NVIDIA Clara AI Toolkit で ACR の新しい AI-LAB を実現、38,000 人以上の ACR 会員や他の放射線医学専門家に AI を各自の施設で開発し展開が可能になる
米国マサチューセッツ州ボストン — World Medical Innovation Forum — (2019 年 4 月 8 日) — NVIDIA (NASDAQ: NVDA) と米国放射線医会は、米国中の数千人の放射線医が、各自のデータを用いて各自の施設で診断放射線医学向け AI を作成、活用し、各自の臨床ニーズを満たすことを可能にするため協業することを発表しました。
双方による 3 ヶ月間のパイロット プログラムが成功した後、ACR は NVIDIA Clara™ AI toolkit を新たに発表された ACR Data Science Institute® ACR AI-LAB™ に統合中です。ACR AI-LAB は、38,000 人を超える ACR 会員や他の放射線医学専門家が AI アルゴリズムの構築、共有、施設内で適用、そして検証を行い、かつ患者データを施設内で確実に保護することに利用できるフリーのソフトウェア プラットフォームです。
NVIDIA Clara AI toolkit は、ソフトウェアで定義された医療機器やインテリジェントなワークフローを実現するよう設計された NVIDIA Clara デベロッパー プラットフォームの主要部分です。データとアルゴリズムのパイプラインを作成するためのプラットフォームである NVIDIA Clara は、データと画像処理、AI モデル処理、そして可視化のためのライブラリーで構成されています。AI については、この toolkit にはデータ アノテーション、モデル トレーニング、モデル適応、モデル フェデレーション、大規模展開等のためのライブラリーが含まれています。
ACR AI-LAB のビジョンを現実化するには、GE ヘルスケア、Nuance、そして NVIDIA といった業界のリーダーと、医療スタートアップと主要な研究機関からなる膨大なネットワークを含めたエコシステム全体との協業が必要です。NVIDIA Clara は GE ヘルスケアの Edison AI プラットフォームと Nuance AI Marketplace を支えています。両ソリューションは AI-LAB をサポートしており、放射線医学ワークフロー内に AI を展開するための鍵となるソリューションです。
米国放射線医会フェロー兼データ サイエンス インスティテュート チーフ メディカル オフィサーのビブ・アレン・ジュニア (Bibb Allen Jr.) 氏 (医学士) は次のように述べています。「この協業は、ACR データ サイエンス インスティテュートの特別なロジェクトにおいて重要なマイルストーンであり、ACR AI-LAB の立ち上げを可能にし、実務環境にいる放射線医に、各自の臨床ニーズを満たすために自らの患者データを用いて自らの施設で AI を開発することに関与する機会を提供します。」
NVIDIA のヘルスケア担当バイスプレジデントのキンバリー・パウエル (Kimberly Powell) は次のように述べています。「NVIDIA は AI の活用が広がるプラットフォームを構築し、患者や臨床業務に合わせてカスタマイズされた AI ツールを開発する機会をすべての放射線医に提供する目的で Clara AI toolkit を構築しました。NVIDIAと ACR のプロジェクトは、AI を放射線医学分野全体で利用しやすくするための多数の取り組みの第一弾です。」
パイロット プログラムの成功により医療向け AI の広範囲な活用の道が開かれる
オハイオ州立大学 (OSU)、マサチューセッツ総合病院、そしてブリガムウィメンズ病院のクリニカルデータサイエンスセンター(CCDS) との最初のパイロット プログラムにより、取り扱いに慎重を要する可能性のある患者データを共有することなく AI アルゴリズムを改善するために各施設が他の施設や業界と協業するのに必要なアセットと手順を NVIDIA と ACR が定義することが可能になりました。患者データを AI モデルに持ち込むのではなく、AI モデルを患者データに持ち込むことは、アルゴリズム トレーニングの多様性の向上、アルゴリズムの検証の促進、そして放射線医が各自の施設の臨床ニーズにアルゴリズムを適応させるのに必要な手順を学習することに役立ちます。
NVIDIA Clara AI toolkit を活用することで、OSU は CCDS が開発したトレーニング済みモデルを素早くインポートすることができました。このモデルは局所変数に合わせてカスタマイズされており、アルゴリズムの更なるテストと改良に向けた OSU データのラベル付けに成功しましたが、これらはすべて OSU のファイアーウォールの内側で行われました。その結果、非常に正確かつ強力な心臓 CT 血管造影モデルが生成され、この共有アプローチによってアルゴリズムのトレーニング、検証、そしてテストの回数が数日に減少しました。
Partners Healthcare チーフ データ サイエンス オフィサー兼ハーバード メディカル スクール放射線医学准教授のキース・ドライヤー (Keith Dreyer) 博士 (医師) は次のように述べました。「このソフトウェアは、コンピューター プログラミングの経験のない放射線医に、データを共有しなくても AI アルゴリズムの構築と改良を行う能力を提供します。アルゴリズムは通常、トレーニングされたサイト内でもっとも適切に動作しますが、そうした限定的なトレーニング セットは、必ずしも全体を代表しているわけではありません。AI モデルを多様なサイトのデータでトレーニングすることで、アルゴリズムのバイアスを低下させつつレジリエンシを確保することができ、より広範囲に優れた推論が可能になります。」
オハイオ州立大学ウェクスナー メディカル センター放射線医療用画像インフォマティクス学部学部長のリチャード・ホワイト (Richard White) 博士は次のように述べました。「病院間の人工知能ネットワークを実現することで、より強固なアルゴリズムとより優れた効率が生み出され、患者の治療改善につながる可能性があります。そうすることで、医療におけるディープラーニングと機械学習の加速を支援する高品質なアルゴリズムにアクセスできるようになります。」
パイロットプログラムに採用されたアーキテクチャはNVIDIA Clara AI toolkitを採用しており、このアーキテクチャーは、アルゴリズム改良のためのデータ集約、画像アノテーション、画像前処理と変換、アルゴリズム転送とローカル コンピューティングを可能にします。これらはすべて、AI の活用を広げるという最終目標の達成に必要です。
ACR AI-LAB のためのエコシステム サポートと NVIDIA Clara
ACR AI-LAB のための強力なサポートは、NVIDIA Clara AI プラットフォーム ユーザーと、GE ヘルスケアと Nuance という業界のリーダーが行っています。
GE ヘルスケア社 Edison ポートフォリオ ストラテジー担当シニア バイス プレジデントのキース・ビグロー (Keith Bigelow) 氏は次のように述べました。「AI の活用を広げるには、最先端技術だけでなく、業界リーダー間の緊密な協業が必要です。ACR コミュニティの AI-LAB の取り組みをサポートし、NVIDIA Clara AI プラットフォームの力を活用することで、GE ヘルスケアは米国中の病院の Edison 対応の医療機器とアプリケーションにシームレスに作成、展開されたアルゴリズムの数を増加させ、コストの削減と患者の治療の向上を行うことが可能です。GE ヘルスケアは、世界最先端の医療機器とワークフロー アプリケーションにおける ACR AI-LAB アルゴリズムの法規制に準拠しながら最大限に活用するために最速で進むことを期待しています。」
Nuance 社バイス プレジデント兼医療診断担当ゼネラル マネージャーのカレン・ホルツバーガー (Karen Holzberger) 氏は次のように述べました。「NVIDIA Clara AI プラットフォームの強みと Nuance AI Marketplace for Diagnostic Imaging の規模を組み合わせることで、ACR AI-LAB 開発者は、迅速に AI アルゴリズムを構築し、5,800 を超える関連医療施設のすべての放射線医の 70% を超える臨床ワークフローに AI アルゴリズムを展開することが可能になります。さらに、Nuance PowerScribe 放射線レポーティング ソリューションと PowerShare 画像共有ソリューションは広範囲に導入されているため、当社の AI Marketplace の利用者は、毎日使用している放射線のレポーティング ツールと読影ツールに自動的に統合できる画像処理 AI アルゴリズムを扱う最大のショッピング サイトへすぐにアクセスできます。」
ACR-AI LAB のデビューと提供の予定
ACR AI-LAB の最初のバージョンは、5 月 18 日~ 22 日にワシントンで開催される 2019 ACR 年次総会で披露されます。出席者は、AI モデルの変更と改善に必要な AI ツールを吟味し、試すことができます。
その後すぐ、ACR はオンライン アクセスと、公開された患者データセットからのサンプルを提供する予定です。
ACR AI-LAB は、数千の放射線業務をすでにつないでいる、ACR 研究、認証、そして登録プログラム向けのプラットフォームである ACR TRIAD (Transfer of Images and Data、画像とデータの転送) の上に構築されています。 ACR AI-LAB を通じて、こうした同じ放射線医たちに対して、データセットへの注釈の付け方と AI モデルのトレーニングの仕方を学習したり、既存の AI アルゴリズムのトレーニングと変更に活用できる AI ツールを試してみたりするのに役立つユーザー フレンドリーなコンピューター ツールが提供されます。
米国放射線医会について
1924 年に設立された米国放射線医会 (ACR) は、放射線医学専門家が放射線医療の実務、学問、そして職業を発展できるようにすることで患者と社会に貢献している門医学会です。
NVIDIA について
1999 年における NVIDIA (NASDAQ 表示: NVDA) による GPU の発明は、PC ゲーミング市場の成長に爆発的な拍車をかけ、現代のコンピューター グラフィックスを再定義し、並列コンピューティングに革命的変化を起こしました。最近では、GPU ディープラーニングが最新の AI (次世代コンピューティング) に火をつけ、世界を知覚し理解することができるコンピューター、ロボット、自律走行車の脳として GPU は機能しています。詳細は、こちらのリンクから: www.nvidia.com/ja-jp/
NVIDIA についての最新情報:
公式ブログ NVIDIA blog、Facebook、Google+、Twitter、LinkedIn、Instagram、NVIDIA に関する動画 YouTube、 画像 Flickr。
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NVIDIA および米国放射線医会が数千の病院で診断放射線医学における AI の採用を加速させていること、NVIDIA Clara AI toolkit が ACR AI-LAB の実現を可能にすることおよび ACR 会員および放射線医学専門家に AI を開発、展開する能力を提供すること、AI の使用を含む NVIDIA と ACR 間の協業の利益および影響、ACR が NVIDIA Clara AI toolkit を ACR AI-LAB に統合することおよびその可用性および患者データを保護する能力、NVIDIA Clara および ACR AI-LAB の利益、性能、および能力、ACR AI-LAB の実現にエコシステム全体の協業が必要であること、本協業により ACR AI-LAB の開設が可能となり、放射線医に AI 開発に関与する機会を提供すること、NVIDIA のプラットフォームにより AI が広く活用されること、NVIDIA Clara プラットフォームが放射線医にカスタム AI ツールを開発する機会を提供すること、ACR とのプロジェクトが AI を放射線医学分野全体で利用しやすくするための多数の取り組みの 1 つであること、AI アルゴリズムの改善および患者データの共有を伴わないソフトウェア利用が可能であることの利益と影響、AI モデルを患者データに持ち込むことの利益、本ソフトウェアにより放射線医がデータ共有の必要なしに AI アルゴリズムの構築と改良を行えること、より広範な集団におけるより優れた推論を含む多様なサイトのデータで AI モデルをトレーニングすることの利益、病院間で人工知能ネットワークを実現することでより強固なアルゴリズム、より優れた効率が生み出され、より優れた患者治療改善につながる可能性が高まることおよび医療におけるディープラーニングおよび機械学習を加速させる高品質アルゴリズムへのアクセスが可能になること、本アーキテクチャーが実現するものおよび AI の活用の広がりの貢献、AI-LAB および NVIDIA の Clara プラットフォームの GE ヘルスケアへの利益およびそれによって GE ヘルスケアのデバイスおよびアプリケーションにおけるこれらの製品の活用への最速経路が実現されること、NVIDIA Clara および Nuance AI Marketplace が AI アルゴリズムの展開を可能にすることおよび Nuance 社製品が画像処理AIアルゴリズムへのアクセスおよび利用への統合を提供すること、ACR AI-LAB の可用性など、本プレスリリースにおける一定の記載は将来の見通しに関する記述であり、予測とは著しく異なる結果を生ずる可能性があるリスクと不確実性を伴っています。かかるリスクと不確実性は、世界的な経済環境、サードパーティに依存する製 品の製造・組立・梱包・試験、技術開発および競合による影響、新しい製品やテクノロジの開発あるいは既存の製品やテクノロジの改良、NVIDIA 製品やパートナー企業の製品の市場への浸透、デザイン・製造あるいはソフトウェアの欠陥、ユーザーの嗜好および需要の変化、業界標準やインターフェイスの変更、システム統合時にNVIDIA製品および技術の予期せぬパフォーマンスにより生じる損失などを含み、その他のリスクの詳細に関して は、Form 10-K での NVIDIA のアニュアル レポートならびに Form 10-Q での四半期レポートなど、米証券取引委員会 (SEC) に提出されている NVIDIA の報告書に適宜記載されます。SEC への提出書類は写しが NVIDIA の Web サイトに掲載されており、NVIDIA から無償で入手すること ができます。これらの将来予測的な記述は発表日時点の見解に基づくものであって将来的な業績を保証するものではなく、法律による定めがある 場合を除き、今後発生する事態や環境の変化に応じてこれらの記述を更新する義務を NVIDIA は一切負いません。
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