インペリアル・カレッジ・ロンドン（英国認知症研究所ケア研究技術センター、CR&T）は、主力プラットフォームMinderを近代化し、認知症研究の加速と患者ケアの向上に成功しました。このプラットフォームは、家庭内センサー、睡眠モニター、電子健康記録からのデータを統合し、研究者や臨床医にリアルタイムの健康インサイトを提供します。
認知症患者はしばしば痛みや発熱などの症状を伝えられないため、医師は診断に苦慮し治療が遅れることがあります。CR&Tは家庭内の微妙な変化（睡眠障害、活動量低下、日常生活の変化）を継続的に追跡し、リアルタイムの健康状態を可視化することで、感染の早期発見、回避可能な入院の削減、在宅での安全な生活を支援しています。
しかし、モニタリング対象家庭やデバイス数、データ量の増加に伴い、既存のデータプラットフォームは拡張に課題を抱えるようになりました。具体的には、運用と分析のワークロードが競合しイノベーションを阻害、ストレージとコンピューティングの密結合によるコスト増加、研究者と臨床医によるデータアクセスの困難さという3つの問題が顕在化しました。
これらの課題に対処するため、CR&Tはシステムアーキテクチャを再設計し、運用と分析のワークロードを完全に分離しました。新しいアーキテクチャでは、Kubernetes層を介してIoTデータが取り込まれ、検証された後、Delta Lake内で生（ブロンズ）、精製（シルバー）、匿名化済み研究用（ゴールド）の3段階に保存されます。この変更により、継続的に増加するセンサーデータを扱うためのモジュール化された信頼性の高い基盤が構築され、運用システムに影響を与えることなく処理が可能になりました。
データガバナンスにはUnity Catalogを導入し、研究チーム間や外部協力者との間できめ細かいアクセス制御を実現。Databricksを専用分析層とし、研究者は統一された環境でデータ探索、モデル構築、コラボレーションを行えます。臨床ワークフローはFHIR標準を維持しNHSシステムとの相互運用性を確保。組み込みダッシュボードにより、臨床医は日常使用するツール内で直接患者インサイトを参照できるようになりました。
この変革により、IoTデータ統合時間が6ヶ月から1ヶ月に短縮され、モデル開発期間も約1ヶ月に短縮。移行中の稼働率は100%を維持し、データ量は毎月50%増加しています。過去5ヶ月間で、このプラットフォームは581人の認知症患者に臨床インサイトを提供し、チームは数百時間のエンジニアリング時間を節約したと推定しています。
CR&Tの取り組みは、データ主導のケアにおける最大の障壁はデータそのものではなく、適切な人が技術的知識に関係なくデータにアクセスし、信頼し、活用できるかどうかにあることを示しています。この経験は、医療分野で現代的なデータプラットフォームを構築する上で重要な教訓を提供し、アーキテクチャの革新によって断片的な実世界データを実用的な洞察に変換する方法を示しています。