医療画像のGPUを支えるNVIDIAが医療AIも変える?(改題)

(出典:NVIDIAブログ)

(出典:NVIDIAブログ)

NVIDIAがAIに関するPodcastを開始したそうだ。本記事で伝えたいのは、医療におけるAI活用が進むとしたら、NVIDIAのようなGPUを扱う企業の存在が欠かせないだろうということだ。Podcastは英語であるが、聞いておくに損は無いと思う。ブログは日本語訳化されているので、読んでおくと今後のAIの流れが分かるだろう。

AI Podcast の配信がスタート

NVIDIAは、昨年劇的に株価を伸ばした米国企業である。AIへの期待が過熱したためだ。

Softbankの孫氏が、ARM社に投資したのも2016年。NVIDIAも半導体チップを扱う企業であるが、ディープラーニングにおいて強みを活かしていくようだ。

SNSやブログで普段慎重な書き込みが目立つ個人投資家の興奮気味なブログ記事を見つけ、AIが時代の大きな流れを作っていることを感じたことがあった。

同社は、2010年ごろから
1:GPUはゲームや詳細な図面などのグラフィックスをPCスクリーンに描くチップに留まらない
2:特定分野で求められているhigh speed computingに最適なチップとしての用途が拡大するはずだ
と、信じて巨額投資をしてきた。

当時は、
何を気が狂ったことを言ってるのだ、馬鹿じゃないの
コンピューターのチップでIntelに挑戦するなんて、AMDの二の舞だよ、
などと悪口を言われた。

スマホやタブレットの伸長でPCの販売台数も伸び悩み、ゲーム・オタクだけに依存するグラフィックス・チップなんか終わったビジネスと馬鹿にするアナリストが増加した。

しかし、2012年を気に風向きが変わった。
人工頭脳分野が様々な分野で人間を追い越す成果が出始めた。
AI用コンピューターにGPUが使われ、それ無しではAIはほぼ不可能だと言われ始めた。(豊健活人生のために大切なこと:春山昇華より
)

 

NVIDIAのGPUは、CTやMRI等の医用画像を扱うモダリティでも用いられている。CTのコンソール起動時の画面にNVIDIAのマークが表示されるのを見たことがある人もいるだろう。

大きな病院では、毎日何十件ものCTやMRIの検査が行われるが、1検査につき膨大な画像データを処理している。1スライスごとに画像最構成処理を高速に行っている為、最高性能のGPUが必要になる。

GPUアプリケーション:医用画像(NVIDIA)

医用画像は、加速用GPUコンピューティングを活用した最古のアプリケーションのひとつだ。現在、この分野におけるGPU対応は、NVIDIAのTesla GPUを搭載した医用モダリティを出荷するまでになっている。(NVIDIAより)

こうした、画像データに対して、Convolution Neural Networkのような処理を活用すれば、ゲームのグラフィックスにとどまらず、医療現場の複雑な問題を解決することが出来るかも知れない。海外では、ArterysEnliticなどの企業が取り組んでいるとNVIDIAブログでは取り上げられていた。

特徴表現学習を行うことで、人間の目で判断しきれない数の画像を判断し、微小梗塞や動脈瘤、癌の初期ステージを見つけることが出来るようになるだろう。

ただし、半導体チップ自体の性能向上は、先行きが怪しいという話も聞く。

「半導体集積回路の密度が2年ごとに倍増する」という「ムーアの法則」が、近い将来限界を迎えることが予測されている。

NVIDIAのGPUが今後どのようにAIに特化したものを開発していくのか、見ておく必要がある。

Podcastを含め、様々な情報源から、AIをとりまく技術の現在地点を知ることで、今後の未来がどうなっていくか、現実的に考えることが出来るだろう。

<参考URL>
「NVIDIA CUDA:リアルタイム医療用画像の裸眼立体視システム」(NVIDIA)
ソフトバンク孫社長がARM買収で語った半導体にかける夢(マイナビニュース 2016/7/19)
いま起きているムーアの法則の限界は、微細化よりも電力と経済性の限界~ポスト・ムーア法則時代のコンピューティング(前編)。QCon Tokyo 2016(Public Key 2016/12/21)
GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生(NVIDIA:2016/1/12)

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