本日11/26日曜日は時間の都合上、Deep learningの下記のSessionに参加しました。
Dr. Paul J. ChangのModeratorによるDeep Learning Sessionでした。2017年のRSNAでも数多くのDeep learning &AIに関する演題が出ています。2016年には50程度のAbstractsが、2017年には130程度と2倍以上にAbstractsも増加しています。会場は、立ち見が出るほどの満席でした。
それぞれの演者がそれぞれの立場よりDeep learningのIntroductionを説明していました。Mr. Abdul Hamid HalabiはNVIDIA Deep Learning Instituteからで、NVIDIAが本格的にDeep Learningに組んでいる様子を伝えていました。
https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/
NVIDIAは2015年頃より株価も上昇傾向であると説明されているのもRSNAならではではないかと感じました。学会のLuncheonではなく、通常のSymposiumなどの講演にIndustryが関与していく形も、Deep LearningやAIの世界では普通になるのではないかと感じました。やはりそれだけPlayersも多いのだと感じました。
Dr. Changは、Deep Learningに関して初歩的な説明をしてくれていました。
印象的なのは、Deep learningでRadiologistの仕事がなくなることはないことを、数回に渡り強調していた点です。循環器的には、色々なTechnologyで、より正確な診断や治療が、より簡便に少ない労力で行われることは歓迎です。医学の進歩と共に、より高度で正確な医療が求められており、仕事量が増加する一方なのは明白です。これはRadiologyの世界でも同様であり、Volumeをこなす仕事のStyleから、臨床に役立つValue（価値）を届けることにFocusすべきという説明には納得しました。アメリカで進められている、Volumeをこなすことで売上を上げていく病院経営から、Value（届ける医療の価値）を評価の軸として加えていく方針にも合致するとの説明でした。RadiologistはValue innovatorになるように目指していくべきとの説明には賛成です。
Chicagoは久しぶりであり、前回は1-2日程度の滞在でした。昨日は少しChicagoを歩くことができて、さすがアメリカ第3位の大都市と感じました。
