すでに手術室のデータに基づいて接続、分析、予測を提供するために使用されているAI は、手術室の効率と臨床上の意思決定を向上させ、手術の将来にとって不可欠なものとなるでしょう。

そのため、NVIDIA はJohnson & Johnson MedTechと協力して、同社の外科用接続デジタル エコシステム向けの新しい AI 機能をテストしています。 オープンイノベーションを可能にし、大規模なリアルタイムの洞察の提供を加速して、術前、術中、術後の医療専門家をサポートすることを目的としています。

J&J MedTech は世界の手術室の 80% に設置されており、教育プログラムを通じて毎年14万人以上の医療従事者を育成しています。

J&J MedTech は、NVIDIAの最先端AI技術、特にNVIDIA IGX エッジコンピューティングプラットフォームやNVIDIA Holoscan エッジAIプラットフォームを用いて、手術領域における従来のシステムとデジタルエコシステムを統合することに注力しています。これにより、AIを活用した手術用ソフトウェアアプリケーションの開発と導入を加速させるためのインフラストラクチャを構築することが可能となります。IGXとHoloscanは、手術室におけるあらゆるデバイスからの安全なリアルタイム処理を支援し、臨床的な洞察を提供することで、手術の成果を向上させることができます。

3 月 18 日から 21 日までカリフォルニア州サンノゼでオンラインにて開催された世界的な AI カンファレンスである NVIDIA GTC で発表されたこの取り組みは、共通の AI コンピューティングプラットフォームを提供することにより、デジタル手術のエコシステム全体で開発されたサードパーティ製のモデルやアプリケーションの展開も促進する可能性があります。

J&J MedTechのバイスプレジデント兼デジタル部門グローバル責任者のShan Jegatheeswaran氏は次のように述べました。「AI モデルは現在、世界各地の外科の専門家によって作成されています。調整協調を可能にして加速する、信頼できるオープンなエコシステムを構築できれば、さまざまなグループが協力して大規模に接続できるイノベーションの持続的な成長が生まれ、手術経験全体にわたって高度な分析へのアクセスが向上するでしょう」

AI イノベーションのためのオープン エコシステム: NVIDIA Holoscan と IGX を基盤とした構築

J&J MedTech は NVIDIA と協力して、医療環境向けに構築された産業グレードのエッジ AI 機能が外科手術にどのようなメリットをもたらすかを検証しています。

Shan Jegatheeswaran氏はまた次のように述べました。「当社のコネクテッド デジタル エコシステムは、手術室でアプリケーションを構築して分析を展開しようとしている開発者にとって、従来の参入障壁を取り払うのに役立ちます。私たちは、安全なエンタープライズ グレードのプラットフォーム構築という重労働を排除することで、手術のワークフローに専念したい人が簡単になるようにしています」

NVIDIA Holoscan は、データ ストリームを処理するリアルタイム AI アプリケーションの開発と展開を加速します。

Holoscan には、内視鏡検査、超音波、その他のセンサーなど、さまざまな医療ユースケース向けの AI アプリケーションを構築するためのリファレンス パイプラインが含まれています。 これは、NVIDIA Jetson Orin モジュール、NVIDIA RTX A6000 GPU、NVIDIA ConnectX ネットワーキング テクノロジを含む NVIDIA IGX 上で動作し、医用機器や手術室のビデオ フィードからの高速データ ストリーミングを可能にします。

NVIDIA は、プロダクション グレードの AI 用のエンタープライズ オペレーティング システムである NVIDIA AI Enterprise で IGX ソフトウェア スタックをサポートしています。

デバイスデータによる外科用 AI の強化

J&J MedTech チームは、接続されたデジタル エコシステムを支援する NVIDIA アクセラレーテッド エッジ アナリティクスの可能性を、デバイス、患者、その他の外科データを活用した AI 搭載アプリケーションの実現のために構想しています。

開発者は、展開されたデバイスによって収集されたデータに基づいてアルゴリズムが改善される継続的学習を活用できます。 たとえば、内視鏡によって収集された現実世界の映像を使用して、手術室のディスプレイ上で臓器、組織、潜在的な腫瘍をリアルタイムで特定し、臨床上の意思決定をサポートする AI モデルを改良することができます。

Jegatheeswaran氏は次のように話ました。「外科技術は時間の経過とともにさらにインテリジェントになり、外科医や病院に高度な分析の力がもたらされるでしょう。 AI モデルは、外科医にとって、認知的負荷を軽減しながらケアを提供する能力を強化する、運転支援テクノロジのように機能していく可能性があります」

一例としては、手術ビデオから個人を特定できる情報を削除する AI が挙げられます。これにより、ビデオを下流で研究目的に使用できるようになります。また、リアルタイムで処理することで、病院が患者のプライバシーを維持しながら、テレプレゼンスを通じて外部の専門家を招き、手術中に相談できるようになります。

将来のアプリケーションでは、外科医がチャットボットと対話して、患者の病歴や特定の合併症に対処するためのベストプラクティスについての洞察を得られるようになる可能性があります。 他のモデルでは、ビデオフィードにより手術がほぼ完了する時期を把握して、次の手術チームに部屋が間もなく空くことを伝達し、手術室の効率を向上させることができます。

カリフォルニア州サンノゼで 3 月 21 日木曜日までオンラインで開催された GTC で、AI とヘルスケアの最新情報をご覧ください。そしてNVIDIA のヘルスケア担当副社長キンバリー パウエル（Kimberly Powell）によるヘルスケアにおける生成AIに関する特別講演のアーカイブをご視聴ください。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) による GTC の基調講演を以下でご覧ください。