ハーバードの研究者がAIで乳幼児の目の疾患に立ち向かう
NVIDIA GPUテクノロジー／医療活用事例
業種：医療機関/医療研究機関
このストーリーは、未成熟児の目の疾患をAIを使って予測し、早期治療開始による完治に挑戦しているというものです。
テーマ
未成熟児網膜症（ROP：Retinopathy of prematurity）は、31週前に誕生した未成熟児に発症する可能性のある疾患で、早期治療が重要であるにもかかわらず、早期発見が困難な疾患です。
ハーバード大学の医学研究者であるジャヤシュリー・カルパシー-クラマーは、ハイパフォーマンスですぐにAI開発を開始できる、NVIDIA DGX-1プラットフォームを使って、未成熟児の視力を守るという挑戦を行っています。
医師は幼児の失明の主な原因の一つを防ぐことができます。−ただしそれを見つけることができた場合に限ってのことですが。
未成熟児網膜症（ROP）という疾患は、最もか弱い乳幼児に発生する疾患です。31週以前に誕生した体重2 3/4ポンド未満の早産の乳児には、発症のリスクがあります。医師は十分に早い段階でROPと診断できれば、それを治療することができますが、治療が必要だと断定する客観的な方法がありません。
ジャヤシュリー・カルパシー-クラマーはＡＩだったら改善できると考えました。カルパシー-クラマーは、ハーバード大学医学部とマサチューセッツゼネラル病院の生物医学イメージングのためのアシノーラ・Ａ・マルティノスセンターの研究者です。彼女と、彼女の博士研究員のジェイムズ・ブラウンは、この疾患の重症度を自動的に決定することのできる、GPUで加速されたディープラーニングシステムを開発しています。
「ROPについて一番重要なことは、防ぐことができる疾患だということです。」彼女は言っています。「これはディープラーニングが改善できる分野のものです。」
ROPは未成熟児の目の発達が完全でないことによりおこります。
網膜血管は生まれる最後の数週間で急速に発達します。もしそのプロセスが中断されると、血管は発達が止まってしまうか、それらが関連する目の一部の発達が止まってしまうのです。
この疾患は未成熟児のごく一部にしか影響をしないにも関わらず、その影響は一生涯において出てしまいます。ROPはしばしば自然に改善してしまいますが、深刻な例では、失明あるいは内斜視、斜視、緑内障や早期の白内障のような目の疾患につながるものもあります。
医師がROPを検査するとき、目の血管の状況に応じて、重症度を正常ーやや陽性ー陽性と分類します。そして陽性は治療が必要です。医師は1980年代に専門家によって選択された標準となる写真と網膜（またはそのデジタル画像）を比較することで、ROPのレベルを判断します。
それ以降行われている膨大な研究は、専門家による3つのカテゴリーの境界線をどう設定するか、ということについて、専門家の間で幅広い論争が続いていることを示しています。
「それが、コンピュータービジョンの最近の進化によるテコ入れによって、何かもっと良くすることができると期待しているところなのです。」カルパシー-クラマーは言います。
ROP診断の自動化のために、カルパシー-クラマーは、オレゴン健康科学大学のマイケル・チアング博士が率いる、画像情報網膜症コンソーシアムから、専門家の診断に適合する6,000ものデータセットを入手しました。カルパシー-クラマーとブラウンはこのデータをディープニューラルネットワークに学習させ、正常、やや陽性、陽性のイメージの分類に使用しました。
ボストンのマサチューセッツ・ゼネラル病院とべリガム・アンド・ウィメンズ病院によって運営されている医療データサイエンスセンターにおいて、カルパシー-クラマーはNVIDIA DGX-1 AIスーパーコンピューターを様々なcuDNNで加速されたディープラーニングフレームワークとともに、ROP診断のためのアルゴリズムの開発に使用しました。
次に、彼女はインドのアラビンド眼科病院、バンカー・網膜・クリニック＆レーザーセンターから提供されたおよそ10万ものイメージで、そのアルゴリズムのテストをする予定です。
その後、彼女はインドで検査する方法を見つけ出すことへの挑戦を計画しています。
カルパシー-クラマーは特によく訓練された眼科医がしばしば不足している中低所得の国において、彼女の方法を実施したがっています。
長い間、彼女は看護師によって初期の検査ができるように、高価でなく、持ち運びのできる機器の開発をしたいと考えていました。「もしわれわれのこのアルゴリズムの活用がうまくいけば、これは全世界の失明を克服することにおいて本当の改善をもたらすことができると考えています。」カルパシー-クラマーは語りました。
カルパシー-クラマーは、乳幼児の診断と予防の自動化にディープラーニングを使用した彼女の研究について論文を発表しました。
以下は彼女のコンピュータービジョンを使用した初期の研究についての論文へのリンクです。
未熟児網膜症の陽性診断：疾患の重症度の格付けと画像分析の定量的使用による診断の向上
未熟児網膜症の陽性診断：診断のばらつきの基本として、血管の異常についての連続するスペクトラム
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本記事はThe Official NVIDIA Blogの記事を抄訳したものです。
「Harvard Researcher Uses AI to Tackle Common Cause of Childhood Blindness」
（2018年1月24日付）
https://blogs.nvidia.com/blog/2018/01/24/ai-childhood-blindness/
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