AIが医療画像分野でも革新を起こせるか?NVIDIAが掲げる最新の「プロジェクト・クララ」(Project Clara)」とは

NVIDIAは5月9日、都内で報道関係者向けミーティングを開催しました。
主題は「プロジェクトClara」。ヘルスケア事業部門を担当するキンバリー・パウエル氏が来日し、医療分野におけるGPUやディープラーニングを活用した現状と今後のビジョンについて解説しました。

NVIDIA Corporation ヘルスケア事業 Vice President キンバリー・パウエル氏

そもそも「プロジェクトClara」とはなんでしょうか。
先ごろ、2018年3月にシリコンバレーで開催された世界最大のディープラーニングのイベント「GTC 2018」において、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが基調講演で初めて発表した新しいプロジェクトの名称です。医療分野においてAI活用を推進するプラットフォームです。

セグメンテーション処理された左心室の 3D 超音波画像の前で、プロジェクトClaraを紹介するジェンスン・フアンCEO。「GTC 2018」基調講演にて。

しかし、この「プラットフォーム」という用語は、私達ジャーナリストにとっては実は実態がつかみづらく解りづらい単語です。プラットフォームといっても、クラウドで提供するサービスなのか、ハードウェアとセットなのか、コンセプト技術なのか、APIやSDKなどの開発環境を提供するなのか、それとも病院などの医療機関が幅広く利用できるコンテンツを併せたサービスなのか・・・とその形態はいろいろ、千差万別だからです。


基調講演では上記の写真のように、DGXなどのGPUを複数搭載したハードウェアを中心にしたスーパーコンピュータと、CUDAやTensorRTやアプリケーション開発を含めたディープラーニングの開発環境を医療分野用に用意して提供していく、そういうものかなと感じていました。
この日、パウエル氏の話によると、どうやら「Clara」の構想自体は医療分野や創薬など全般に展開していきたいものの、医療分野の中でもまずはGPUの性能を発揮しやすく、ディープラーニングの効果が出ている画像分野(イメージング)に特化してプロジェクトを推進していくようです。
具体的には、レントゲンやCT、MRI画像などの高度な反復再構成や圧縮センシング、脳や肺の画像分析、3D/4Dレンダリングなど、医療画像の分野に幅広く対応することで、AI活用の可能性を広げていきたい考えです。現時点では脳腫瘍検査のセグメンテーションや肺がん検診、心臓内での血流の解析などでの導入も行われていると言います。

Tesla V100 GPU で実行される V-Net (完全な 3 次元畳み込みニューラル ネットワーク) によってセグメンテーション処理された左心室の 3D 超音波画像(パウエル氏が書いたブログ「Project Clara: NVIDIA のスーパーコンピューティング プラットフォームが医用画像診断を刷新」に掲載された画像)


「プロジェクトClara」のビジョン

「プロジェクトClara」のビジョンは3つあり、それは「医療画像にまつわる演算ワークロードの仮想化」「プラットフォームが持つスケーラブル性(単一のアーキテクチュアによる拡張性)によって将来にわたって最新のAIシステムの導入」「リモートでの活用」です。
パウエル氏は「現在、全世界の医療機関には約300万台の画像診断装置が設置されていて、毎年新たに購入されるのはわずか数十万台。そのため、既存の装置を一新するのに数十年はかかる計算ですが、クララに繋げることで旧型の機器であっても最新の画像技術が利用できる環境を提供」可能だと語っています。

また「医療画像は安全性や機密性から、外部ネットワークに送信や保存することが適切ではないと考えている企業や病院、研究施設も多いため、その点を考慮してClaraのサービス形態は、クラウドだけでなく、オンプレミス(施設内でのみデータを保存・活用)などにも対応」するとしています。
要は、現状ではClaraの提供形態は画一的なモノではなく、パートナーや市場のニーズに応えて柔軟に進めていきたい、そういう印象です。



医療画像分野で期待されるスーパーコンピュータ

レントゲン、CT、MRI、内視鏡など、現在の医療では画像技術が重要な位置をしめていることはみなさんも感じていると思います。実際、この10年間で医療における画像分野はめざましく進化し、その結果、コンピュータの膨大な演算力が問われることになっていると言います。NVIDIAは元々グラフィック分野で秀でた性能を持つGPUや、DGXなどGPUを複数搭載したスーパーコンピュータを活用することでイメージング分野の効率化に革新的な役割を担いたい、というわけです。


パウエル氏によれば、最近6年間の重要なトピックとして、画像再構成、可視化、AI の3つを上げて、これらの業務においてコンピュータの演算能力への要求は約10倍になっている」と言います。

医療画像分野では、最近6年間でコンピュータの演算能力の要求は約10倍に

NVIDIAはAI関連のスタートアップ企業を支援するアクセラレータ「インセプション・プログラム」を実施していますが、「現在のメンバーは2800社と、2年間で10倍に急増し、そのうち300社が「ヘルスケア分野」であり、多くが「医療画像分野」に関連する企業であることも、市場ニーズの大きさを裏付けている」としています。NVIDIAとしては、これらAIスタートアップと連携することで、医療画像のニーズにあった最新技術を提供できると考えています。

インセプション・プログラムによって、NVIDIAからなんらかの支援を受けているパートナー・スタートアップ企業


GEヘルスケアやキヤノンとの協業も

医療分野において、NVIDIAはGEヘルスケアやキヤノンメディカルシステムズなどとのパートナー連携も発表しています。


2017年11月26日 、GEヘルスケアとNVIDIAは、全世界で50万台にのぼるGEヘルスケアの画像診断装置に最も高度な人工知能(AI)を導入し、ヘルスケアデータの処理速度を加速させることを目的として、10年間のパートナーシップを締結することを発表しています。(GEのプレス発表)

また、キヤノンメディカルシステムズは2018年4月、NVIDIAの日本法人との間で、日本における大学病院などの医療研究機関向けディープラーニング研究インフラの開発・販売に関する業務提携を行うことについて合意したことを発表しています。

早期発見および診療を支援するシステムの構築にはディープラーニングによるビッグデータ解析に期待がよせられている(キヤノンメディカルシステムズのプレス発表)

キヤノンメディカルが1月よりサービスの提供を開始した「Abierto VNA」を利用することで、医療機関が持つ膨大なデータを容易に収集・統合、共有することが可能となり、この膨大なデータをNVIDIAが提供するGPUアーキテクチャ搭載のAIコンピューティングプラットフォーム(NVIDIA DGX Stationおよびソフトウェア)で高速に処理し、高度なディープラーニング。アルゴリズムを設計したり、展開、利用の実現をしていくとのことです。また、GUIを採用した操作画面を用意し、専門知識がなくともディープラーニングを使った研究を容易に始めることが可能となるとしています。

NVIDIAはこのように既に医療分野で活躍している企業とも連携を発表するとともに、今後もパートナーを増やしながらプロジェクトを進めていきたい考えのようです。

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神崎 洋治
神崎 洋治

神崎洋治(こうざきようじ) TRISEC International,Inc.代表 「Pepperの衝撃! パーソナルロボットが変える社会とビジネス」(日経BP社)や「人工知能がよ~くわかる本」(秀和システム)の著者。 デジタルカメラ、ロボット、AI、インターネット、セキュリティなどに詳しいテクニカルライター兼コンサルタント。教員免許所有。PC周辺機器メーカーで商品企画、広告、販促、イベント等の責任者を担当。インターネット黎明期に独立してシリコンバレーに渡米。アスキー特派員として海外のベンチャー企業や新製品、各種イベントを取材。日経パソコンや日経ベストPC、月刊アスキー等で連載を執筆したほか、新聞等にも数多く寄稿。IT関連の著書多数(アマゾンの著者ページ)。

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