医療の現場でも、AI（人工知能）や機械学習の活用が進んでいます。
特に、画像診断や病気の予測にAIが貢献するケースが増え、医療従事者としてもこれらの技術に興味を持ち始めた方が多いでしょう。
しかし、その技術の裏側では、GPUという特別なコンピュータハードウェアが重要な役割を果たしています。
この記事では、CPUとGPUの違いを分かりやすく説明し、なぜGPUがニューラルネットワークの計算において必要不可欠なのか、医療従事者向けに初心者でも理解できるように解説していきます。
ニューラルネットワークの計算とは？ 実際に何が行われているのか
まず、ニューラルネットワークが何をするものなのかを簡単に説明します。
ニューラルネットワークは、私たちの脳の神経細胞（ニューロン）のつながりを模倣したもので、大量のデータを分析し、画像認識や病気の予測などを行います。
例えば、X線画像をもとに肺がんを自動で検出したり、患者の過去の診断データを使って病気の進行を予測したりすることが可能です。
では、そのニューラルネットワークがどのように計算を行うのでしょうか？
その中心は、掛け算と足し算です。
ニューラルネットワーク計算のプロセス
・入力データに重みをかける（積）
・重みをかけた結果を足し合わせる（和）
・活性化関数を適用し、次の層へ送る
・これを層ごとに繰り返し、最終的に出力結果を得る
各層で入力データに重みをかけて、それを足し合わせることで次の層に情報を送ります。
しかし、それだけではなく、各層での計算結果には活性化関数が適用され、これによりニューラルネットワークは非線形な複雑なパターンを学習できるようになります。
このようにニューラルネットワークは、大量の計算を繰り返してデータの特徴を抽出し、最終的な結果を出しています。
CPUとGPUの違い：私たちの身近な例で理解する
CPUとは？
CPU（中央処理装置）は、私たちが普段使っているコンピュータやスマートフォンに搭載されている部品で、あらゆる計算や指示を処理する役割を持っています。
たとえば、医療ソフトで患者データを管理したり、インターネットで調べものをしたりする際に使われているのがCPUです。
CPUは、1回に少数の計算を非常に素早く処理するのが得意です。
ただし、現代のCPUは複数のコアを持ち、並列処理も可能です。
GPUとは？
GPU（グラフィックス処理装置）は、本来は画像や映像を処理するために開発された部品です。
たとえば、映画や医療画像の細かい部分をコンピュータ上で表示するために、何千もの小さなピクセルを一度に計算する必要があります。
そのため、GPUは大量の単純な計算を同時に処理することが得意です。
これを例えるなら、CPUは料理を一品ずつ丁寧に作るシェフのような存在です。
一方、GPUは一度に何十種類もの料理を大勢のシェフが同時に調理しているかのようです。
CPUは複雑な計算を一度に少量しか処理できませんが、GPUは同じタイプの計算を大量に、しかも同時に処理する能力を持っています。
ニューラルネットワークの計算では、このGPUの「同時に大量の計算をこなす力」が非常に重要になります。
なぜGPUが機械学習に最適なのか？ 医療分野の具体例で考える
ニューラルネットワークは、先ほど説明したように膨大な掛け算と足し算を繰り返し行います。
この膨大な計算を「一つずつ順番に処理」するCPUよりも、「多くの計算を同時に処理できる」GPUが圧倒的に速く、効率的です。
では、実際にどれくらいの差があるのか、具体的な数値で考えてみましょう。
計算速度の違い：CPU vs GPU
たとえば、医療画像を使った機械学習モデルを訓練するとします。
CPUだけで行った場合、モデルの訓練に数時間かかることもありますが、GPUを使用することで、同じ訓練を数分から数十分に短縮できるケースもあります。
この速度差は、使用するアルゴリズムやデータセット、ハードウェア構成に依存しますが、一般的にGPUを使うことで大幅な時間短縮が可能です。
GPUが活躍する医療分野の実例
医療分野では、特に画像診断の分野でGPUが大きな役割を果たしています。
たとえば、CTスキャンやMRI画像をもとに腫瘍や疾患の可能性を示すAIシステムは、医師をサポートするために開発されています。
これらのシステムは異常の疑いがある箇所を検出し、医師が診断を行う際の参考情報として利用されます。
最終的な診断は医師が行い、AIはあくまで補助的な役割を果たします。
もう一つの例として、病気の予測モデルがあります。
患者の過去の診断データや症状をもとに、将来的にどのような病気にかかりやすいかを予測するAIは、医師が診療方針を決める際の参考材料として使われます。
このようなモデルも、GPUによる高速な計算で作成されるため、現場で即座に活用できるのです。
まとめ
ニューラルネットワークの計算には、膨大な数の掛け算と足し算が必要であり、それを効率よく行うためにGPUが欠かせません。
CPUとGPUの違いを理解することで、なぜGPUが医療における機械学習で重要なのか、そしてその技術がどのように私たちの業務を助けるのかを把握できたでしょう。
医療現場でAI技術がますます発展していく中で、特に画像診断や病気の予測といった分野でGPUの力を借りることは、診断スピードの向上や医療の質の向上に大いに貢献するでしょう。
今後、AIや機械学習の技術を業務に取り入れていく際には、CPUとGPUの違いを理解し、適切なハードウェアの選択が重要となります。
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