人工知能は医療をよりスマートにできるでしょうか?

人工知能は医療をよりスマートにできるでしょうか?

人工知能といえば、実は誰もが知っている存在です。もはやSF映画のワンシーンではなく、私たちの生活にどんどん近づき、私たちの生活に影響を与え、変えつつあります。医療分野では、医用画像診断、補助診断、疾病予測、健康管理、医薬品開発、慢性疾患管理、伝染病予防・抑制など多くの場面において、AIの活用により医療検査の品質と効率が人間をはるかに上回り、多くの場面で重要な役割を果たしています。

今日は、人工知能の重要な特徴と、医療と健康におけるその役割についてお話しします。

01. 人工知能の重要な特徴

人工知能の重要な特徴の 1 つは、膨大な量の大規模データを処理および分析する能力です。人工知能はスマート医療の分野に応用されています。以前は、推論とトレーニングのためにデータをクラウドにアップロードするのが一般的でしたが、クラウドに大きな負担がかかっていました。

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中央クラウドノードの負担を分担するために、学界と産業界は現在、エッジ側に注目しています。エッジ コンピューティング ノードは、独自の範囲内でデータのコンピューティングとストレージを担当し、リアルタイムまたはより高速にデータ分析を処理できます。

02. なぜエッジ側を使わなければならないのですか?

これを見て、一部のネットユーザーは少し奇妙だと感じました。なぜエッジを使わなければならないのですか?

エッジ側はさまざまなアプリケーションに対応しているため、

1. シナリオに応じてITアーキテクチャを最適化する必要があります。AIのトレーニングはクラウドで行われ、最適化後にエッジ側に命令がプッシュされて処理されます。

2. 品質検査の主な目的は、手作業を置き換え、検出率を向上させることです。

3. データ量が多い場合、AI であっても、振動センサーやスマートセンサーなどの他のシナリオであっても、エッジ側でタイムリーなデータ処理と返却が必要になります。

そのため、エッジ側ではタイムリーかつリアルタイムなデータ処理が求められます。例えば、スキャナーを使って密輸を検知する場合、エッジ側でリアルタイム処理が必要になります。もう 1 つの例は、スマートな交通管理です。V2X 路側カメラは、交差点にいる 2 台の車両が同じ走行軌跡をたどっていることを検出し、両方の車両に早期警告を発することができます。これらすべてには、リアルタイムのパフォーマンスとエッジ コンピューティングが必要です。 (この部分を使用する場合は、文言を洗練してください)

では、エッジ コンピューティングはいつ必要になるのでしょうか。言い換えれば、エッジでの典型的な負荷はどれくらいでしょうか。主なものは次のとおりです。

1. データ量が多く、データ伝送コストが高い

2. レイテンシ要件が高い。クラウドでデータを処理するには時間がかかりすぎる。

3. 持続的な接続に対する高い要件: エッジの Wi-Fi が切断されたり、電源が失われたりした場合、接続は不安定になります。

4. プライバシーとセキュリティ

5. ワークロードのスケジュール要件

6. AI/AAに必要なデータの呼び出しと展開

03. 「クラウドエッジコラボレーション」

同時に、クラウド コンピューティングは、ビッグ データの分析とマイニング、データ共有、アルゴリズム モデルのトレーニングとアップグレードを実行します。クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングを活用して連携するこのアーキテクチャは、「クラウド エッジ コラボレーション」とも呼ばれ、医療のデジタル化のプロセスにおいて人工知能をより完璧に実装するのに役立つ大きなイノベーションです。

ワクチンの製造を例に挙げてみましょう。

COVID-19パンデミックの発生以来、ワクチンに対する社会の需要は急増しています。しかし、ワクチンなどの液状医薬品は製造過程で生命や健康に関わるものであり、その製造と充填工程の品質管理は極めて厳格に行われていることを知らない人も多いかもしれません。注意を怠って感染した場合、ワクチン接種は健康を守れないだけでなく、リスクをもたらすことになります。

このため、ワクチンの製造プロセスにおいては、自動化管理の実現、人間の関与を可能な限り避けること、外因性汚染の排除に努めるだけでなく、さらに重要なことは、ワクチン内の目に見える異物を迅速に検出することです。

現代の製薬会社では、薬瓶内の目に見える異物を検出するために、通常、自動光検査装置が使用されます。

上図に示すように、これはワクチンの自動化プロセスにおけるテストであり、光検査を通じてワクチン製剤の品質が管理されます。

より高速かつ正確な検出には、光検査機のモーションコントロールシステムと視覚システムへの要求も高くなります。つまり、「より高速」である必要があります。たとえば、薬瓶内の異物の検出は、数十ミリ秒以内に完了する必要があります。つまり、ボトル回転モーターの始動からスイングアームの配置、画像の取得、マシンビジョン検査の実施まで、光検査機の全プロセスを数ミリ秒以内に制御する必要があります。これは、人工知能に基づくマシンビジョン機能にとって課題となります。

04.高品質光検査機とは?

高品質の光検査機は、実際には画像をキャプチャして迅速に処理する人工知能プラットフォームです。この方法により、不適格なワクチンが発見された場合、適時に排除することができ、ワクチンの全体的な品質を確保することができます。

実は、これはワクチン生産能力の拡大にとっても大きな意義があるのです。

ご存知のとおり、COVID-19パンデミックは依然として拡大しており、ワクチンはパンデミックに対処するための重要な技術的手段となっています。新しいウイルス株の出現に直面して、私たちは新しいワクチンを開発するだけでなく、それをできるだけ早く一般向けに製品化する必要があります。

ワクチン生産ラインにおいて、品質管理は欠かせないステップであり、極めて重要です。「クラウド・エッジ・コラボレーション」アーキテクチャに基づく光検査機ソリューションは、ワクチン生産の品質を確保できます。

もちろん、この技術はワクチンにとって重要な保証であるだけでなく、多くの医薬品の製造にとっても重要な保証です。

将来的には、ワクチンの製造から医薬品の製造まで、「クラウドエッジコラボレーション」などの先進的なアーキテクチャを活用して、人工知能が大きな役割を果たし、生産品質をより適切に管理し、社会全体の医療・ヘルスケア産業に強力なサポートを提供できると信じています。

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