GTC에서 인공지능이 헬스케어 산업에 미치는 영향을 진단해보세요

인공지능(AI)이 헬스케어 산업 지형을 어떻게 변화시키고 있는지 확인하고 싶다면, 현지시간 5월 8일부터 11일까지 미국 캘리포니아 산호세 컨벤션센터에서 개최되는 제8회 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference,이하 GTC)를 살펴보세요.

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인공지능은 뇌종양 진단을 개선시키는 데에 기여하고 있습니다.

GTC의 헬스케어 트랙에서는 50개 이상의 세션이 제공될 예정입니다. GTC 2017에서는 인공지능과 딥 러닝이 어떻게 의료진의 역량을 강화시키는지 확인하고, 방사선학, 병리학, 유전학, 신약 개발 등 각종 부문에서 최근 동향을 살펴볼 수 있답니다.

연구진은 GPU를 사용해서 데이터 분석의 신속성과 정확성을 더하는 알고리즘을 개발하고, 신약 개발을 위해 컴퓨터를 트레이닝하고, 표적 치료법을 도출하고 있는데요. 이를 통해 의료진은 오진율을 낮추고, 암과 같은 공격적인 질병에 대한 새로운 치료법을 찾을 수 있습니다.

 

GTC, 의학 연구진 대거 참여  

이번 GTC 강연에서는 스탠포드 연구진이 뉴럴 네트워크를 트레이닝 해서 숙련된 피부과 의사와 같은 수준의 정확도로 피부암 병변을 인식한 방법을 공유할 예정입니다. 스탠포드 대학의 병리학자들은 방사선 전문의의 진료를 강화할 수 있도록 동일한 딥 러닝 기술을 적용해서 간 병변을 발견하도록 컴퓨터를 트레이닝시켰습니다.

딥 러닝은 새로운 발견을 이끄는 것은 물론, 의료계 전반에서 GPU 컴퓨팅 적용을 확산시키는 동력이 되고 있습니다. 메이오 클리닉의 연구진은 딥 러닝을 통해 생체조직 검사 없이도 뇌종양의 유전자 정보를 포착해냈습니다.

강연 외에도 라디오믹스(radiomics), 영상 분할(image segmentation), 양적 이미지(quantitative imaging)를 주제로 6개의 핸즈온 워크샵이 개최됩니다.

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암세포들의 모양

아래의 세션들은 절대 놓치지 마세요.

  • 커트 랑글로츠(Curt Langlotz), 스탠포드 대학 교수: 방대한 임상 영상 연구 리소스구축 및 유전체 데이터, 세포 은행, 의료 기록 정보 연계를 통해 획기적으로 영상 진단 오류율을 감소시킨 방법을 설명합니다.
  • 마이클 달바이드(Michael Dahlweid), GE 헬스케어(GE Healthcare) 의료 사업부 대표: 딥 러닝의 의료 영상 외 헬스케어 부문에서의 확장성과 의료진이 직면한 도전과제를 해결할 가능성을 발표합니다.
  • 다니엘 골든(Daniel Golden), 아터리스(Arterys): 임상 환경에서 클라우드 컴퓨팅과 딥 러닝을 통해 심장 영상의 오류율을 감소시키는 방법을 제시합니다.
  • 토마스 훅스(Thomas Fuchs), 메모리얼 슬론 케터링 암센터(Memorial Sloan Kettering Cancer Center) 조교수: 진단의학과 의학 연구의 미래를 변화시키기 위해 수백 개의 엔비디아 GPU와 페타바이트 규모의 임상 데이터에 기반한 컴퓨터 병리학 인공지능을 구축한 방법을 설명합니다.
  • 올리비에 게바트(Olivier Gevaert), 스탠포드 조교수: 폐암 환자의 생존율 예측을 위한 딥 러닝 프레임워크를 시연합니다.

이 세션들에 참여하시고, 모든 사람이 보다 많은 의료진, 과학자, 연구자, 학계, 업계 연구 기관을 통해 질병 조기 발견, 양질의 진단, 보다 폭넓은 치료법 등의 혜택을 받을 수 있도록 협력해 주세요.

 

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