엔비디아 GPU 기반 AI 의료 플랫폼으로 코로나19 팬데믹에 맞서다

AI 기반 흉부 CT 스캔 고속 분석으로 코로나 종식을 앞당기고 있는 중국의 스타트업, 지금 만나보세요
by NVIDIA Korea

코로나19 팬데믹으로 세계가 유례를 찾기 힘든 혼란에 빠졌습니다.

그러나 슈쿤 테크놀로지(Shukun Technology)의 차오 젱(Chao Zheng) 최고기술책임자(CTO)는 “자사 전략을 조금 변경”하는 것으로 이 사태에 대응할 수 있었다고 합니다.

중국 최고의 AI와 의료인으로 구성된 스타트업 슈쿤 테크놀로지가 심장질환과 뇌졸중을 진단하는 AI 기반 플랫폼 개선 작업이 한창이던 중에 코로나19가 발발했기 때문인데요.

슈쿤 테크놀로지는 발빠르게 전략을 수정했습니다. 코로나19 진단 검사 속도를 높여 줄 흉부 CT 스캔 분석 시스템을 개발하기로 한 것이죠. 일명 ‘렁 닥- 폐렴 에디션 (Lung Doc – pneumonia edition)’이라 불리는 이 시스템은 지난 수개월간 중국 내 30여 개 병원에 납품됐고, 데이터를 통한 학습이 진행되면서 정확도가 더욱 높아질 전망입니다.

차오 젱 CTO는 엔비디아 GPU로 구동되는 Lung Doc이 현재 그 우수성을 인정받아 현재까지 Lung Doc 관련 문의를 해온 다수의 국가에서 사용이 가능하도록 시스템 강화 작업을 진행 중이라고 하네요.

초강력 방사선 전문의

창립 3년 차에 접어든 슈쿤 테크놀로지는 Lung Doc에 앞서 심장질환과 뇌졸중 위주의 제품 라인을 두 차례 선보인 바 있습니다. 슈쿤의 기술은 본질적으로 매우 구체적이고 중요한 기능을 수행하는데요, 바로 방사선 전문의들이 2D와 3D 이미지를 재구성ᆞ분석한 뒤 그 결과에 기초해 진단을 내리는데 소요되는 시간을 단축하는 것이죠.

숙련된 방사선 전문의의 경우 이 과정에 보통 30여 분이 걸립니다. 하지만 다양한 기법과 접근법을 활용하다 보면 시간이 더 늘어나기도 합니다. 슈쿤의 AI를 사용하면 기존 방식 대비 일관성과 속도가 개선돼 재구성을 비롯한 진단 과정 전체를 수행하는 데 단 1분이면 충분합니다.

차오 젱 CTO는 Lung Doc을 “방사선 전문의들이 보다 빠르고 정확한 결과를 산출하도록 돕는 아주 유용한 도구”로 평가합니다.

치명적인 질병에 대한 공용 데이터가 부족한 상황에서 AI 모델을 구축해야 했던 슈쿤 테크놀로지는 병원, 학계, 연구 파트너들로 이루어진 방대한 네트워크로 눈을 돌려 10만 건 이상의 개인 데이터세트를 확보했습니다. 각각의 데이터세트에는 보통 200~300개의 이미지가 포함되어 있죠.

슈쿤 테크놀로지는 모델을 개발할 때 이미징 데이터를 조합해 분할과 분류 작업을 지원하는 방식을 활용합니다. 한 질병에 대해 학습한 내용을 다른 질병들에 적용하는 전이 학습(Transfer learning)을 통해 개발 프로세스의 속도를 높이고 있습니다.

GPU로 크게 향상된 성능

엔비디아 GPU는 슈쿤 테크놀로지에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 슈쿤 테크놀로지는 스타트업에 기본 툴과 전문 지식, 시장 진출을 위한 지원을 제공하는 가상 엑셀러레이터 프로그램인 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)의 회원사이기도 한데요. AI 학습을 위해서는 엔비디아 V100 텐서 코어(NVIDIA V100 Tensor Core)와 P100 GPU가(총 500개) 사용됐으며, 로컬 추론 작업을 위해서 엔비디아 T4 데이터 센터(NVIDIA T4 data center GPUs) 가 사용됐습니다. 병원 내 완벽한 온프레미스 시스템이나 프라이빗 클라우드와 유사한 환경을 조성해 구동할 수도 있죠.

차오 젱 CTO는 개별 GPU가 전 세대 GPU와 CPU 대비 20배 향상된 성능을 제공하고 심장질환과 뇌졸중 관련 제품의 경우에는 인간의 감지능력에 필적하는 수준의 정확도를 확보했다고 설명합니다.

또 미래의 GPU가 학습 프로세스 가속화를 통해 궁극적으로는 높은 정확도를 확보할 것으로 본다며, 병원과 슈쿤 테크놀로지 데이터센터가 실시간으로 상호 교환해 만들고 있는 연합 학습(federated learning) 모델을 통해 자사의 목표를 달성할 수 있을 것이라고 말했습니다.

우선 슈쿤 테크놀로지는 당분간 각 병원과 개별적으로 접촉해 최신 데이터를 획득해야 하는데요, 그러다 보니 종종 개별 시설 간 연결성 문제가 대두되기도 하죠. 연합 데이터 모델로 각 병원을 상호 연결할 수 있다면 로컬 트레이닝만으로도 슈쿤 테크놀로지의 파트너 네트워크를 통해 모든 데이터에 액세스 할 수 있게 될 것입니다.

연합 데이터 구축의 꿈

슈쿤 테크놀로지의 심장질환ᆞ뇌졸중 관련 제품은 현재 중국 전역의 200여 곳 이상의 병원에서 사용되고 있습니다. 그중 상당수가 슈쿤의 AI를 방사선과와 영상의학과에 전면 도입했으며, 실제 환자 데이터에 적용하기에 앞서 1~2개월의 임상 실험을 거치기로 결정하는 곳도 있습니다.

슈쿤 테크놀로지는 데이터의 축적과 연합 모델의 구축에 발맞춰 더 많은 질병과 양상을 다루며 자사 기술의 지평을 확대할 계획입니다. 예를 들어 현재 개발 계획 중인 MRI 솔루션이 완성되면 AI가 보다 많은 임상 환경에 도입될 수 있을 것으로 내다보고 있습니다.

슈쿤 테크놀로지는 또 엔비디아 클라라 애플리케이션 프레임워크(NVIDIA Clara application framework)의 연합 학습 능력을 연구하고 있는데요, 이를 활용하면 연구자와 데이터 사이언티스트가 AI 알고리즘 관련 작업을 공동으로 진행하는 동시에 데이터 보안도 확보할 수 있죠.

차오 젱 CTO는 “의료계 전반에 AI를 확산시킬 계획”이라고 말합니다.

이와 더불어 슈쿤 테크놀로지는 국제 사회와 협력해 코로나19 팬데믹의 종식을 앞당길 수 있도록 최선을 다할 것입니다.