Unit)を組み込んだCT検査装置と超音波検査装置を開発した。画像処理速度を高め、医師が見ても判断が難しい不鮮明な画像の数を減らしたという。北米放射線学会の第103回年次総会で2017年11月26日に発表している。開発した画像診断装置には、NVIDIA製のGPUと機械学習ソフトウェアを組み込んだ。Frontier」では、従来製品に比べ、画像処理速度が2倍に高まったとしている(図1)。患者に付着している金属が原因で発生する虚像(金属アーティファクト)を排除するなどで、医師が見ても何も読み取れないような画像を削減する。これまで読み取れなかったら病変が読み取れるようになるため、患者がCTスキャンを受ける回数も減らせる。4D」では、より精細な4D(x、y、z、time)画像を映せるようになった(図2)。Cloudのコンテナを利用し、開発期間を短縮したとしている。Healthcareは今回、大量の医療データの処理技術開発に向けて今後10年間NVIDIAと提携することも発表した。Healthcareによれば、医療画像やカルテ、センサーデータ、業務、財務データなど、1件の病院で1年間に生成するデータの量は平均50ペタバイトに達する。ところが、すぐに使えるデータや、タグ付け可能なデータ、分析対象になるデータは全体の3%未満にすぎないという。HealthcareはNVIDIAと共同で、GPUや機械学習、ディープラーニングを活用し病院内データの有効活用を進めたい考えだ。Healthcareは、Intelとも提携を結んでいる。Control」を採用する。画像診断装置が出力する透視画像に、医師が見ても判断材料にしにくいものがある。NVIDIA製のGPUと機械学習、ディープラーニング関連ソフトウェア。Newsメールマガジンのご案内あなたの課題をデジタルで解決するためのヒントや、各地での取り組み事例などをお届けします。