はじめまして。Ubie共同代表の阿部です。医療AIスタートアップを経営しながら、卒後6年目の医師でもあります。 世界最高峰ともいえる日本の医療を最前線で支えている医療者の皆さま。不安に苛まれながらも自粛生活を耐え忍んだ生活者の皆さま。双方が、周りへの心づかいをもって行動し、日本は世界でも類を見ない水準でコロナ禍第一波が収束しようとしています。もちろん、私たちは100年前に猛威を振るったスペイン風邪から学び、来たる第二波に備える必要があります。 新型コロナウイルスは私たちの生活や社会のあり方をすっかり変えてしまいました。そして医療の供給体制も変わり、生活者の健康が脅かされようとしているのです。 国が年間43兆円を投じるインフラである医療。コロナ禍により拡大する課題。 大学病院で医師として朝から晩まで馬車馬のように働きはじめた当時、不思議と働き方には一切の疑問を持っていませんでした。しかし、旧

こんにちは。Ubie 株式会社共同代表の久保です。このコロナ禍は、スタートアップにとって流動的で難しい日々に適応をしなければいけない試練になりました。特に医療を事業ドメインとするUbieでは、医療崩壊の危機を阻止するために、創業前から開発をしていた生活者向けサービスを緊急ローンチしたり、20 億円の資金調達を実行したりと、激動の数ヶ月でした。会社としても、正社員が50人を超え、次のフェーズに入ってきました。そこで、これを期に今までの開発組織の過程を振り返り、短いながら3年間で得た知見や考えについて書いてみます。 Ubie の開発チーム/エンジニアについて Ubie の事業とエンジニアリングチームについて簡単に紹介します。「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」というミッションを掲げ、医療機関と生活者に価値提供している会社です。このミッションに「テクノロジー」という単語があるとおり、医療

「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに掲げるUbie株式会社は、総額約20億円の資金調達を実施しました。引受先は医薬品卸を主要事業とする株式会社スズケンで、同社が有する連結47都道府県約240支店の営業メンバーとの緊密な連携も加わり、サービスのさらなる普及・拡大を推進してまいります。 ■資金調達の背景 医療における課題の増大 日本の医療現場ではかねてより医療者の過重労働が問題となっており「医師等の働き方改革」による生産性向上が喫緊の課題でした。弊社も医療現場の事務作業効率化をサポートする「AI問診Ubie」の提供を続けてまいりましたが、2019年末に端を発するCOVID-19感染拡大により医療における課題はさらに深刻さを増しています。 提供サービスの拡大 医療機関向けサービス「AI問診Ubie」にCOVID-19トリアージ機能が加わったほか、今年4月末には生活者向けサー

平均166時間──これは医療者の1カ月の残業時間だ。一般的に“過労ライン”は月80時間と言われている中、医師の残業時間は過労死ラインの倍の数値となっている。 ただし、これはあくまで平時での数値である。新型コロナウイルス（COVID-19）の感染拡⼤によって、医師の労働環境がさらに過酷なものになっていることは想像に難しくないだろう。実際、新型コロナウイルスの感染拡大前から、医師の時間外労働の上限規制を2024年度に適用する、といった動きもある。 そうした中、“テクノロジーで⼈々を適切な医療に案内する”をミッションに掲げ、医療現場の事務作業効率化をサポートする「AI問診Ubie」を提供するのがUbieだ。 同社は6月4日、医薬品卸を主要事業とするスズケンを引受先とし、総額約20億円の資⾦調達を実施したことを発表した。今後、スズケンが保有する連結47都道府県約240⽀店の営業メンバーとの緊密な連

写真は日本赤十字医療センター。救急患者を受け入れる大病院でも、院内感染リスクは深刻だ。 撮影：竹井俊晴 新型コロナウイルスの感染拡大により、全国の医療機関で、感染患者の受け入れ可能な病床数が逼迫している。他の患者の感染が明らかになることでの院内感染も深刻になっている。 そんな中、ヘルステック系スタートアップと医療関係者らの有志が、人工知能（AI)を使った事前問診システムの無償提供を4月28日から緊急開始することを、明らかにした。 サイト上で、性別や年齢などの基本情報と主な症状を回答することで、自宅で事前問診が可能になる。新型コロナウイルス感染症の疑いがある場合はアラートで知らせ、院内感染拡大を防ぐ適切な行動を支援するという。URLを公開し、パソコンやスマートフォンからフリーアクセスできるようにする。 提供を開始するのは、医師とエンジニアが創業したヘルステックスタートアップUbieが開発した

設立準備中の「一般社団法人日本医療受診支援研究機構」有志は、医療崩壊の危機に対抗するため、Ubie株式会社が開発した患者向け事前問診サービス「AI受診相談ユビー新型コロナウイルス版」（ https://ubie.app/ ）を2020年4月28日より緊急提供開始します。 ■提供開始の背景 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）拡大による「医療崩壊」の危機 2019年末から発生した新型コロナウイルス（COVID-19）は世界中に感染が拡大し、甚大な被害をもたらしています。日本においても、4月27日時点で感染者は13,441例、死亡者は372人と現在も日々その数は増加し続けており、医療機関の受入可能範囲を超えて患者を受け入れられなくなる「医療崩壊」も現実のものとして迫っています。この危機的状況を回避するため、医療従事者をはじめとした最前線の現場で働く方々の献身によって支えられている医療体

2016/1/28 ヒカラボMySQL勉強会で発表させていただきました、RDSからAuroraへの移行に関する資料です。

Talk for PerconaLive 2016 by Brendan Gregg. Video: https://www.youtube.com/watch?v=CbmEDXq7es0 . "Systems performance provides a different perspective for analysis and tuning, and can help you find performance wins for your databases, applications, and the kernel. However, most of us are not performance or kernel engineers, and have limited time to study this topic. This talk summarizes six import

Talk on Top 5 mistakes when writing Spark applications by Mark Grover and Ted Malaska

Encryption and key management in AWS (SEC304) | AWS re:Invent 2013Amazon Web Services

MySQL クラウド向け InnoDB チューニング。仮想サーバーで使う場合のチューニングのポイントを解説しました。DB TECH SHOWCASE SAPPORO 2015 での発表資料です。

【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮Hibino Hisashi

概要Wireshark でHTTP のレスポンス時間を確認する方法と、その際の注意点を紹介します。 内容 HTTP のレスポンス時間の確認方法 Wireshark を用いると、HTTP のレスポンス時間を簡単に確認することができます。 1. 確認したいHTTP レスポンスのパケット(= HTTP /1.1 200 OKといったもの)をクリックします。 ”Hypertext Transfer Protocol” にある、“Time since request” の部分がHTTP のレスポンス時間です。 [補足] ”http.response” フィルターを使うと、HTTP のレスポンス時間を持つパケットのみ表示させることができます。 HTTP のレスポンス時間確認時の注意点 HTTP のレスポンス時間を調べるには、設定値”Allow subdissector to reassemble TC

最近、パスワードの使い回しをしているユーザーに対する攻撃が出回るようになってきています (参照: パスワード攻撃に対抗するWebサイト側セキュリティ強化策 | 徳丸浩の日記) が、マスタパスワードからサービスごとに異なるパスワードを自動生成するのが簡単な対策ですよね。 プログラマなら（もしくはコマンドライン操作に慣れているのなら）、こんな感じでできるかなーと思います。 $ perl -MDigest::HMAC_SHA1 -wle 'print Digest::HMAC_SHA1->new($ARGV[0])->add($ARGV[1])->b64digest' "my-master-password" example.com Mau83v+ml6dRViOZhcRdHM0NXzY $HMAC 関数にマスターパスワードとサービスのドメイン名を食わせて、その出力をサービス専用のパスワードにす

[MW10] Xamarin / OSS プロジェクトを活用したエンタープライズモバイルアプリケーションの実装 - Project Blue Monkey -de:code 2017

パターンマッチは便利すぎてこれを覚えてしまうと他の言語でも欲しくてたまらなくなりますね。 Scalaのパターンマッチは、実はユーザーが独自のパターンを定義することが可能になっています。 extractor(抽出子)によるパターンの拡張 簡単な例を紹介します。java.util.Date型のオブジェクトを年月日に分解してパターンマッチさせたい、とします。こんな利用イメージです。 scala> new Date match { | case DateOf( y,m,d ) => println( "%d年%02d月%02d日" format( y,m,d ) ) | case _ => | } 2010年07月09日 "case DateOf( y,m,d) => ..."の部分で、Date型を年月日に分解しているわけです。ふつーにやろうとすると、DateOfというケースクラスを作ってimpl

Scalaには、PartialFunctionというものがあります。 直訳すると部分関数ですが、これはなにかっていうと「特定の引数に対しては結果を返すけど、結果を返せない引数もあるような中途半端な関数」です。 どうやって使うのん? まぁ、ちょっと例を見てましょうや。PartialFunctionであるfooPfは、引数が"foo"だったら"bar"を返して、"foo"以外は知らんというてきとーな関数です。 scala> val fooPf:PartialFunction[String,String] = { case "foo" => "bar" } fooPf: PartialFunction[String,String] = <function1> scala> fooPf("foo") res5: String = bar scala> fooPf("hoge") scala.Mat