Answer ALSは、Johns Hopkins大学とRobert Packard Center for ALS Researchが設立し運営している医学研究プログラムです。1,000人のALS患者グループ、国際的な調査センター、大手テクノロジー企業、世界トップ・クラスの研究者が結集し、クラウド・コンピューティング、機械学習、膨大な患者データ、人工知能によるパワフルで双方向のデータインフラを活用し、ALSの原因と治療法の特定を目指し、日々研究を続けています。

研究を加速するためには、数日から数週間かかる調査質問票の処理を数時間に短縮できるMicrosoft Azureベースのデータ検索エンジンが必要でした。また、人工知能と機械学習を統合し、あとから追加すること、同時にデータセキュリティを保つことも必要でした。

Answer ALSはデータ調査インフラの基盤にAzureを選定したため、Azureのエキスパートであるアバナードがプロジェクト初期段階のリードとして選ばれました。アバナードは、必要な機能にフォーカスするデザイン主導型ワークショップから開始し、優先順位を策定し、ロードマップを作成しました。さらに、アジャイル手法で、研究者が使い慣れたツールを使用できる、強力で安全なデータ検索エンジン、しかもプロジェクトの進展に合わせて拡張可能なエンジンを構築しました。

新しいシステムによって次のような成果が達成できました。

• 研究者は、数千ペタバイトものALS関連情報データベースを検索可能。
• 新たな知見が新たな臨床試験の基盤となり、治療プロトコルの開発へ。
• Answer ALSのデータをオランダ拠点の研究グループと共有し、ALS関連遺伝子の特定に成功。