GPU のほぼ独占企業である Nvidia は、キングス・カレッジ・ロンドンと協力し、NHS データセットで機械学習アルゴリズムを活用する予定です。
両組織は、Nvidia の DGX-2 サーバーをベースとした AI プラットフォームを構築しており、このプラットフォームは、放射線診断の最も時間のかかる部分を自動化するためにコンピューターをトレーニングするために使用されます。
1 台の DGX-2 には、1.5 TB の RAM、30 TB の NVMe ストレージ、32 GB のメモリを搭載した 16 個の Tesla V100 GPU が含まれており、高速 NVlink インターコネクトを使用して 2 つの Xeon Platinum 8168 CPU に接続され、8x EDR InfiniBand を使用してデータセンターの残りの部分に接続されています。
これはヘルスケア プロジェクトであるため、患者のデータが含まれるため、GPU 開発者と大学は、トレーニング データを共有することなく AI アルゴリズムを共同で開発できる機械学習の概念であるフェデレーテッド ラーニングを使用する予定であると語りました。
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このプロジェクトに参加している病院には、キングス・カレッジ病院、ガイズ・アンド・セント・トーマス病院、サウス・ロンドン・アンド・モーズリー病院などがある。
Nvidiaは患者情報にアクセスできません。「データの責任者は、病院内でデータを管理するITチームと臨床科学者チームです」と、キングス・カレッジAIセンターのCTO、ホルヘ・カルドソ氏はThe Regに語りました。
2つのトラストはすでに倫理基準を取得し、データ研究を行うためのガバナンスシステムを導入していますが、残りのトラストは現在もそのプロセスを踏んでいます。私たちは、データへのアクセスが倫理的かつ正当なものであることを保証するために、地元のカルディコット保護者、情報ガバナンスチーム、そして複数の患者代表団体と協力しています。
ジャッキー・ドイル＝プライス保健次官は先月、「NHSXは、患者が（a）医療における人工知能の利用について十分に理解し、（b）積極的に活用できるよう、どのような措置を講じるか」という国会の質問に答え、UK.govの新しい技術・データ・デジタル準政府機関は「データ駆動型医療・ケア技術に関する行動規範の第7原則『どのような種類のアルゴリズムが開発または展開されているか、データがどのように使用されるかについての倫理的審査、そのパフォーマンスがどのように検証されるか、そしてそれが医療・ケア提供にどのように統合されるかを示す』を技術ベンダーが遵守できるよう支援するツールを開発している」と述べた。
フェデレーテッド ラーニングの使用の背景には、データ保護に関する懸念があると考えられます。フェデレーテッド ラーニングを使用すると、複数の病院がデータセットを結合することなく共通の目標に向かって取り組むことができます。
このコンセプトは、2017年に大手データ収集会社のGoogleによって普及した。同社は、ユーザーの詳細をすべて中央リポジトリに吸い上げて人々を怒らせることなく、Androidデバイスのユーザーについて「学習」する方法を考案した。
グラフィックプロセッサーの最高責任者は、この研究が脳卒中や神経障害の分類、および癌の根本原因の特定において画期的な進歩につながる可能性があると主張した。
このプロジェクトは、国会議事堂の川向こうにある大きな建物、セント・トーマス病院にあるロンドン価値ベース医療のための医療画像＆AIセンターによってサポートされています。
このセンターは、腫瘍学、心臓病学、神経学における機械学習の応用を模索するために設立され、学術界、NHS、そして産業界からなるコンソーシアムによって運営されています。NVIDIAのほか、IBM、シーメンス、グラクソ・スミスクラインといった企業とも契約を結んでいます。
「このセンターはAIを活用したNHS病院の将来にとって重要な章となるもので、そのインフラは患者と医療システム全体に利益をもたらす新しいAIツールを構築する上で不可欠な要素です」とキングス・カレッジの生物医学工学・画像科学学部長セバスチャン・ウルスラン教授は述べた。
AI プラットフォームは全国の NHS トラストで利用可能になります。
セント・トーマス病院での導入では、今年初めにGPUテクノロジーカンファレンス（GTC）で発表され、特に医療分野のユースケースに特化したNVIDIA Clara AIツールキットも活用されます。アメリカ赤十字社を設立した看護師クララ・バートンにちなんで名付けられたClaraには、データおよび画像処理、AIモデル処理、可視化のためのライブラリが含まれています。®
