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解説

医療応用が伸展するAI、ディープラーニング基盤に求められる要件とは

日本IBM

2017/08/17

資料の紹介

昨今の人工知能(AI)の隆盛は“第三次ブーム”と言われている。医療業界においても、その波は研究や臨床診断に一大変革をもたらす様相を呈している。その背景には、コンピュータ資源が飛躍的に向上し、データマイニングやマシンラーニング(機械学習)も進化し、新たな機械学習手法であるディープラーニング(深層学習)が普及してきたことがある。

安倍内閣は2017年6月9日に「未来投資戦略2017」を閣議決定した。その筆頭に挙げたのが「健康・医療・介護」分野で、その中に遠隔診療・AI等のICTやゲノム情報等を活用した医療の創出を明記した。それは、AIの医療応用において数々の成果が得られつつあることが背景となっている。

その一例として、東京大学医科学研究所ががんゲノム解析への活用に向けて2015年に導入したIBM ワトソンによるAIシステムは、白血病のタイプを10分で見抜き、患者の命を救ったというニュースは大きなインパクトをもって受け止められた。その他にも、大腸内視鏡検査において、がんやポリープの発見をAIがリアルタイムに支援する内視鏡診断支援システムの開発、急性期の患者のバイタルデータなどから、AIを用いて致命的な合併症の発症を事前に予測するシステムを開発し、ICU(集中治療室)に適用するといったことが始まっている。

本資料では、こうしたAIの医療応用を実現する上でカギとなる構築プラットフォームのあるべき姿について解説している。圧倒的なパフォーマンスが求められる機械学習やディープラーニング基盤の要件とはどのようなものか――。IBMのディープラーニング環境構築ソリューションとともにご紹介している。

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