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LG AI Research は、 Amazon Web Services (AWS) の機能を活用して、がんの早期発見と診断を大幅に強化しました。韓国の複合企業の AI 研究部門は、AWS のクラウド テクノロジーを活用して、病理学基盤モデル EXAONEPath を開発し、遺伝子検査に必要な時間を 2 週間から 1 分未満に短縮しました。この進歩により、患者の診断と治療が迅速化され、医療従事者にとってより効率的なアプローチが実現します。

EXAONEPath モデルは、さまざまなベンチマークで 86.1% という優れた平均精度を誇り、組織病理学画像の細胞レベルの視覚的特徴を効果的に分類します。AWS のクラウド インフラストラクチャを活用することで、LG AI Research は大量のデータを迅速に転送および処理し、モデルのトレーニング時間を 60 日からわずか 1 週間に短縮できました。これにより、モデルの診断機能が向上しただけでなく、データ管理とインフラストラクチャのコストが 35% 削減され、データ準備時間も 95% 短縮されました。

LG AI Research は、 Amazon SageMaker を組み込むことで、より大規模な EXAONE AI システムの一部である洗練された EXAONEPath モデルをトレーニングし、デプロイしました。8 か月を要したこのモデルの開発には、35,000 枚を超える高解像度の組織サンプル画像と 2 億 8,500 万のデータポイントの分析が含まれていました。AWS の強力なストレージとコンピューティングリソース (NVIDIA GPU を含む) により、LG AI Research のディープラーニングワークロードのトレーニングと推論のプロセスが加速されました。

AWS のヘルスケアおよびライフサイエンス担当ゼネラルマネージャーであるダン・シーラン氏は、AWS が促進したヘルスケア分野における AI の急速な進歩について強調しました。同氏は、EXAONEPath に関する LG AI Research とのコラボレーションにより、がんの診断と治療が変革し、患者によりパーソナライズされたタイムリーなケアを提供できると強調しました。LG AI Research は、EXAONEPath の改良を継続し、より幅広いがんを検出できるように機能を拡張することで、この病気と闘う世界的な取り組みに貢献する予定です。