デジタル変革の3つの大きな落とし穴に注意: インテルがPing An Healthcare Technologyに「エンドツーエンド」のAI機能を提供

[51CTO.comからのオリジナル記事] 現在、私たちの周りではデジタル変革が起こっています。デジタル変革は技術レベルでの革新であるだけでなく、国境を越えた統合でもあります。テクノロジー、ビジネス、さらには文化を統合することによってのみ、真の変革を達成し、企業の発展目標を実現することができます。データによると、2020年までに世界のデジタル変革に関連する産業の付加価値は20兆ドル近くに達すると予想されており、約46％の企業が今後1年間でデジタルビジネスの発展を最優先課題とする予定です。この割合は中国ではさらに高く、ほぼ69％に達します。

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著名な学者でありビジネス思想家である呉伯凡

著名な学者でありビジネス思想家でもある呉伯凡はかつて、企業のデジタル変革には3つの大きな罠があると述べた。1つ目は平穏な生活を送ること、2つ目は野心を持つこと、3つ目はおざなりになることだ。この3つの姿勢を持つ企業は、危機に瀕したままでいるか、静かに消えていくかのどちらかだ。デジタル時代が到来したことは疑いようがありません。企業が十分な準備をせず、風雨をうまく利用してデジタル変革を進めなければ、この甘い雨は一夜にして猛吹雪に変わる可能性が非常に高いでしょう。人工知能、クラウド コンピューティング、ビッグ データなどの新しいテクノロジーは、企業のデジタル変革を成功させるための重要な要素になります。

平安ヘルスケアテクノロジーAIの3つの主要なビジネスシナリオ

最近、インテルデジタルイノベーション産業サミットで、中国平安ヘルスケアAIプラットフォームのゼネラルマネージャー兼平安ヘルスケア情報セキュリティ研究所所長の謝振中氏は、51CTO記者とのインタビューで、人工知能はクラウドとビッグデータ分析に基づいていると指摘しました。それをサポートする十分なビジネスシナリオがなければ、AIは実際に着地する場所がありません。これは、現在多くのAIが抱えている問題でもあります。平安グループの医療システムには複数の事業会社があり、その基盤となるのは医療技術クラウドプラットフォーム全体であり、そこには多数のビジネスシナリオがあります。 Ping An Healthcare Technology は、AI における技術革新を活用して、政府や医療機関が現在の課題を解決できるよう支援しています。

中国平安ヘルスケアAIプラットフォームのゼネラルマネージャー兼平安ヘルスケア情報セキュリティ研究所所長、謝振中氏

まず、平安医療科技はAI技術を活用して、事後および事中の判断を前面に出し、政府がより適切な判断を下し、さまざまな緊急時の指揮と予防、および対応する医療準備を手配できるように支援します。

金融とヘルスケアは、平安グループの2つの主要な戦略的方向性です。平安は利用者のために保険を付保し、引き受けている。期末に医療費が急激に上昇する事態は、どの保険会社にとっても望ましくないシナリオだ。現在、医療保険への圧力は非常に高く、政府も後期の医療費がますます低くなることを期待しています。平安医療のAI技術を活用し、平安は重慶市と深セン市の衛生・計画生育委員会と協力し、今後1週間の流行性感染症や慢性疾患の発生動向をより正確に1週間前に予測することに取り組んでいる。

第二に、AI技術を活用することで、症例管理の標準化や病理画像、放射線画像、医療品質のより適切な管理が可能になります。

中国の既存の医療資源は二極化している。大規模医療機関はサービスの質が高く、医療診断レベルも非常に高いが、地方の病院は比較的弱い。AI技術を活用することで、既存の医療の質を向上させることができる。医療品質管理は単なる監督ではありません。医療品質管理の真の目的は、AIや情報ツールを通じて一次医療機関のサービス品質の向上を支援することです。

実際、AIはスクリーニングや画像管理など、我が国の医療全体のレベルを向上させるのに役立つ優れた手段です。病院では、医師は同じ病気であっても症状が異なる症例に数多く遭遇するため、医師の経験と能力に高い要求が課せられます。そのため、AIモデルがかかりつけ医に好ましいヒント（例えば、大多数の医師や、現在の全国的な疾患の種類や診療経路に一致するもの）を与えることができれば、専門医レベルのかかりつけ病院にとって大きな助けとなるでしょう。

同時に、医療画像解析においては、CTスキャン画像内の人体の臓器を迅速に分類する必要があります。 CT 画像は 1 メガバイトから 1～2 GB に及び、多くのスペースを占有し、処理が難しいため、ハードウェアとソフトウェアの両方で非常に高い処理能力が必要です。 Ping An Medical Technology は、Intel の最新プロセッサとソフトウェア最適化ソリューションを採用してイメージング クラウド プラットフォームを確立し、トレーニングの効率をさらに向上させました。

3つ目は、ハードウェアまたはソフトウェア形式のPing An Q&Aロボットを通じて、医師や専門家が患者の質問に答えるためのAIトレーニングモデルを確立し、より価値の高い仕事に重点を移し、複雑で機械的な仕事の多くをAIに任せることで、医師の仕事の効率と質の向上を支援することです。

インテルと未来志向のAIプラットフォームを構築

謝振中氏は、平安医療科技は北京、上海、広州に研究チームを持ち、中国と米国に研究機関を持っていると述べた。何百人もの科学者が常に、将来の発展方向を最もよく表す最新の技術とハードウェアを研究に利用したいと望んでいた。インテルは、テスト、アプリケーション、研究プラットフォームにおいて、平安医療科技に多くの重要なサポートを提供してきた。医療は個人差が大きい非常に複雑なシステムであり、単純な 1+1=2 ではないため、AI は短期的には医師に取って代わることはできません。

そのため、現段階では AI はまだ補助的な役割として使われており、最先端の先進的な技術が求められています。現在の技術レベルでハードウェア プラットフォームと基本プラットフォームを使用すると、今後 3 ～ 5 年のニーズに対応できなくなる可能性があります。 Intel は、Ping An Medical Technology と連携して、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムのさまざまなチームを擁しており、AI テクノロジーを使用して、今後 3 ～ 5 年、さらには 10 ～ 20 年でさまざまな医療問題を解決できるプラットフォームを構築することに取り組んでいます。

報道によると、平安医療科技とインテルの協力には、ハードウェア プラットフォームの面では、専用のグラフィック処理チップを介して GPU を使用して大量の計算を実行するという 2 つの具体的な側面があるとのこと。今後、平安医療科技は全国の数百、数千の病院をサポートすることになるが、レンタル費用だけでも数千万、数億元に達するため、莫大なコストの課題に直面することになるだろう。また、Intel Xeon スケーラブル プロセッサーの新しい命令により、優れたパフォーマンスを実現できます。同時に、ソフトウェアの面では、Intel は Ping An Medical Technology のソフトウェアと機能の側面からの分析の改善を支援する複数のサポート チームを擁しています。

豚の顔認識：このような革新的なビジネスシナリオを見たことがありますか？

インテル中国、インダストリーソリューション部門、マーケティンググループ、ゼネラルマネージャー、リアン・ヤリ氏

インテルの中国マーケティンググループ産業ソリューション部門ゼネラルマネージャーの梁亜利氏は、インテルはあらゆる技術革新の礎であり、企業変革の礎であると語った。人工知能の全体的な発展に戻ると、人工知能は企業における特定のシナリオの応用に関連しています。人工知能には、アルゴリズム、計算能力、データという 3 つの側面が含まれます。コンピューティング能力は、Intel の最新の Xeon スケーラブル プロセッサ、ストレージ、ネットワーク、SSD、Optane のいずれをベースにしているかに関係なく、間違いなく Intel に基づいています。アルゴリズムとデータ、全体的なアーキテクチャとしての AI に関して言えば、基盤となるハードウェアの変更であろうと上位レベルの関数ライブラリであろうと、Tensorflow であろうと Caffe であろうと、Intel はソフトウェアやライブラリを最適化します。ハードウェア アーキテクチャ システムでは、Intel はさまざまなアプリケーション シナリオに合わせて最適化も行います。

平安ヘルスケアAIプラットフォームのゼネラルマネージャーであり、平安ヘルスケア情報セキュリティ研究所の所長でもある謝振中氏は、顔認識技術は現在非常に普及しているが、豚や牛の顔認識はまだ珍しいと語った。しかし、実際には、これは典型的な金融シナリオです。たとえば、農家は多くの家畜を飼育しており、疫病や自然災害により生産量が減少したり、死亡したりする可能性があるため、保険を購入しますが、保険の一部だけです。保険金請求の際に、検査員は死んだ豚が保険対象の豚であることを確認できなかったため、医療詐欺に該当する可能性が非常に高い。

技術的な観点から見ると、豚の顔認識は実は人間の顔認識よりもはるかに難しいです。技術的な調整や関数ライブラリの呼び出し、アルゴリズム、データサンプリングはすべて異なります。IntelとPing Anはこれらの分野で多くの協力関係を築いています。これは、AI技術、科学技術分野の技術、ハードウェアとソフトウェアの統合の力を金融シナリオに適用した典型的な例でもあります。

エンドツーエンドのAI機能で顧客を支援

Intel の AI 製品ライン全体にわたって、顧客のさまざまなワークロードとアプリケーション シナリオに基づいて、最も適切なソリューションが推奨されます。データセンター側では、IntelはXeonスケーラブルプロセッサだけでなく、FPGAベースの画像アクセラレーション処理ソリューションも提供しています。同時に、Nervanaの買収を通じて、ASICアーキテクチャに基づくニューラルネットワークプロセッサを展開し、顧客シナリオを実現しています。

梁亜利氏は、これまで人工知能について語る際、多くの人が誤解し、データセンターに重点を置くことがあったが、実際には人工知能全体の発展の観点から見ると、フロントエンドの能力を無視することはできないと述べた。そのため、データの収集、伝送、保存から処理まで、顧客の「エンドツーエンド」の能力をどのように実現するかに焦点を当てる必要がある。現在、コンピューティング アーキテクチャはフロントエンドへと移行しており、データ収集機能がますます重要になっています。そのため、AIフロントエンド機能の面では、IntelはMovidiusの買収を通じてビジュアルコンピューティングチップとカメラフロントエンドデータ処理技術も発表し、デバイスが周囲の世界をリアルタイムで観察、理解、対話する能力を与えています。

つまり、Intel は顧客が人工知能の完全な青写真を描くのを支援できるのです。アーキテクチャの観点から見ると、基盤となるハードウェア プラットフォーム、上記の機能ライブラリとアーキテクチャ、またはさまざまな業界のアプリケーションの最適化など、Intel は顧客に「エンドツーエンド」の人工知能機能を提供するフルスタック ソリューションを提供しています。

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