ディープラーニングを使用しての癌診断を行う「CancerCenter」

はいというわけで今回、ポーランドやアメリカにオフィスがある「CancerCenter」をご紹介したいと思います。
投稿者が東京ゲームショウのブースをブラブラしていると外国人のブースがあり、helloみたいな感じで
話かけて何のブースか尋ねると、ディープラーニングとAIを使って癌診断を行う事業をしていると
Piotr Krajewski氏は語っていた。

https://cancercenter.ai/team/

絵ではマフィアっぽいですが、実際は丁寧に英語で事業内容を教えてくれました。

CancerCenter（本部）はポーランドにあり、アメリカに支店があるようです。
因みにこの企業のCEOです。
何故か投稿者に名刺をくれて何かあれば連絡してといわれましたが、
ディープラーニングとかAIは投稿者の手に負えません。（意味は分かりますが、運用はできません。）

腫瘍学におけるAI、病理学と放射線学

表題は、医用イメージングと深層学習アルゴリズムでより迅速で優れた有効性を備えたガン診断

https://cancercenter.ai/

ガン診断におけるAIの利点

https://cancercenter.ai/pathoplatform-digital-pathology-ai/

命を救い、お金と時間を節約でき、Googleドライブとリンクしておりスライドイメージを他の病理学者と共有できるのでセカンドオピニオンを得る事ができる。
人間よりも優れた精度もっており、機械学習とディープラーニング (AI) アルゴリズムにより、セグメンテーションと分類のプロセスが今まで以上に簡単で素早くなる。との事

どのように機能するか？

https://cancercenter.ai/radiology-platform/

①第一に医用画像を取得
②第二にデータを安全にクラウド保存
③次にソフトウェアを使用して関心領域を見つける
④最後に特性評価を行うためにアルゴリズムを実行
⑤ディープラーニングの力を利用する
⑥その後、診断とステージを再確認する
⑦世界中の専門家と協力する
⑧終わりに正確で信頼できるレポートを生成
⑨ Radiology Platform によるより迅速で優れた治療

※関心領域：観察/測定する領域を絞ることがあり、その特定の領域をいう
※特性評価：材料の構造や性質の調査、測定する方法を表す

画像を取得してクラウドに保存し、それをソフトウェアを使って特定の領域に絞り、
最後に構造や性質の調査、測定を行うためのアルゴリズムを実行する。
そしてディープラーニングの力を利用し、診断とステージを再確認。
再確認後に世界中の専門家と協力して性格で信頼できるレポートを作成する。
そして放射線プラットフォームで迅速で優れた治療を行うといった流れになるでしょう。

パートナーと顧客

Google Cloud、Microsoft、Nvidiaなど日本でも馴染みの深い企業がパートナーとなっている。
Nvidiaはグラフィックチップなどを製造しており、GeForceシリーズはゲーマーの間でも人気だ。
医療エキスポなどに出ているCancerCenterだが、東京ゲームショウに参加したのはこの所為だと
推測できる。