華為技術(shù)（ファーウェイ）は18日、上海市內(nèi)で開催された2025醫(yī)療人工知能と精密診療発展フォーラムにおいて、分散型キャッシュービス（DCS）を利用した人工知能（AI）ソリューションを基盤とする瑞智病理大規(guī)模モデル（RuiPath、ルイパス）を発表した。

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汎用大規(guī)模AIモデルと比較して、個別の業(yè)界に特化した大規(guī)模AIモデルは専門性についての強(qiáng)みがあり、業(yè)界の需要に的確に対応し「小さくとも精密」な革新を?qū)g現(xiàn)できる。しかし、業(yè)界特化型の大規(guī)模AIモデルの導(dǎo)入には、データの精密化、データエンジニアリング能力、モデルの訓(xùn)練環(huán)境、演算力リソースなどの面で高い要求が伴う。

ファーウェイのデータストレージ製品ラインの総裁を務(wù)める同社の周躍峰副総裁は、「AIの応用には主に三つの障壁がある。一つ目はデータエンジニアリングの課題、二つ目はモデルの訓(xùn)練と応用時(shí)の接続における課題、三つ目はマルチタスクのスケジューリングとリソースの効率的な活用に関する課題だ」と述べた。

ファーウェイのDCS AIソリューションは、データの収集、前処理、學(xué)習(xí)、評価、運(yùn)用などのAI関連の全プロセスを提供し、実裝を可能にするツールチェーンModelEngine（モデルエンジン）を備えることなどで、成熟を続けている。RuiPathは、わずか2カ月の研究開発期間で300冊余りの病理診斷書籍を「閲読」し、人の組織の薄片である「切片」の畫像100萬枚を「學(xué)習(xí)」したことが確認(rèn)されている。これにより、病変領(lǐng)域を事前に識別し、異常細(xì)胞を正確に特定することが可能になった。1枚の切片の診斷時(shí)間は秒?yún)g位に短縮されたという。醫(yī)師は顕微鏡で病変を探すのではなく、AIの診斷結(jié)果をAIと対話しつつ確認(rèn)する。AI利用のこのソリューションは臨床判斷に有力なデータ支援を提供し、診療プロセスのインテリジェント化と精密化を?qū)g現(xiàn)し、診斷の効率と品質(zhì)を向上させるものだ。

同ソリューションではさらに、正確な病理診斷を確保するために、多くの外部ITシステムにあるナレッジベースデータを補(bǔ)完情報(bào)として活用する。ファーウェイは、開発者が極めて高い効率で業(yè)務(wù)ニーズに適したAIアプリケーションを構(gòu)築できるよう、一體型のシンプルな開発プラットフォームも構(gòu)築した。

業(yè)界特化型の大規(guī)模AIモデルの導(dǎo)入にあたって問題になりがちなのは利用する側(cè)がAIモデルについて習(xí)熟していない場合があることだ。周副総裁は「ファーウェイが提供するModelEngineツールチェーンは、業(yè)界の顧客やインテグレーターが自らのAI実裝ソリューションを容易に構(gòu)築できるようにするためのもの」と説明した。

ファーウェイはModelEngineのオープンソース版も提供しており、開発能力を持つインテグレーターのパートナーに向けて、個別ニーズに応じたAIアプリケーション開発プラットフォームの構(gòu)築を支援している。

また、ルイパスの特徴の一つに、個別の利用者に「柔軟性を提供」することがある。各醫(yī)師や診療科は、AIアプリケーションを活用して病院の各種データを呼び出すことで、複數(shù)の部門間で醫(yī)療データを効率的に流通させることができるだけでなく、獨(dú)自の診斷ワークフローを構(gòu)築することも可能だ。異なる診療科の醫(yī)師がナレッジデータベースのデータを追加または削除することができ、診斷ワークフローを変更したりしたい場合には、可視化されたインターフェース上でドラッグ?アンド?ドロップの操作をするだけで直接に調(diào)整できるという。（翻訳?編集/如月隼人）