医療画像AIプラットフォーム高速化ソリューション：データ伝送と計算の最適化

September 30, 2025

医療画像AIプラットフォーム高速化ソリューション：データ伝送と計算の最適化
医療画像AIプラットフォーム加速ソリューション:データ転送とコンピューティングパフォーマンスの最適化

診断医学における人工知能の急速な進歩は,医療イメージングに革命をもたらしていますが,医療機関が医療 AIこのソリューションの説明書では,最適化されたデータインフラストラクチャを活用する方法について調べています.メラノックスネットワーク大規模な処理における重要なボトルネックに対処する医療データ迅速なAI推論とトレーニングワークフローを通じて,より迅速な診断,改善された患者の結果,高価な画像機器のより効率的な利用を可能にします.

背景: 医学画像技術における人工知能革命

医療画像は医療 AI医療画像技術におけるAIの世界市場は 4 ドルを超えると予測されている.2028年までに50億画像処理の量が増え 放射線科医の不足や 診断の精度を向上させる AIの能力が証明されているため the computational demands of processing high-resolution DICOM images—often ranging from hundreds of megabytes to multiple gigabytes per study—create unprecedented challenges for healthcare IT infrastructure平均的な中規模の病院は 50TB以上の新しい医療データ主にCT,MRI,PET画像システムから

医療におけるAIの導入におけるインフラストラクチャのボトルネック

医療機関では,医療イメージングのための人工知能ソリューションを導入する際,主に画像データの大規模規模と敏感性から生じる重要な技術的障壁に直面しています.

  • データ転送遅延:PACSのアーカイブから GPUサーバーに移動するには 普通のネットワークで数分かかりますタイムセンシティブな診断ワークフローに 受け入れられない遅れを生む.
  • ストレージシステムの過負荷:従来のネットワークアタッチドストレージ (NAS) システムは,複数のAIアプリケーションと放射線科医が同時に大規模な画像データセットにアクセスするピーク時間に圧倒される.
  • 計算の非効率性GPUサーバーはしばしばデータ転送が完了するのを待っていて,高価なAI加速ハードウェアの利用率が低下します.
  • データセキュリティとコンプライアンス医療イメージングデータは 処理中に厳格なセキュリティ対策と HIPAA 準拠が必要で,AI ワークフローの実装に複雑さを追加します
  • 拡張性制限:既存のインフラストラクチャは 成長する画像処理量や 複雑化するAIモデルに対応するには 経済的に拡張できないことが多いのです

これらの課題はしばしば 診断が遅れて 費用が増加し AI投資による ROIが限られ 最終的には患者のケア品質に影響を与えます

解決策: メラノックス加速医療AIインフラストラクチャ

Mellanoxは,これらの課題を,医療 AIデータ移動と計算効率の両方を最適化します

基本技術構成要素:
  • 高性能メラノックスネットワーク:RDMA (リモート・ダイレクト・メモリ・アクセス) テクノロジーの端から端までの100/200/400GbEインフラストラクチャにより,ストレージ,サーバー,GPUシステム間の直接メモリからメモリへのデータ転送が可能になります.伝統的なTCP/IPネットワークと比較して,遅延時間を最大90%削減.
  • NVMe-oF ストレージアクセスの加速:NVMe over Fabrics 技術は,AI サーバーがローカルのようなパフォーマンスを持つ集中型ストレージアレイからの画像データに直接アクセスし,ストレージネットワークのボトルネックを取り除くことを可能にします.
  • GPU-ダイレクト技術ネットワークアダプターとGPUの間の直接データ転送を可能にし,CPUの関与なく,処理オーバーヘッドを大幅に削減し,医療データ処理
  • 高級サービス品質 (QoS)重要な診断トラフィックを時間敏感なワークロードよりも優先し,ピーク使用期間中に一貫したパフォーマンスを保証します.
  • 安全なデータ処理ハードウェア加速暗号化とセキュリティ機能は,パフォーマンスを損なうことなく,AI処理パイプライン全体でデータ保護を維持します.
数値化できる結果: 医療イメージングのワークフローを変化させる

メラノックスの加速インフラストラクチャの導入により 医療画像人工知能の展開のあらゆる側面で 測定可能な改善がもたらされます

性能指標 伝統的なインフラ メラノックス加速インフラ 改善
試験回収時間 (1GB MRI) 45~60秒 3〜5秒 90~95%削減
AI処理出力 15-20 試験/時間/GPU 55-65 試験/時間/GPU 250~300% 増加
GPU 利用率 30~40% 85~95% 150〜200% 改善
診断の総時間 25~40分 8〜12分 60~70%削減
インフラストラクチャコスト/研究 0.85-1ドル20 0.25ドル0ドル40 65~70%削減

診断が早くて 放射線科医の生産性が向上するなど 重要な臨床的利点をもたらしますより高度なAIアルゴリズムを実装し 診断の精度を向上させる能力.

実施事例: 大規模な病院ネットワークの展開

多病院医療システムは メラノックスの加速インフラストラクチャを実装し 5つの病院で毎月2万5千以上の画像調査を処理しました配備には200GbEのメラノックスネットワークPACS ストレージ,GPU サーバ,読み取ステーションを接続する布.結果としては,緊急事態の診断までの時間が68%短縮され,放射線科医の読み取能力が40%増加した.99 達成しながら.99%のシステム利用率と HIPAAの完全な準拠性

結論: 診断医学 の 未来 を 実現 する

実施の成功について医療 AI医療イメージングにおける 基本的データインフラストラクチャの課題を克服することに 依存していますMellanoxの最適化されたソリューションは,診断医学におけるAIの潜在能力を最大限に活用するために必要な高性能基盤を提供します医療機関が管理し,処理する方法を変化させる医療データこのインフラストラクチャにより 放射線科医はテクノロジー投資の収益を最大化しながら,より正確な診断.