ヘルスケアと医療画像機器の領域では、AIの導入とソフトウェア定義型への移行が進み、その普及が加速しています。
NVIDIAをはじめ6社の医療AI業界のエキスパートが講演した医療向けセミナーの内容が、凝縮された特集記事になります。
画像とITの医療情報ポータルサイト『innavi net』にも同記事が掲載されております。
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▶NVIDIAが広げる医療AIの可能性 NVIDIA×RYOYO Medical Summit 2024から見えた生成AI開発の最前線 ヘルスケアの未来を築くAIとGPUコンピューティングの最前線
講演内容 |
詳細 |
登壇者 |
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ヘルスケア向けNVIDIA最新情報 ~GTC 2024ハイライトとHoloscan IGXのデモンストレーション~ |
NVIDIAのGPUと関連ソフトウェアは、ディープラーニングや生成AIの分野で急速に進化を遂げ、事実上の業界標準となっています。特に、ヘルスケアと医療画像機器の領域では、AIの導入とソフトウェア定義型への移行が進み、その普及が加速しています。 本講演では、ヘルスケアおよび医療画像機器向けの最新ハードウェア、ソフトウェア、アプリケーション、AI研究の最新情報をお届けします。また、医療機器向けソリューション「Holoscan IGX」のデモンストレーションを通じて、これらの技術を具体的にご紹介します。 |
NVIDIA合同会社 シニアマネージャー 山田 泰永 |
Holoscan IGXのデモンストレーションを実施し、皆様にNVIDIAが提供する医療向けのソリューションをご紹介します。 | NVIDIA合同会社 Leon He |
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世界に挑戦する日本の内視鏡AI | 消化器内視鏡は日本が世界をリードしている分野であり、日本の内視鏡医の英知を結集した内視鏡AIは、日本からグローバルにイノベーションを起こせる産業になり得ます。 本講演では、当社の事業化への経緯と、世界に向けた展望についてご紹介します。 |
株式会社AIメディカルサービス 金井 宏樹 |
医療AIプロジェクトの成功の鍵 ~FastLabelが提供するデータ品質の向上方法~ |
医療AIプロジェクトの成功には、正確で高品質なデータアノテーションが不可欠です。本講演では、FastLabelが提供するデータ品質向上の具体的な方法とその重要性について詳しく解説します。医療データのアノテーションにおける課題を克服するための最新技術とベストプラクティスを紹介し、AIモデルの精度と信頼性を向上させるための手法を共有します。 | FastLabel株式会社 Manager 上江田 喜行 |
Jetsonを活用した高効率・高性能・低遅延 システムソリューション | AIカメラ、画像処理システム、医療用機器、工場用検査装置に至るまで、多数の開発実績をベースにしたJetsonプラットフォーム技術があります。 ただ動作するだけのシステムではなく、GPUのアーキテクチャーを熟知した弊社エンジニアが、性能を最大限に生かした設計を行い、PoCや検証及び、量産立ち上げまで、お客様の要望を具体化します。 弊社の開発事例を基に、Jetsonを活用した高効率・高性能・低遅延によるJetsonプラットフォームについてご紹介します。 |
東芝デベロップメントエンジニアリング株式会社 チーフテクノロジスペシャリスト 岩城 力 |
ケーススタディから見る医療分野の課題解決について | RYOYOが取組んできた医療分野での実績を事例交えてご紹介します。また過去様々な課題解決から培われたRYOYOとしての独自サービスについてもご案内します。 | 菱洋エレクトロ株式会社 有浦 孝至 |
生成AI時代のAI人材育成方法 ~800社の支援実績から見えた成功のポイントと課題~ |
現在、生成AIの急速な進展により、AI技術はビジネスにおいて不可欠な要素となりつつあります。 本講演では、AI人材育成の重要性、直面する一般的な課題、そして、それらを乗り越えるための実践的な解決策について、800社のAI人材育成を支援してきた経験から見えたポイントをお伝えします。 |
株式会社スキルアップNeXt ユニット長 中村 景子 |