医用画像業界で次に何が来るのかを知りたければ、毎年開催されている北米放射線学会の会議 RSNA に足を運んでみてください。

今月シカゴで開かれる RSNA 2018 に、放射線医学の専門家 50,000 人が世界中から集まり、彼らが抱える最も困難な課題について話し合います。そして、ここでもまた AI が注目の的となるでしょう。

作業の効率化から診断の正確性向上まで、AI はすでに放射線医学に大きな影響をもたらしていますが、この状況が実現している理由は、医用画像に向けて作られた強力なコンピューティング ソリューションが登場していることにあります。

この 9 月に発表された NVIDIA Clara プラットフォームは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせることで、アプリケーションと放射線医学のワークフローを開発し、スケーラブルにデプロイできるようにしています。このプラットフォームには、コンピューティング、視覚化、AI のための GPU アクセラレーテッド ライブラリおよびコンテナをまとめた Clara SDK が含まれており、医療アプリケーションの開発者はこれを用いることで、デバイス上、オンプレミス、またはクラウドにデプロイするアプリケーションを作成できます。

革新的な コンピューティング アーキテクチャ NVIDIA Clara AGX は、NVIDIA Xavier AI コンピューティング モジュールと NVIDIA Turing GPU がベースとなっています。

ミッションクリティカルなタスクは、医療の現場で実行されなければなりません。NVIDIA が Clara AGX コンピューティング アーキテクチャを作り出したのは、毎秒の生成量が数十～数千ギガバイト相当にのぼる莫大なデータの処理という課題に、次世代の医療機器が対処可能となるよう支援し、医師や科学者がそのデータを解釈できるようにするためです。

今まで、このレベルのスーパーコンピューティングを実現するためには、FPGA、CPU、GPU という 3 つのコンピューティング アーキテクチャが必要でした。Clara AGX はそれを GPU をベースにした単一のアーキテクチャにまとめてシンプルにしています。このアーキテクチャは、NVIDIA Tensor コア GPU 上で推論を実行する世界最速の AI を実現します。

機械学習の課題に取り組むため、NVIDIA はオープンソース ソフトウェア RAPIDS のプロジェクトを立ち上げました。RAPIDS はデータ サイエンティストのワークフローを加速させることで、彼らの生産性を大幅に向上させるソフトウェアです。RAPIDS は病院のデータ レイクをもとにした作業の効率化プロセスを後押しするでしょう。

トレーニングからデプロイメントまで

医用画像業界は常に変わり続けているため、RSNA はトレーニングと教育に力を入れています。NVIDIA の Deep Learning Institute が主催した昨年のディープラーニング クラスルームで、放射線科医師、研究者、医療系 IT の専門家たちは 1,000 以上のセッションに参加しています。このカンファレンスでは、特別に用意された機械学習のパビリオンも公開されました。

ディープラーニング クラスルームは今年も続けて開かれ、放射線イメージングへの AI 導入に照準を合わせた先進的なトピックが取り上げられます。トピックの例としては、スパースなデータセットをデータ オーギュメンテーションにより増やす最新手法、先進的なセグメンテーション技法、マルチパラメータによる分類などがあります。

また、NVIDIA は、医用画像に向けた機械学習とディープラーニングは簡単に実行できるということを、トレーニングからデプロイメントにかけて紹介する予定です。

RSNA の参加者はディープラーニング クラスルームで 1,400 以上のセッションに参加すると見込まれています。

• NVIDIA Deep Learning Institute が主催するディープラーニング クラスルームで、放射線科医師が学ぶための実践的なワークショップにご参加ください。機械学習の各ツールを用い、アルゴリズムを作成するために、ラップトップ PC をお持ちください。
• 機械学習のパビリオン内にある NVIDIA のブース (North Hall 3, booth 6568) で最新の医療向けAI技術を紹介するインタラクティブなデモを体験ください。
• NVIDIA のブースで、NVIDIA の医療スタートアップ パートナーによる最新の医用画像向け AI アプリケーションとその日ごとの講演、そしてデモをご覧ください。
• 11 月 27 日火曜日午前 8 時 30 分～ 10 時 (現地時間) にルーム S406A で行われる NVIDIA の講演では、ディープラーニングの始め方について学ぶことができます。また、NVIDIA は火曜日午後 4 時 30 分～ 6 時のルーム E451B でも、「ディープラーニング技術の開発とデプロイメント」についてお話しする予定です。
• NVIDIA の医療部門担当ヴァイスプレジデントであるキンバリー パウエル (Kimberly Powell) が、マシン ラーニング シアター (ML54 Machine Learning Showcase North Hall) でのプレゼンの中で、インテリジェント機器の時代についてお話します。キンバリー パウエルの講演「インテリジェントな医療へ」は、11 月 29 日火曜日の午後 12 時 30 分～ 12 時 50 分に行われます。

NVIDIA の活動の詳細については、RSNA における NVIDIA のページをご覧ください。