RSNA カンファレンス、AI によるトランスフォーメーションに向け準備が整う放射線医学

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。