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RSNA2017 GEヘルスケア − ヘルスケアIT 診断支援から経営改善まで医療機関の情報基盤となるApplied Intelligenceなどを紹介

2017-12-1

2017年8月に日本で発表された「Apllied Intelligence」

RSNA 2017 ヘルスケアIT

GE Healthcare(GEヘルスケア)のヘルスケアIT関連では前回のRSNA 2016同様,Healthcare Digitalと銘打って,IT,IoT,人工知能(AI)などの最新技術をベースにしたソリューションを来場者に提案した。日本で2017年8月に発表された医療データ分析サービス「Applied Intelligence」や画像ビューワ「Centricity Universal Viewer」,画像共有ソリューション「Centricity 360」(日本未展開)などのデモンストレーションを行ったほか,AIの研究成果なども紹介した。

Applied Intelligenceは,GEのIoT基盤である「Predix」を用いたサービスで,医療機関にあるモダリティやRIS,HISなどから発生するデータをダッシュボード表示して,業務効率化,経営改善に役立てられる。GEヘルスケアによる導入前のアセスメントや,導入後のコンサルティングまで含めて提供される。今回のRSNAでは,このApplied Intelligenceをさらに推し進め,単なる分析サービスだけではなく,AI技術も活用してソフトウェア,モダリティ,そして,サービスをインテリジェント化する技術基盤として紹介された。Healthcare Digital以外の各モダリティの展示コーナーでも,診断の速度や精度の向上を図るべくモダリティやシステムにApplied Intelligenceの技術が使用されていることがアナウンスされ,その動きは期間中に発表されたIntelとの提携拡大,NVIDIAとの長期提携によってさらに加速されていく。当然,Centricity Universal Viewerや医用画像ワークステーション「Advantage Workstation(AW)」のアプリケーションも,Applied Intelligenceの技術により高度化が図られている。

2017年8月に日本で発表された「Applied Intelligence」

2017年8月に日本で発表された「Applied Intelligence」

 

「Applied Intelligence」のダッシュボード画面

「Applied Intelligence」のダッシュボード画面

 

技術基盤としての「Applied Intelligence」が実装されている(または実装予定)のアプリケーションの一例

技術基盤としての「Applied Intelligence」が実装されている(または実装予定)のアプリケーションの一例

 

ブース内のDigital Experience Theaterで「Applied Intelligence」のプレゼンテーションを実施

ブース内のDigital Experience Theaterで「Applied Intelligence」のプレゼンテーションを実施

 

また,Centricity Universal Viewerは今回,マンモグラフィの読影支援アプリケーションである“Native Mammo”を紹介した。MLOやCCなどのレイアウト表示を1回のボタン操作で簡単に変更できるほか,事前に表示する向きや順序を設定しておくことも可能。効率的にマンモグラフィを読影できるアプリケーションである。

読影を効率化する「Centricity Universal Viewer」の新アプリケーション“Native Mammo”

読影を効率化する「Centricity Universal Viewer」の新アプリケーション“Native Mammo”

 

一方,欧州で展開されるCentricity 360は,CDなどの可搬媒体での情報提供に代わり,クラウド上の画像を保管して,セキュアな環境で画像データを共有できる。画像は,ブラウザベースで動作するゼロフットプリントビューワにより,OSにかからわず,PCやタブレットなどから参照可能である。

「Centricity 360」の運用イメージ

「Centricity 360」の運用イメージ

 

「Centricity 360」のゼロフットプリントビューワ

「Centricity 360」のゼロフットプリントビューワ

 

このほか,前回のRSNA 2016で発表されたボストン小児病院とカリフォルニア大学サンフランシスコ校,および,2017年5月に発表されたパートナーズ・ヘルスケア(米国で最大規模の総合医療ネットワーク)とのAIに関する共同開発の成果も報告された。ディープラーニングのアルゴリズム開発では画像診断の速度と精度の向上に良好な結果が得られており,2018年の商用化をめざしている。


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