これまでMRI画像の解析は、その複雑さから2次元での処理が主流でした。この方法では、脳腫瘍や心血管疾患などの詳細な診断に限界がありました。GEヘルスケアはAWSのクラウド技術を活用し、全身の3次元MRI画像をAIで解析することに成功。19,000を超える研究データを基に、医療画像診断の新しい可能性を切り開きました。
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3次元MRI画像解析の実現
医療機器分野で世界をリードするGEヘルスケアは、MRI画像解析における画期的な成果を上げました。全身の3次元MRI画像をそのまま解析できるモデルの開発に成功したのです。このモデルは、19,000を超える研究から得られた173,000以上の画像データを活用しており、従来の5分の1という少ない計算量での処理を実現しています。
開発されたモデルは、医療画像の分野で広く研究されている公開モデルとの比較検証で優れた性能を示しています。例えば、前立腺がんの症例では病変部位の特定精度が向上し、アルツハイマー病の診断においても、脳の構造変化をより詳細に検出できることが確認されました。特に注目すべきは画像検索の性能です。医師が症例の説明文を入力すると、それに該当するMRI画像を30%の精度で特定できます。これは、従来の医療画像検索モデルの平均的な精度である3%と比較すると、10倍の性能向上を実現しています。この進歩により、医師は過去の類似症例をより正確に参照でき、診断の質の向上につながることが期待されています。
開発されたモデルの実用化に向けた取り組みも始まっています。米国の医療機関Mass General Brighamが初の評価機関として選ばれ、実際の医療現場での検証を開始する予定です。この検証では、生検（体の一部を採取して行う検査）での活用が最初の焦点となります。3次元画像の詳細な解析により、より正確な採取部位の特定が可能になるためです。さらに、放射線治療やロボット手術への応用も視野に入れており、治療計画の立案から実施まで、より精密な医療を実現できると期待されています。
このような高度な3次元画像処理の実現には、従来にない強力なデータ処理基盤が必要でした。GEヘルスケアは、この技術的課題をAWSの最新技術を活用することで解決に導いています。
AWSが支えるデータ処理基盤
3次元MRI画像の解析では、ギガバイト単位の大規模なデータ処理が求められます。この課題に対し、GEヘルスケアはAWSの複数のサービスを組み合わせた独自の処理基盤を構築しました。この基盤の中核を担うのが、機械学習プラットフォームのAmazon SageMakerです。高速ネットワークを介して複数のGPU（画像処理に特化したコンピューター）を連携させることで、NVIDIA A100とテンサーコアGPUを効率的に活用し、大規模データの学習処理を可能にしています。単一のGPUでは処理できない大容量のデータも、この技術により効率的な処理が可能になりました。
データの保存と処理には、高速な読み書きが可能なAmazon FSxと、コスト効率の高いAmazon S3を使い分けています。FSxで迅速なデータ処理を実現しつつ、使用頻度の低いデータをS3に自動で移動させる仕組みにより、高いパフォーマンスとコスト効率の両立を実現しています。
また、医療データ特有の要件に応えるため、HIPAA（米国の医療情報保護法）などの規制に準拠したセキュリティ設計を採用。データの安全性と整合性を確保しながら、効率的な処理環境を構築しています。
このように、AWSの多様なサービスを組み合わせることで、高性能で安全な処理基盤を実現しました。この基盤があることで、次に説明する医療現場での実用化に向けた様々な取り組みが可能となっています。
AIモデルの実用化に向けた取り組み
医療現場での実用化に向けて、GEヘルスケアは多様なMRI画像データへの対応を進めています。MRIには、脂肪組織を強調するT1強調画像と、水分を強調するT2強調画像という異なる撮影方法があり、これらを組み合わせることで正確な診断が可能になります。この異なるタイプの画像を統合的に処理できることが、新しいモデルの重要な特徴の一つとなっています。
このような多様なデータに対応するため、「リサイズと適応」という戦略を採用しました。これにより、形式やサイズの異なる画像データを統一的に処理できるようになっただけでなく、画像の一部が欠損している場合でも必要な情報を抽出できる仕組みを実現しています。これは、実際の医療現場で発生する様々なケースに対応するための重要な機能です。さらに、効率的な学習を実現するため、半教師あり学習という手法を導入しました。これは2つのニューラルネットワークを教師と生徒の関係で連携させる方式で、大量のラベル付きデータがなくても効率的な学習を可能にしています。この技術により、限られたデータでもモデルの性能を向上させることができます。また、画像とテキストの双方向の変換を可能にするマルチモーダル機能も実装しました。これにより、画像の特徴をテキストで説明したり、テキストから該当する画像を検索したりすることができます。
このように、GEヘルスケアは技術的な課題を一つずつ克服しながら、AIモデルの実用化を着実に進めています。半教師あり学習やマルチモーダル機能の実装は、単なる技術革新にとどまらず、医療現場の実態に即した実用的な解決策となっています。今後、Mass General Brighamでの実証実験を通じて、この技術がもたらす医療診断の新しい可能性が明らかになっていくでしょう！
まとめ
いかがだったでしょうか？
GEヘルスケアの3次元MRI画像解析は、医療診断の精度向上に大きな一歩を記しました。AWSの技術基盤を活用して膨大なデータ処理の課題を克服し、半教師あり学習やマルチモーダル機能の実装によって、より実用的なAIモデルの開発を実現しています。医療分野での実証実験が始まろうとしている今、この技術が医療現場にもたらす変化に注目が集まっています。
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