多くのコンテナ化された GPU アクセラレーション ヘルスケア アプリケーションが、NGC での AI 展開をシンプルに

AI ヘルスケアのスタートアップ企業は、次世代のスマート ホスピタルを実現しようと、数千というアプリケーションやデバイスを開発しています。アプリケーションの数の多さと、その開発スピードのペースゆえに、これらのアプリケーションをどのように展開し、それらをどこで活動させるかという、新たな課題が出てきます。

クラウド革命によって、AI とアプリケーションを瞬時に展開し、数百万人のユーザーがアクセスできるインフラが構築され、提供されています。医療業界が何千という AI アプリケーションが使われるように拡大するにつれ、病院内でもクラウドのような体験が求められています。

患者データの保護やリアルタイムのアプリケーション配信といった、業界の重要な課題に対処するために、AI 開発者は NVIDIA NGC を使って、オンプレミスとクラウドの両方に対応するソリューションを市場に提供しています。これらのソリューションは、エッジ コンピューティング プラットフォーム上に構築されており、より多くの顧客に対応し、より迅速に市場に投入することができます。

クラウドネイティブなインフラストラクチャを使ってエッジでの AIの展開を簡単に

GPU アクセラレーション ソフトウェアへのハブである NGC は、NVIDIA の GPU アクセラレーションに最適化され、クラウドネイティブな Kubernetes クラスタ上で実行するように設計された、コンテナ化したアプリケーションと AI フレームワークを提供しています。

コンテナ化は、アプリケーション展開での業界標準となっているデザイン パターンです。Kubernetes を利用することで、エッジからデータセンター、クラウド、ハイブリッド環境にまたがる展開のために一貫性のあるプラットフォームを提供します。

NGC のコンテナと Helm チャートにより、IT管理者はアプリケーションをオンプレミス、またはリモート システムにすばやく簡単かつ一貫して展開ができるようになり、ユーザーがアプリケーションやワークロードを実行するための高速なアクセスを提供できます。

NGC コンテナ アプリケーションは、Jetson 搭載デバイスから NGC-Ready for Edge検証済みサーバー まで、さまざまな EGX システムで実行するように設計されたソフトウェア スタックである NVIDIA EGX 上で実行できるようにテストと最適化が行われています。システム管理者は、一連のエッジ サーバーをリモートから安全かつ簡単に設定でき、病院のデータ セキュリティとリアルタイム インテリジェンスの要件を満たすことができます。

世界中で EGX システムを提供する数多くのメーカーの中には、ADLINK、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo、QCT、Supermicro も含まれています。

多くのアプリケーション プロバイダーがすでに NGC レジストリに登録されているか、まもなくローンチする予定です。

• 16 bit はAI を活用した医用画像分析システムで、2017 年に最高精度の RSNA 骨年齢予測モデルを作り出し、乳がんと骨粗しょう症のスクリーニング パラダイムに革命を起こすアルゴリズムに取り組んでいます。
• 米国放射線専門医会 (ACR) の AI 研究所は、ローカルで注釈をつけたデータを使って ACR 会員がモデルを作成および共有できるプラットフォームを提供しています。
• CuraCloud は、機械学習およびバイオインフォマティクス研究開発能力を必要とする医療技術ベンダーや医療機関、製薬会社向けに、AI プロフェッショナル サービスを提供しています。
• DDH は、評価の高い臨床医による深い知識と経験を機械に投入し、完全に自動化された医用画像分析を行うことを可能にした、安全でインテリジェントな医療ソリューションを提供しています。
• DeepTek.ai は、X 線写真や CT スキャン、MRI などの医用画像向けに、内製の革新的な「支援され、拡張された」画像処理アルゴリズム ツールを利用しています。
• Infervision は、AI が医用画像診断を支援する製品を提供し、医療業界が疾病診断に迅速かつ正確な結果を利用できるようにし、医師が最適な決定を下すのに役立っています。
• Inform AI は、診療の現場で医療診断を迅速化して放射線科医の生産性を向上させるAI ソリューションに重点を置いています。
• Kaliber Labs は、患者の体内および病巣のビデオ映像や、手術室での医師の行動をリアルタイムで解読する AI モデルを開発し、外科医を支援しています。
• LPixel は、高度な医用画像診断アプリケーションおよび生命科学画像分析ソリューションを開発しています。そのうち、未破裂脳動脈瘤を磁気共鳴血管造影で検出するアプリケーションはすでに日本の薬事承認を取得しています。
• Lunit は、正確な診断および治療のための AI ソリューションを開発しています。とりわけガンの克服に重点を置き、データに基づく薬物療法を新しい標準治療にすることを目標としています。
• QUIBIM は、独自のソフトウェア プラットフォームを持ち、神経、胸部、身体および筋骨格の分析アルゴリズムを中心に、画像診断全般の AI アルゴリズムを開発しています。
• Rad AI は、放射線学グループと協働して、放射線学のレポート作成を効率化し、反復が多く時間のかかる作業を自動化する支援を通じて、放射線医の疲弊リスクを減らしながら生産性向上に取り組んでいます。
• Radiobotics は、筋骨格放射線医の日常業務を支援する AI アルゴリズムを構築しています。
• Shukun は、心血管や脳血管の疾患および腫瘍に関する診断プロセスの効率と正確さを向上させ医師を支援する AI 技術を開発しています。
• Smart Reporting は、医療診断における構造化報告書および臨床ガイダンス向けに、生産性の向上、品質の向上、プロセスの完全なデジタル化を実現する AI ソフトウェアを提供しています。
• TrainingData.io は、視覚のAI 向けの訓練データに高精度なラベル付けを実現することで数桁の高速化をはかり、訓練データの質のコントロールを可能にしてデータ サイエンティストを支援しています。
• United Imaging Intelligence は、画像診断および治療のプロセス全体を網羅する高度医療機器の完全なポートフォリオを開発および製造しています。
• Vuno は、AI アルゴリズムを使って患者の画像データを分析し、研究者や医師が迅速かつ正確に疾患を特定するのに役立つ洞察を得るための、医療データ分析プラットフォームを開発しています。
• Vysioneer は、脳腫瘍の最も一般的な 3の タイプである、脳転移、髄膜種、聴神経種を見つけることができるディープラーニング ベースのシステムにより、脳腫瘍の輪郭を自動的に作成し、放射線腫瘍医が正確な放射線手術を行えるように支援しています。
• XNAT は、データセット、トレーニング、推測パイプラインを管理する、NVIDIA Clara SDK を統合したオープンソースの画像研究プラットフォームを提供しています。