ラドバウド大学メディカルセンター、AWS で医療用画像処理の機械学習ソリューションを構築

新型コロナウイルス（COVID-19）に罹患した患者を迅速に診断し治療するために、大きな負担がかかっている病院は高速かつ正確な医療用画像を必要としています。多くの医療機関では放射線技師の数が少なく、さらに仕事量が多いことが燃え尽き症候群を引き起こしています。

「研究コミュニティで私たちが必要としているのは、機械学習ソリューションを開発するための、統合されたグローバルなインフラストラクチャです」ラドバウド大学メディカルセンターで医療用画像解析を担当する Bram van Ginneken 教授はそう述べています。 Van Ginneken 教授は、生物医学の画像処理用機械学習ソリューションのエンドツーエンド開発を進めるオンラインプラットフォーム、Grand Challenge を統括しています。

Van Ginneken 教授のチームは、CT 肺活量スキャンを用いて大人数の新規患者を診断するための高速かつ正確なスコアリングシステム「CO-RADS」を開発し、これは Grand Challenge プラットフォームのユーザー数増加につながりました。この需要に応えるため、ラドバウド大学は Grand Challenge プラットフォームをすべて アマゾン ウェブ サービス (AWS) に移行しました。このプラットフォームは、AWS の複数のサービスを利用して、医療用画像処理アルゴリズムの構築、テスト、デプロイのためのスケーラブルな環境を作り上げています。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) がデータ移動を加速させ、世界中の施設からのデータを集約し、さらに Amazon CloudFront がスキャン内容を 10 ミリ秒以内のレイテンシーで使いやすいブラウザに読み込みます。

セキュアでスケーラブル、かつ自由に利用できる AWS を活用した Grand Challenge は、重要な臨床用アプリケーションのための機械学習モデルの大規模な構築、トレーニング、デプロイに必要なツールを提供します。新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の大流行の引き金となったウイルスの研究を進めるため、Grand Challenge はこのプラットフォームの新機能を使い、肺の異常をより適切に分類するためのアルゴリズムの開発と提出をユーザーに奨励するチャレンジに乗り出しました。「このチャレンジは AWS の密接なサポートの下で行います」と van Ginneken 教授は語ります。「私たちは機械学習開発のコミュニティに向けて、現在の危機との戦いに役立つソリューションを協力し合って開発するよう呼びかけていきます」

医療分野向け AWS の詳細はこちら: thinkwithwp.com/health