GTC에서 스포트라이트 받은 헬스케어 스타트업의 AI 솔루션

GTC 2019 엔비디아 인셉션 프로그램에서 내노라하는 헬스케어 스타트업들이 최신 의료 AI 솔루션 사례들을 선보였습니다.
by NVIDIA Korea

수 천명의 사람들이 모여든 컨벤션센터에서 쾌적한 상태로 있기란 쉽지 않습니다. 하지만 다양한 헬스케어 관계자들이 모여 인공지능(AI)과 의료분야 최신 개발 사항을 보여주는 GPU 기술 컨퍼런스 현장이라면 이야기가 달라지겠죠. 

최근 미국 실리콘밸리에서 열린 GTC 2019에서는 40여건 이상의 헬스케어 세션, 4개 패널, 그리고 부스 전시와 모임이 진행됐습니다. 엔비디아 인셉션 프로그램에 참여하는 10여곳의 헬스케어 스타트업도 이 대열에 합류했는데요, 이들 중 다섯 업체는 짤막하게 진행된 막간 토론에 참여했었죠. 

데모, 부스, 모임 등으로 꾸려진 GTC 스타트업 혁신 소개 공간

GTC 현장 한 켠에는 인셉션 스타트업을 위한 공간이 마련됐습니다. 최신 데모를 전시하는 부스도 50여개 설치됐죠. 인셉션 시어터(Inception Theater)에서 막간 토론이 진행됐는데요, 자사 프로젝트에 대해 5분 가량 설명하는 스타트업 세션에 많은 이들이 모여들었습니다.

디지털 헬스 스타트업인 DDH는 자체 부스에서 치아용 애플리케이션과 전신 MRI 스크린, 알츠하이머와 폐암 진단용 AI 모델을 전시했습니다. 올해로 2회째 참가하는 DDH는 올해 포스터 세션에 포스터를 등록하기도 했죠. 

한국 스타트업 루닛(Lunit)은 유방조영상과 흉부 X-레이 등 의료 이미지를 활용한 질병의 정량 평가를 개선하기 위해 AI를 사용합니다. 위양성, 위음성, 불필요한 검사, 특히 생검 같은 외과적 시술을 줄이는 것이 목표인데요, 이 업체는 GTC 부스에서 최신 흉부 X-레이 AI 데모를 시연했습니다. 

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자사 부스에서 GTC 참가자와 이야기를 나누는 짐 하벨카 인폼AI CEO

AI 기반 3D 의료 이미지 분류기와 환자 결과 예측기를 개발하는 인폼AI(InformAI)는 자사 부스에서 부비강(코곁굴) 이미지 분류기를 선보였습니다. 마이크로소프트 애저 클라우드 플랫폼과 현장에 설치된 엔비디아 DGX 스테이션을 통해 엔비디아 V100 GPU로 트레이닝된 이 딥 러닝 모델은 3D CT 두부 스캔으로 23가지 건강 상태를 감지할 수 있습니다. 

또 다른 인셉션 스타트업인 doc.aid는 휴대전화에서 의학 연구를 실행할 수 있는 의료 연구 플랫폼을 선보였습니다. 창립자 겸 CEO인 월터 드 브루워(Walter De Brouwer)는 헬스케어 패널에 참석해 “AI 시대의 헬스케어: 데이터를 활용한 혁신과 그 시사점”을 주제로 토론을 진행했죠. 

패널에서 드 브루워 CEO는 헬스케어 분야에서 데이터세트가 증가하는 추세와 그 시사점 중 하나로 데이터 개인정보보호에 대해 언급했습니다. 특정 딥 러닝 헬스케어 애플리케이션은 데이터를 클라우드로 이전하는데, 이 부분에서 개인정보보호에 대한 사용자들의 우려가 생길 수 있습니다. 이에 대해서 드 브루워 CEO는 환자들이 자신의 정보를 위탁할 수 있는 대안을 내놓았습니다. 

드 브루워 CEO는 “사용자는 모든 정보를 스마트폰에 저장할 수 있으며, 스마트폰에서 예측도 할 수 있죠. Wi-Fi나 클라우드가 없어도 할 수 있습니다. 매우 빠르죠”라고 말했습니다.

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브야사 애널리틱스 등 상위 8개 스타트업이 참여한 인셉션 쇼케이스 현장.

아크샤이 샤르마(Akshay Sharma) doc.ai CTO는 “doc.ai는 GTC에 처음 참가합니다. 앞으로 계속 참가할 수 있길 기대합니다. 이번 참가는 우리가 인셉션 프로그램 회원으로써 의료 연구용 AI를 보여드리고 동종 업체들의 다른 혁신 사례도 볼 수 있는 기회였습니다”라고 말했습니다.

새너제이에 위치한 페어몬트 호텔에서 열린 인셉션 쇼케이스 현장에서는 상위 8개 스타트업이 투자자, 미디어, 업계 고위 관계자 등이 포함된 관객 앞에서 프리젠테이션을 진행했습니다. 생명 과학/헬스케어 기업을 위한 딥 러닝 소프트웨어를 제작하는 브야사 애널리틱스(Vyasa Analytics)는 그 중 한 업체입니다. 8개 업체 모두 이 행사에서 엔비디아 타이탄 RTX GPU를 제공받았죠.

스타트업의 최신 개발 사례 소개하는 세션 진행

이들의 제품과 프로젝트에 대해 한층 심도 있게 들여다 볼 수 있는 세션이 행사 주간에 걸쳐 마련됐습니다. 인셉션 스타트업 중 6개 업체가 진행했는데요. 엔하오 공(Enhao Gong) 섭틀 메디컬(Subtle Medical) CEO는 의료 이미징에 사용하기 부적절한 트레이닝 데이터 문제를 해결할 수 있는 데이터 증강(data augmentation)과 GAN을 소개했습니다. 대니얼 골든(Daniel Golden) 아터리스 (Arterys) 머신 러닝 담당은 간 병변 용적 측정에 사용되는 뉴럴 네트워크에 대한 세션을 진행했죠. 

또 다른 인셉션 스타트업인 이노플렉서스(Innoplexus)는 신속한 신약 개발을 위한 GPU 기반 애플리케이션에 대한 세션과 생명과학 분야의 대용량 텍스트 데이터세트를 활용한 정보분석에 대한 세션을 진행했습니다. 

NE 사이언티픽(NE Scientific)은 딥 러닝을 간 종양 절제 시 컴퓨터화된 수술 지도에 사용할 수 있는 방법에 대해 발표했죠. 

산타클라라 소재 세파소닉스 울트라사운드 솔루션스(Cephasonics Ultrasound Solutions)의 리차드 토비아스(Richard Tobias) CEO는 강력한 AI 지원 초음파 하드웨어 개발에 엔비디아 GPU와 젯슨 자비에 개발자 키트를 사용한 사례에 대해 들려줬습니다. 

초음파 검사로 수집된 대다수의 데이터는 저장과 분석이 채 이뤄지기 전에 폐기되는데요, 리차드 토비아스 CEO에 따르면 GPU 기반 AI 모델로 이 데이터를 분석해 의료진에 도움이 되는 유의미한 정보를 추출할 수 있다고 하네요. 이에 대해서 리차드 토비아스 CEO는 “데이터가 발생된 지점에서 분석을 수행하려는 것이 바로 저희가 하고자 하는 바입니다”라고 말했습니다.

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GTC에서 엔비디아 GPU를 사용해 AI 기반 초음파 솔루션을 개발한 사례를 발표하는 리차드 토비아스 세파소닉스 CEO

다른 의료 이미징 기법과 마찬가지로, 초음파는 수술 등의 상황에서 안전하게 사용할 수 있습니다. AI 모델로 의사가 절개할 부위를 실시간으로 미리 확인할 수 있죠. 

또 다른 인셉션 스타트업인 임퓨전(ImFusion)이 이 세파소닉스 플랫폼을 사용하는데요. 라파엘 프레보스트(Raphael Prevost) 임퓨전 수석 사이언티스트는 발표 세션을 통해 딥 러닝 알고리즘으로 초음파 이미지 향상, 해부학 분류, 2D 비디오 클립의 3D 재구성 등에 대해 설명했습니다.  

T4 GPU 추론 가속화하는 의료 이미징 스타트업

엔비디아 T4 GPU를 사용하면 단 70와트(w) 전력만으로 AI 트레이닝과 추론을 가속화 할 수 있습니다. 이 강력한 GPU는 이미 주요 엔터프라이즈 서버에 사용되고 있어 의료 이미징 스타트업에도 적용할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

12 시그마 테크놀로지스 

미국 샌디에고 소재 스타트업인 12 시그마 테크놀로지스(12 Sigma Technologies)는 폐 CT 스캔을 검사하기 위해 딥 러닝을 사용하며, 방사선 전문의가 포착하기 어려운 미세한 폐 결절을 찾아낼 수 있도록 지원합니다. 폐암은 전체 미국인 암 사망 건 중 약 4분의 1을 차지하는데요, 미세한 악성 결절을 미리 발견하면 폐암을 조기에 진단할 수 있죠. 12 시그마 테크놀로지스는 엔비디아 T4 클러스터를 사용해 기존에 사용한 추론용 GPU 대비 18배 빠른 속도로 폐암 진단 제품을 실행할 수 있습니다. 

인퍼비전 

중국 최고 의료 이미징 스타트업 중 하나인 인퍼비전(InferVISION)도 CT 스캔을 통한 폐 결절 분석과 예측에 집중하고 있습니다. 인퍼비전은 추론에 엔비디아 T4 GPU를 사용해 CPU 대비 약 4배 빠른 속도를 경험했죠. 이 회사가 개발한 인퍼리드 폐 CT(InferRead CT Lung)는 30초 내에 여러 폐 결절을 식별하고 분류해 방사선 전문의의 업무 부담을 줄여줄 수 있는 제품이랍니다. 

섭틀 메디컬

미국 실리콘밸리 소재 섭틀 메디컬(Subtle Medical)은 딥 러닝 기반 의료 이미징 소프트웨어 애플리케이션 세트를 개발합니다. 최초로 FDA 승인을 획득한 섭틀 PET(Subtle PET)는 스캔 이미지를 향상시켜 의료진이 PET 스캔을 최대 4배 빨리 실행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 환자 편의성이 향상되고 방사선 작업 진행도 빨라지죠. 엔비디아 T4에 배포된 섭틀 PET 추론은 CPU 대비 3.5배 빠른 성능을 보입니다.