【上海2020年12月9日PR Newswire＝共同通信JBN】優れたコンピューティング能力と人工知能（AI）能力の開発に注力するファーウェイ（Huawei Technologies、華為技術）は、YITU HealthcareがHuawei Atlasシリーズを使用して迅速で正確な診断のためのソリューションを提供するケーススタディーを発表した。
Ascend 310プロセッサー搭載のAtlas 800推論サーバー（モデル：3000）は、最大8枚のAtlas 300I推論カードをサポートして強力なリアルタイム推論を提供する。これはデータセンターでのAI推論に広く使用されている。
進行中のCOVID-19パンデミックに対応して、画像部門の大手企業であるYITU Healthcareは、この病気の胸部CTスキャン自動評価システムを提供している。通常2－3時間かかる従来の手動評価プロセスと異なり、この自動システムは3秒以内に肺炎の重症度を分析、分類することができる。患者の過去と現在の記録を自動的に比較することもでき、医師の診断とほぼ一致している。
YITU Healthcareは肺がんスクリーニングのために、胸部CTスキャン用のcare.ai(R) Intelligent 4D Imaging System（インテリジェント4D画像システム）を提供している。これには膨大な量のRWEベースのトレーニングデータとして、信頼できる証拠に基づく臨床ガイドラインが付属している。病変を検出するだけでなく、さらに悪性度スコアを示唆し、進行度を評価する。
同様のシステム（複数の基準をサポートするシステム）が子供の骨年齢の評価に適用され、数秒以内に診断を行うことができる。現在では、X線、評価、報告作成に5分未満という短縮された時間枠内での子どもの骨年齢評価に一般的に使用されている。
▽Huawei Atlasシリーズは強力なAIコンピューティングプラットフォームを代表
これらすべてのソリューションは、正確でタイムリーな分析を提供するために、途方もないコンピューティング能力を必要とする。これは、ファーウェイ（Huawei、華為技術）のAtlasシリーズによって可能となった。このシリーズは、通常、最良の結果を得るために膨大なコンピューティング能力を必要とする幅広い医療シナリオをサポートしている。
Atlasシリーズは、デバイス、エッジからクラウドコンピューティングまでの設定をカバーしている。YITUのインテリジェントヘルスケアソリューションの中核は、Atlas 300I AI推論カードとAtlas800 AI推論サーバーである。このソリューションは、画像・ビデオ分析のコンピューティング能力を提供し、CTスキャン分析をわずか2分に短縮し、98％を超える精度を実現する。Atlas 300Iカードは、市場で入手可能な一部製品の2倍のフルHDビデオチャネル数で、約33％高いコンピューティング能力を誇っている。
一方、Atlas 800サーバーは、2つのKunpeng 920プロセッサー、最大2933 MT/sをサポートする32のDD4 DIMMスロット、およびインテリジェントなビデオ分析用に最大640チャネルとなる最大8つのAtlas 300Iカードを搭載している。これは、低消費電力で高効率を要求するリアルタイム推論に最適な強力なサーバー設定である。Atlas 300Iのデジタルビジョン前処理（DVPP）エンジンと組み合わせることにより、Atlas 800サーバーは、最大512のビデオ・ストリームのリアルタイムのエンコード/デコードおよび推論に対して非常に優れたパフォーマンスを発揮する。
リソースの革新的な使用（INT8で最大512 TOPSのコンピューティング能力）により、診断が大幅に高速化されるだけでなく、認識精度が向上するため、正確さが大幅に向上する。柔軟性が高く、FlexIOカードや大容量のストレージを備えた標準のiNICと完全に連携するため、システムの信頼性と確実性が向上する。
ファーウェイAscend Computing部門のTony Xuプレジデントは「現在の世界的状況で、医療は再び脚光を浴びている。医学は間違いなく急速に進歩し、世界中で平均余命を延ばしている。自動化はこの分野で最も重要な技術革新の1つであり、人工知能（AI）が医療の成功のための強力なツールとして出現している」と語った。
▽AIが医療用画像の成長を促進
医療では、多くの人々はロボットが医師や看護師に取って代わり、人間が時代遅れになると予想しているという一般に信じられている神話がある。患者は難しい決定を下す上で、医師よりむしろ機械に信頼を置く可能性もある。だが、AIは医師に取って代わるものではなく、診断の精度と効率を向上させるのに役立つ。AIは、治療方法とその結果など、命を救う可能性のある情報の大量のデータセットや、生存率などの他のデータにアクセスすることにより機能する。
したがって、AIを臨床ワークフローに組み込むことで、医師の医療処置を合理化することができる。医療用画像分析は、AIのサポートによるアップグレードが必要な重要な領域の1つである。一次医療用画像は、その需要増により、成長の途方もない可能性を表している。画像サービスはAIの助けを借りて、現在の医療サービス間の需要と供給の不一致を解決する上で大きく前進できる。
一部の国では、一次病院の3分の2が診断と治療を必要とする患者の20％にしか対応しておらず、下位の医療機関のごく一部では、患者の3分の1以上が医療サービスを求めている。このリソースのミスマッチは、AIが一次医療を強化し、既存の医療サービスの需給不均衡をさらに緩和するという別のトレンドを表している。一次医療機関での放射線専門医のますます憂慮すべき不足により、この進展はこれ以上早まらなかっただろう。
医療用画像におけるさらなる観察は、ハードウエアとソフトウエアの融合である。簡単に言えば、AIアルゴリズムはハードウエアと連携して、インテリジェンス密度を高め、システム構築のコストを削減する。一方、コンピューティングへの需要は、新しいデジタル時代のさまざまなシナリオのAI要件を満たすために増加し続けよう。AIが効果的に機能するためには、ソフトウエアとハードウエアの両方が連携する必要がある。これらは一体である。
そして、AIの力により、画像アプリは別のレベルに引き上げられ、放射線専門医は臨床上の意思決定プロセスでより重要な役割を果たす。インテリジェント診断システムは現在、胸部検査、マンモグラフィー、小児の成長と発達に使用されているため、放射線専門医は結果を受け取った際のアドバイス提供にもっと参加することができる。
詳細はhttps://e.huawei.com/en/products/servers/ascend を参照。
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