医用イメージング技術のブレークスルーを行う

X線、磁気共鳴イメージング(MRI)、コンピュータ断層撮影(CT)、超音波検査では、年間約6億回のスキャンが行われており、その数は増加している1 医用イメージング・システムに先進技術を提供してきた信頼のおける歴史を持つインテルは、市場のいくつかの課題に取り組んでいます。

  • コンピュート・オプション。OEM や ODM は、モバイル超音波デバイスから放射性医学まで、さまざまなフォームファクターのソリューションを設計しています。各フォームファクターには、独自の計算要件があります。インテルは、あらゆるイメージング・モダリティーのニーズに対応したCPUを提供しています。
  • スケーラブル・プラットフォーム。医用イメージング産業は、コスト削減とイノベーションの加速のために、画像診断技術間で共有できる標準化されたコンピューティング・プラットフォームへと移行しています。インテルは、コンピュート、ストレージ、メモリー、ネットワークを含む比類のない製品ポートフォリオでスケーラビリティを実現しています。このポートフォリオは豊富なソフトウェア・リソースに支えられています。今日の最も困難なワークロードと将来の設計をサポートするフルスタック・プラットフォームのリソースです。
  • エッジ・ツー・クラウドの導入。エッジやクラウドでワークロードを柔軟に展開する機能は、急速に現実になりつつあります。特にエッジ・コンピューティングは、プロバイダが画像を解析し、治療時に意思決定を行うことを可能にします。このようなほぼリアルタイムの医用イメージング解析により、命を救うための迅速な意思決定が可能になります。インテルは、幅広いソリューションと奥行きのあるパートナー・エコシステムにより、現代的なエッジ・ツー・クラウド・アーキテクチャーを実現しています。
  • 人工知能。AI はワークフローを効率化するための新たな方法を明らかにしており、画像処理システムの現実の機能になりつつあります。例えば、医用イメージング処理におけるディープラーニングは、行列の中の他の人よりも致命的な脳出血を起こす可能性のある患者の画像を優先するのに役立ちます。他のケースでは、AI は、ばらつきを取り除きながら、迅速かつ正確に画像を評価するのに役立ちます。AI は患者のポジショニングにも役立ちます。つまり、有用な画像を得ることができるので、不便にも再撮影せずに済みます。インテルは、AI アクセラレーションを内蔵したハードウェアに加え、最適化されたソフトウェアを提供しています。インテルの AI 分野での実績は、ディープラーニング・モデルの市販モデルへの展開支援から、接続なしで AI を実行できるモバイルシステムの設計まで多岐にわたっています。
  • デベロッパー・イネーブルメント。医用イメージング市場を牽引するには、AI 対応アプリケーションを構築するソフトウェア開発者は、完全なソリューションと差別化された機能を提供する必要があります。アプリケーションは、精度、コスト、顧客への展開、およびスケーラビリティーの幅広い要件を満たす必要があります。インテルは、ソフトウェア開発者がヘルスケア市場のニーズを満たす新しい医用イメージング AI アプリケーションの開発、立ち上げ、スケールアップを成功させるために設計されたツールやプログラムを幅広く提供しています。

インテルでは、大手ヘルスケア・システム・ベンダーから開発者やソフトウェア・ベンダーまで、ヘルスケア・エコシステム内での強力なパートナーシップに基づいて仕事をしています。私たちは、AI、エッジ・コンピューティング、その他の先進技術を活用して、医用イメージング技術のデジタル・トランスフォーメーションを推進しています。

インテル® ソリューションで医用イメージングを進化させる

インテル® ビジョンのプロダクト・ポートフォリオ

インテル® ソフトウェアは、さまざまなハードウェア(CPU、VPU、GPU、FPGA)を対象とした AI ベースの医療用画像処理ソリューションの開発を合理化します。このハードウェアとソフトウェアのポートフォリオにより、ヘルスケア業界は医用イメージング・データを最大限に活用し、より良い患者体験を提供することができます。

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ケアストリーム、医用画像をクラウドから配信

効率的に作業を行うためには、臨床医が使用している機器の中から MRI や CT スキャンなどの画像を素早く呼び出すことができなければなりません。ケアストリームは、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーとインテル® Optane™ テクノロジーに支えられているので、医療記録を手頃な価格で、ユーザーが簡単にアクセスできるようにするソリューションを提供できています。

詳しくはこちら ›

医用イメージング技術における人工知能

インテルは、医用イメージング市場が AI を採用できるようにする技術を進化させる最前線にいます。インテルのハードウェアはすでに医用イメージング技術の多くの分野で使用されているため、同じアーキテクチャー上でAIモデルを実行することは自然な流れです。インテルでは、以下のような幅広いニーズに対応するハードウェア、ソフトウェア、専門知識を提供しています。

  • AI モデルを実行できるように市場の既存システムを改良
  • エッジ環境とクラウド間で AI をシームレスに展開する
  • 明日の未来のイノベーションのための基盤を持ち、今日の最も困難なアルゴリズムを実行するためのスケーラブルな AI プラットフォームの開発する

AI の詳細 ›

インテル® ソリューション・マーケットプレイスで先進の医用イメージング技術を探す


通知と免責事項

性能に関するテストに使用されるソフトウェアとワークロードは、性能がインテル® マイクロプロセッサー用に最適化されていることがあります。

SYSmark* や MobileMark* などの性能テストは、特定のコンピューター・システム、コンポーネント、ソフトウェア、操作、機能に基づいて行ったものです。これらの要因のいずれかが変更されると、結果が異なることがあります。結果はこれらの要因によって異なります。製品の購入を検討される場合は、他の製品と組み合わせた場合の本製品の性能など、ほかの情報や性能テストも参考にして、パフォーマンスを総合的に評価することをお勧めします。詳細については、http://www.intel.co.jp/benchmarks/(英語)を参照してください。

インテルはサードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。正確さを評価するには、他のソースを参照する必要があります。

インテルのテクノロジーを使用するには、対応するハードウェア、ソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。

絶対的なセキュリティーを提供できる製品やコンポーネントはありません。

コストと結果は状況によって変わります。

免責事項

1「医用イメージング市場の分析、規模、トレンド」、MedSuite、2016年、https://idataresearch.com/product/medical-imaging-market-united-states/
2

インテル® プロセッサーを使用した CT スキャンからの 肺小結節検出、Quest グローバル・ホワイトペーパー、builders.intel.com/docs/aibuilders/lung-nodule-detection-from-ct-scan-scan-susing-intel-processors.pdf

3

GE Healthcare の AIRx* ツールは、インテル® AI テクノロジー、インテルのホワイトペーパー、 https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence/solutions/gehc-airx.html を活用して、磁気共鳴画像の処理を高速化します。

4

「Intel and GE Healthcare Partner to Advance AI in Medical Imaging」インテル・カスタマー・スポットライト、https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/customer-spotlight/stories/ge-healthcare-medical-imaging.html

5インテルのコンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® SSE2、インテル® SSE3、インテル® SSSE3 命令セットなどの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用可能性、機能、または効果も保証いたしません。本製品のマイクロプロセッサー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化のなかにも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。
6インテルのコンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® SSE2、インテル® SSE3、インテル® SSSE3 命令セットなどの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用可能性、機能、または効果も保証いたしません。本製品のマイクロプロセッサー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化の中にも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。
7システムテスト構成の開示: インテル® Core™ i5-4590S CPU @ 3GHz、x86_64、VT-x 有効、16GB メモリー、OS: Linux magic x86_64 GNU/Linux、Ubuntu 16.04 推論サービス Docker コンテナー。テストは GE Healthcare が 2018年9月に実施しました。テストでは、インテル® Distribution of OpenVINO™ ツールキットで最適化された TF モデルを使用して最適化された TensorFlow モデルの合計推論時間を 3.092秒と比較し、合計推論時間が 0.913秒となりました。