導入事例

Introduction Case
ディープラーニング技術が迅速な医師の読影を支える
Infervision.Japan様ディープラーニングによる画像分析技術を医療に活用し、世界中の医師をサポートするInfervision。AI診断支援ソフトウェアが、コロナ禍にある日本の医師を強力に支援する。

2015年に中国の深圳で創業し、現在型コロナウイルス感染症（COVID-19）には北京市に拠点を置くスタートアップの関連したAIによる肺画像解析プログラム

Infervisionは、医療系データを用いてAIを展開。しかも、このプログラムは日本で分析を行う医用画像AIエンジン開発会社。

「COVID-19 肺炎画像解析AIプログラム

2017年には、日本支社であるInfervision.

InferRead CT Pneumonia」として、新型Japanが設立された。

コロナウイルス感染症又は関係する症状

Infervisionは、ディープラーニングを医を対象とした医療機器の承認（PMDA）を、療画像の分析に活用し、放射線診断専門2020年6月3日に取得している。

医の診断をサポートするプログラムを多数「COVID-19対応のAI診断支援プログ開発。CT画像によるがん検知、肺や脳のラムは、意図して開発したわけではなく、異常検出、レントゲン画像での骨折検査、じつは偶然の産物でした。そもそも、弊あるいはマンモグラフィーなどの分野で、社は2016年から中国・武漢市のある有名

すでにAIによる診断支援プログラムが開病院と協力関係にあり、肺炎の画像解析発されており、世界各国の病院に導入さAIプログラムを使ってもらいながら多くのれている。

フィードバックを受けていました。そんな日本においては、例えば近畿大学病院

なか、2019年12月にその病院の医師かなど、いくつかの病院とともに肺がんの実ら『少し変な肺炎の患者が増えているので、証実験などを進めている。日本放射線技

その患者に対応できるようにソフトウェア術学会で発表した論文では「120ケースのを調整してもらえないか』という依頼を受CT画像を経験の少ない若手医師が読影しけました。当然、当時は誰もその肺炎がた際に、AIによるサポートの“あり”と“なCOVID-19だとは知らなかったわけです

し”で発見率を比較したところ、“あり”のが、弊社は『データをいただければ調整し発見率は“なし”の2倍になりました。また、ます』と答えて対応することになりました。

10年以上の経験を持つ熟練医師の発見率

そして2020年1月、中国の状況は非常にInfervision.Japan 取締役副社長 郭暁曦氏

ユーザプロフィール
組織名：株式会社Infervision.Japan
業界：ソフトウェア開発/ NVIDIA Inception
パートナー
本社所在地：〒102-0074
東京都千代田区九段南3-4-5 番町ビル601号
導入ソリューション

Inference BOX「高／中／低の3レベル、または0％」で提と比較しても、AIのサポートを受けた若手厳しいものになりました。世間的には春節示する。また、肺の結節影（CT画像で白っ医師の方が発見率は優れていました。さらで休日でしたが、弊社は国の開発チームとぽく見える丸い影）の占める割合を数値化に、AIのサポートを受けた方が、読影時共同で武漢市の病院をサポート。さらに、したり、撮影時期の違うCT画像を並べて間が短くなるというのもポイントです」と、COVID-19対応の新ソフトウェアを急ピッ比較したりする機能なども備えている。

Infervision.Japanで取締役副社長を務めチで開発し、2020年1月31日に完了さる郭暁曦氏は説明する。

せたわけです」（郭氏）。
COVID-19対応のAI診断支援ソフトウェ

小型かつ安定性に優れAI処理の性能も問題なし

COVID-19にも対応済みで日本の医療機器承認も取得

アは、COVID-19の「確定」と「疑い」の症

COVID-19対応モデルも含めたAI診断

例をAIに学習させて開発したプログラムを支援プログラムを病院に導入するにあたっ

昨今の状況を踏まえて、同社は独自の使用。胸部のCT画像を入力するとAIがそて、ポイントの1つとなるのが「検査画像画像解析プログラムエンジンを活用し、新の画像を分析し、COVID-19の可能性をの取り扱い」である。例えば、日本は医療画像のマーケティングシェアが非常に大きな国で、郭氏によれば「CTスキャナの数は世界一の保有国で、その数はヨーロッパ全体の合計数と同等」とのこと。当然、CT画像の数が多く質も高いことから、Infervisionとしても支社を設立するほど重要な市場に位置づけられている。ただし、個人情報保護の観点などからCT画像を病院外の外部ネットワークに出すことがかなり難しい状況にあるため、AI診断支援プ
ログラムをSaaSなどのクラウド形式で提供することは非常に厳しい。また世界的な事情を見ても、各病院が導入するCTスキャ

AI診断支援ソフトウェアの画像イメージ

ナはメーカーや仕様がそれぞれ異なること

そして、分析後は病気の疑いがあるCT

間を仮に15分とした場合、AIの分析とデーから、得られるCT画像も微妙に違ってく画像にマーキングがされるため、医師は1タのアップロード／ダウンロードで10分る。そのため、単純にAI診断支援プログ枚1枚CT画像を見ていくよりも、圧倒的以上かかるようでは、医師が使ってくれなラムを導入しても、結局は病院ごとの細かに早くより効率的に判断することが可能にい可能性が高くなります。実際、ある病なチューニングが必要となるわけだ。

なるわけだ。さらに郭氏によれば、結節院の救急診療室への導入に際しては、テ影の範囲などを数値化できる機能などは、スト段階ながらも『30秒以内に結果を見たは日本でAI診断支援ソフトウェアを提供

学術研究などにも役立つとのこと。例えばい』という要求がありました。つまり、そするにあたり、オンプレミスで利用する「医師が論文を書く際には、必ず明確な数れ以上では“時間がかかり過ぎる”
といわけ専用サーバーとセットで提供する方式を値が必要になります。弊社のソフトウェアです」（郭氏）。

採用。その専用サーバーとして、GPUアは、分析で得られた数値のエクスポートにクセラレーター「NVIDIA T4 Tensorコアも対応します」と解説する。

このような背景から、Infervision.Japan

GPU」を搭載する推論用エッジデバイス

郭氏いわく、この30秒という要求は「実現可能な範囲」とのこと。ただし、そのためには「病院内のネットワークをはじめと病院のさまざまな要求に対して万全の準備で応えていくして、さまざまな環境に合わせた準備がまな企業のデバイスを取り寄せて比較・検世 界 中の医 師をサポートし、多くの病院からの多彩な要求に対応するためも、討しました。その結果、GDEPアドバンス

患者を救うためにさらなる進化を続ける

NVIDIAに対しては将 来 的に「 医 療 専 用のInference BOXが、安定性においてもっInfervision。使い勝手をさらに向上させるのAIサーバー」の登場を熱望。NVIDIAやとも優れていました。コンパクトなサイズための開発は、日々続いている。

GDEPとともに、今後も世界中の病院や医感も魅力的で、病院への導入には最適の「実際の運用にあたって、医師の読影時師を支えていく考えだ。

「Inference BOX」が選ばれた。
「サーバーの選定にあたっては、さまざデバイスといえるでしょう」（郭氏）。
もちろん、AIによる画像処理の性能にも問題はない。例えば、肺のCT画像は断面の厚さが5mmの場合は約60枚になるが、分析にかかる時間は1分未満で「試験でもっとも早かったケースでは10秒で完了した」（郭氏）。また、通常の肺がんや肺血栓塞栓症の場合は厚さ1mmを推奨しており、その場合はCT画像の総数が約300枚にもなるが、これも「約3分で完了する」必要になります」と補足する。このようなInfervision.Japanの採用モデル

Inference BOXNVIDIA社の「NGC-Ready」
システムに認定された推論用エッジデバイス。小型サイズの筐体ながら、画期的な性能を備えるGPUアクセラレー
ター「NVIDIA T4 TensorコアGPU」を搭載する。
さらに、最大12ポートのLAN、10ポートのPoELAN、10ポートのCOM、16ポートのDIOを選択・接続できるなど、豊富なIOポートと拡張性も魅力となる。という。

株式会社ジーデップ・アドバンス〒105-0014

東京都港区芝1-12-7

TEL : 03-6803-0620

芝一丁目ビル4階

URL : http://www.gdep.co.jp/