大規模な言語モデルに投入することは、法外なコストがかかる。Zilliz Cloudはこの背景情報を保存し、エージェントのニーズに応じてベクトル検索で取得することで、大規模モデルの長いコンテキストへの依存を減らし、データ分析コストを削減します。
将来展望
EviMedとZillizの提携により、医療知識プラットフォームは継続的な成長とイノベーションを遂げることができるようになりました。EviMedのCEOであるZeyuan Wang博士は次のように述べています：「Zilliz Cloudベクターデータベースサービスを統合した後、当社のシステムパフォーマンスは大幅に向上しました。Zilliz Cloudベクターデータベースサービスを統合した後、当社のシステム性能は大幅に向上しました。"実装中、Zilliz Cloudの専門家チームは優れたサポートと支援を提供し、当社のEviMedプラットフォームは業界において強力な競争優位性を獲得しました。
Zilliz Cloudを基盤として、EviMedは世界中の医療従事者が医学知識をより利用しやすく、実用的にするという使命を前進させ続けています。