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2021-1-5

人工知能（AI）が社会に大きな変革をもたらしている。なかでも医療では，AI技術を用いた医療機器・ソフトウエアが数多く世に送り出され，臨床現場の最前線で活躍している。AIの研究開発で重要な役割を担うのがGPUだ。このGPUのマーケットでシェアトップを独走するNVIDIAは，AIの社会実装に向け，GPUをベースとした開発環境を提供している。NVIDIAの取り組みから，AIが医療をどのように変えるのかを展望した。

画像診断装置にもGPUの力

第三次AIブームといわれる現在，そのブームの原動力となったのが，技術革新によるアルゴリズムの開発とビッグデータの蓄積，そして，コンピュータパワーの向上である。神経細胞をモデルにしたアルゴリズムであるディープラーニングが開発されたことで，かつてのAIブームで用いられたアルゴリズムとは異なり，飛躍的に学習能力が向上した。しかし，ビッグデータを用いるディープラーニングには，強力なコンピュータパワーが求められる。それに応える高度な演算処理性能を有するのがGPUだ。コンピュータの演算処理装置は，これまでCPUが主流であり，GPUは画像処理の演算を担うプロセッサであった。しかし，逐次処理で演算するCPUは，膨大なデータを用いるディープラーニングの場合，処理に時間がかかってしまう。一方で，GPUは，並列処理で演算するため，ディープラーニングも高速に行えるという特長がある。NVIDIAは，GPUの世界ナンバーワンのシェアを持ち，現在のAIブームを牽引してきたと言っても過言ではない。そして，医療におけるAIの社会実装にも，NVIDIAのGPUが大きな役割を担っている。
実は，NVIDIAの医療へのアプローチは，AIの研究開発に始まったわけでない。NVIDIAのGPUは，10年以上前から，CTやMRI，超音波診断装置といった画像診断装置に搭載されてきた。画像診断装置の高性能化に伴って発生するデータ量が増大する中で，CTの逐次近似画像再構成などの高度な画像処理をNVIDIAのGPUが支えているのである。

医用画像向けプラットフォーム「NVIDIA Clara Imaging」

NVIDIAでは，ヘルスケア分野をはじめとした各産業に向けて，AIの研究開発に最適なGPU製品を用意している。ラインアップには，データセンターでの大規模なAI研究開発を行うための「DGX」シリーズ，クラウドにおける高速処理サーバ用の「HGX」シリーズ，企業や医療機関，研究機関で高性能なサーバで研究開発を行うための「EGX」シリーズ，医療機器やロボットなどにAIを組み込むための「AGX」シリーズがある。
さらに，NVIDIAでは，これらのGPUをベースに産業分野別にAIの研究開発を行うためのソフトウエアなどのプラットフォームを用意している。ヘルスケア分野に向けては，「NVIDIA Clara」を提供している。NVIDIA Claraには，医用画像向けのNVIDIA Clara Imaging，ゲノミクスを対象とした「NVIDIA Parabricks」，スマートホスピタルを実現するための「NVIDIA Clara Guardian」，そして2020年10月に行われた同社イベントであるGTC 2020で発表された創薬のための「NVIDIA Clara Discovery」がある（図1）。新たに加えられたNVIDIA Clara Discoveryは，スマート創薬のためのアプリケーションフレームワークを提供する。GTC 2020では，グラクソ・スミスクライン（GSK）社と提携し，このアプリケーションフレームワークを用いて薬剤・ワクチン開発を行うことが発表された。
医用画像向けのNVIDIA Clara Imagingは，2018年から提供が開始された（図2）。「Clara Train SDK」「Clara Deploy SDK」「Clara AGX」が用意されている。Clara Train SDKは，研究者や開発者をユーザーに想定しており，事前学習ずみのモデルのライブラリを用いて，アプリケーションの開発を行える。さらに，開発に当たっては，高速なアノテーション処理が可能な「Clara AIAA」，多施設間での分散型連合学習を実現する「Clara Federated Learning」（図3），自動機械学習により短時間での高精度なモデル生成を行う「Clara Auto ML」といった機能を利用できる。さらに，Clara Train SDKで開発されたAIモデルを基に，アプリケーションとして展開するのが，Clara Deploy SDKである。Clara Deploy SDKでは，「Clara Pipelines」「Clara Platform」「Visualization & UI」が用意され，アプリケーション上で，画像のセグメンテーションや画像再構成，レンダリングなどの処理を行えるようにする。また，Clara AGXは，画像診断装置などの医療機器にAIを組み込むための開発者向けのプラットフォームである。

図1　ヘルスケア分野向けプラットフォーム「NVIDIA Clara」

図2　医用画像のAI研究開発を効率化する「NVIDIA Clara Imaging」

図3　分散型連合学習を可能にする「Clara Federated Learning」

COVID-19患者の酸素需要予測が可能に

世界的な新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックが続く中，研究者や臨床家は，寸暇を惜しんで研究・診療に取り組み，見えない敵と対峙している。そして，この戦いの最前線でも，NVIDIAのAIコンピューティング技術が活躍している。GTC 2020の初日10月5日には，マサチューセッツ総合病院や日本の自衛隊中央病院など全世界8か国20の医療機関が，Clara Federated Learningによる分散型連合学習を行い，わずか20日間でCOVID-19患者の酸素需要予測AIのモデルを作成したことが発表された（図4）。この研究では，参加医療機関がそれぞれの施設で，NVIDIA Clara Imagingを用いて，胸部X線画像とバイタルデータなどを組み合わせたローカルモデルでトレーニングを行った。その上で，Clara Federated Learningによって，モデルの重み（重要度）のサブセットだけをグローバルモデルと共有させた。このプロセスを何回も繰り返すことにより，最後に作成した「EXAM（EMR CXR AI Model）」は，AUC＝0.94という非常に高い精度でCOVID-19患者の酸素需要予測を可能にした。このEXAMは，「NVIDIA NGC」から利用可能である。
さらに，COVID-19に関しては，自衛隊中央病院との間で，CT画像と臨床データなどを利用した重症化予測のAIについても共同研究を進めている。この共同研究では，胸部CT画像から肺野のマスク処理などの画像処理にNVIDIA Clara Imagingが用いられており，ディープラーニングと臨床データを組み合わせて，高精度の重症化予測をめざしている。
このほかにも，日本国内でのNVIDIA Clara Imagingの注目は高まっている。大阪大学大学院歯学研究科の平岡慎一郎助教は，口腔がんの早期発見を支援するAIモデルの研究開発を推進しており，2018年，共同研究機関からの協力を得て，AIの学習に必要となる口腔粘膜疾患写真を約3万枚収集した。これは同分野の研究において世界屈指の規模を誇るデータ量であり，NVIDIAはこの段階から，大規模な学習データをより効率的に精度向上させるための支援を行っている。すでに，悪性腫瘍の検出分類において高精度なAIモデルを作成したが，社会実装のためにさらなる精度の向上をめざし，2020年9月にNVIDIAと共同研究の契約を締結。NVIDIAからのさらなる技術支援，およびNVIDIA Clara Imagingも活用する予定だ。口腔粘膜疾患の領域でのこのような高精度のAIモデルは世界的に見ても前例がなく，その成果に大きな期待が寄せられている。

図4　COVID-19の酸素需要予測AIを20日間で開発

最新のアノテーションツールを提供する「MONAI」が本格稼働

医療におけるAIの社会実装を支えているNVIDIAであるが，2020年11月29日〜12月5日に開催された放射線医学の世界最大級の学術集会である第106回北米放射線学会（RSNA 2020）に合わせて，2つの大きな発表を行った。1つは，オープンソースフレームワークであるMONAIの本稼働がスタートすること，もう1つは，医療機器への組み込み用のClara AGXに高性能AI開発キットが登場したことである。このうち，MONAIは，オープンソースのライブラリであるPyTorchをベースとした医用画像処理のフレームワークで，NVIDIA Claraに新たに加えられた。2020年4月の発表以降，ドイツがん研究センター，キングス・カレッジ・ロンドン，マサチューセッツ総合病院などが，MONAIを採用している。MONAIでは，20以上の学習ずみモデルや最新の「NVIDIA DGX A100」に最適化したトレーニング性能が提供されるほか，最新のアノテーションツールである「DeepGrow 3D」を利用できるようになる。DeepGrow3Dでは，ラベルづけや臓器のセグメンテーションを容易に行え，研究開発の効率化・短縮化に寄与する。

AIの社会実装による日本の医療の課題解決に期待

このように，AIの社会実装に向けて，新たな技術を矢継ぎ早に研究者や開発者，臨床家の下へ届けられるのが，NVIDIAの最大の強みと言える。COVID-19だけでなく，日本の医療は，少子・超高齢社会の進展，医療費の増大化，医師の働き方改革など，多くの課題を抱えており，これらの課題の解決に向け，AIの活躍の場が広がっていくと予想される。それだけに，NVIDIAのAIコンピューティング技術に今後も注目していく必要があるだろう。