シンガポールのヘルスケア機関がAI を利用して患者の治療とケアを改善
シンガポール国⽴大学保健機構（National University Health System、以下NUHS) は、NVIDIA DGX A100 システムをベースに構築した AI プロダクション プラットフォームにより、シンガポールのヘルスケア 機関として初めてリアルタイム ストリーミング機能を実装しました。これにより NUHS は、患者の治療とケアを改善し、生物医学研究のコラボレーションを促進し、病気の管理および治療方法を変革することが可能になります。
NUHS の新しい Endeavour AI プラットフォームの中核を担う NVIDIA DGX A100 は、AI ツールを実行することにより、診断、病勢進行、再入院、転倒リスクなどについてリアルタイムでの予測を行います。
この新システムは、NUHS の Discovery AI トレーニング プラットフォームと統合され、同グループのデジタル トランスレーション施策の一環として、学習および推論の完全なシステムを構成する予定です。
NUHS のグループ最高技術責任者およびシンガポール国立大学病院 (NUH) の医療インフォマティクス副責任者を務めるニャム キー ユアン (Ngiam Kee Yuan) 医師は、次のようにコメントしています。「昨今、ヘルスケア業界にはさまざまな需要があり、グループ全体でデジタル トランスレーションに取り組んでいます。私たちのデジタル トランスレーションの中心は、AI の活用です。ヘルスケアの進歩には大規模な計算リソースが必要ですが、NVIDIA DGX A100 を使えば、世界最高峰の病院を支えるために必要なパフォーマンスに容易にアクセスできるようになります」
NUHS は、シンガポールにある 3 つの公的なヘルスケア グループの 1 つで、革新的かつ持続可能なヘルスケアを提供する統合学術医療システムおよび地域医療システムです。このネットワークは、19 の病院、ポリクリニック、専門医センター、医療センター、学術的な健康科学機関を網羅しています。
CPUの限界を超える
NVIDIA の GPU で動作する Discovery AI は、大規模なデータ セットを用いたモデルのトレーニングに使われます。他方、CPU は推論に使用されます。
「推論を行う数、量、速度が増えると、GPU が必要になってきます。さもないと、同じ推論を同じ速度で実行するために、さらに多くの CPU を消費しなければなりません」とニャム氏は語ります。
例えば、ある AI ツールは、1 秒間に約 100〜200 件の推論を実行します。病院やポリテクニックを受診する患者が増えるたびに、医師がクリックや保存、自由にテキストを入力するたびに、あるいは新しい検査結果が出るたびに、AI ツールが裏で動作することになります。すべてのデータは、AI ツールによって処理され、これをグループ全体で大規模に、1 秒間に何百回も行います。CPU だけを使うだけでは、NUHS の処理速度はすぐに遅くなります。
「Endeavour AI の導入時から NVIDIA DGX A100 を組み込む戦略と計画を練ったのはそのためです。AI ツールによる大量の推論を高速で処理する必要があったからです」とニャム氏は語ります。
NVIDIA DGX A100 は、分析からトレーニング、推論に至るまで、すべての AI インフラストラクチャに対応できるユニバーサル システムです。6U のフォーム ファクターに 5 ペタフロップスの AI パフォーマンスを盛り込み、サイロ化されたレガシー インフラストラクチャを、あらゆる AI ワークロードに対応できる単一のプラットフォームに置き換えることができます。
ストリーミング データとリアルタイム出力
NUHS の Endeavour AI プラットフォームは、ストリーミング データ機能と、Kubernetes バックボーンでマイクロサービスを実行する AI ツールを備えたソフトウェアおよびハードウェア スタックです。このプラットフォームは、すべてのストリーミング データを処理してリアルタイムで出力を生成します。
最大 150 件のプロジェクトを処理できる能力を持つ Endeavour AI は、当初は数十件のプロジェクトからスタートし、徐々に規模を拡張していく予定です。
最初のプロジェクトの中には、特定の疾患を持つ患者が入院した際にどのような経過をたどるかの予測から、磁気共鳴画像 (MRI) の分析に至るまで、グループ全体に影響を与えるものが含まれています。このプロジェクトでは、構造化された医療データから、チャットボットを生成する際の基礎となるテキストベースの医療データまで、あらゆるものが対象となります。
NUHS では、毎日 20～30GB の構造化データとテキストを生成しており、1 つの病院で 1 秒につき 1,800～2,500 通のメッセージを生成しています。これは、グループ全体で見ると、ピーク時には 1 秒につき約 10,000〜15,000 通のメッセージに相当します。AI ツールは、すべてのデータを吸収するために、日々、裏で高速に動作し続ける必要があります。
「私たちは、プロジェクトを 1 つずつ作りたいとは思いません。そのため、複数のプロジェクトを同時に実行できるプラットフォームを構築しています。GPU の用途は多岐にわたり、現在では主にトレーニング用に使われていますが、本番用のユース ケースの実用化も順調に進められています。GPU がなければ、これらの多くのことができません」とニャム氏は述べています。
AI の実用化とヘルスケアの最適化
x86 サーバーに NVIDIA A100 GPU を搭載したストリーミング データ用の推論プラットフォームである Endeavour AI により、NUHS は、グループ全体で AI ツールをリアルタイムで実用化し、ストリーム機能を実現したシンガポール初のヘルスケア グループとなりました。
患者は、AI を活用したチャットボットとやり取りすることにより、予約の取りやすさの向上、待ち時間の短縮、患者の病状経過に関する研究に基づくケアの最適化などのメリットを享受できます。
放射線科医や臨床医からすれば、ストリーミング機能により、画像処理、X 線、スキャンなどの精度とスピードが向上するというメリットがあります。
日々の病院業務では、ボタンをクリックする必要さえなく、多くの予測が自動的に行われます。電子カルテ システムからのストリーミング データが処理され、患者が高リスクとされる一連のパラメーターを満たした場合には、医師に警告が出されます。
「このように、Endeavour AI の稼働開始時に期待された具体的な現実と成果を達成することができました」とニャム氏は語ります。
コンピューティング性能への期待
新しい NVIDIA DGX A100 はまだ稼働を開始したばかりですが、NUHS は、今後数年間で予想されるデータ セットの増加とそれらのデータ処理で求められるスピードに取り組むため、すでに次世代システムを見据えています。
「私たちは、ゲノミクスの研究プログラムに投資しています。こうしたゲノム データを扱う際は、毎日ギガバイト単位ではなくテラバイト単位のデータを処理できなければなりません。今後、ゲノムのような処理を行うために必要なコンピューティング能力は、指数関数的に膨れ上がっていくことでしょう。それまでの次のステップとして、今後数年間は、どうすれば GPU を最適な形で使うことができるかを検討していくつもりです」とニャム氏は述べています。
NVIDIA の SEA および ANZ 地域のエンタープライズ ビジネス担当ディレクターを務めるデニス アン (Dennis Ang) は、次のようにコメントしています。「NVIDIA DGX A100 を利用し、NUHS は、トレーニング、推論、および分析を統合された AI インフラストラクチャにまとめることができます。これにより、同グループがヘルスケア分野で運用および科学上のブレイクスルーを達成し、シンガポールの臨床医と患者が恩恵を受けられるコンピューティング能力を提供します」
※本ブログの内容は2021年11月30日に公開された情報です。