어디에서나 활용할 수 있는 의료 영상 AI 프레임워크 가속화하는 NVIDIA

미국 캘리포니아 샌프란시스코대학교(UCSF), 신시내티 아동병원(Cincinati Children's Hospital), 스타트업 큐어닷에이아이(Qure.ai) 등 의료 영상 분야의 선두 기관들이 MONAI Deploy를 사용해 연구 혁신을 임상 분야에 활용하고 있습니다
12월 16, 2022 by NVIDIA Korea

인공지능(AI)으로 가속화된 의료 서비스를 규모에 맞춰 제공하려면 수천 개의 신경망이 협력해야 인간의 생리학, 질병, 심지어 병원 운영까지 다룰 수 있습니다. 이는 오늘날 부상하고 있는 스마트 병원 환경에서 중요한 도전 과제가 되고 있는데요.

NVIDIA가 가속화한 MONAI는 65만건 이상의 다운로드가 필요한 오픈소스 의료 영상 AI 프레임워크입니다. 이는 MONAI 애플리케이션 패키지(MAP)를 통해 이러한 모델을 임상 활동에 더 쉽게 쓸 수 있게 만들죠.

MONAI 애플리케이션 패키지는 MONAI Deploy를 통해 제공되는 AI 모델을 패키징하는 방식으로 기존 헬스케어 생태계에 모델을 쉽게 배치할 수 있게 합니다.

신시내티 아동병원(Cincinnati Children’s Hospital)의 라이언 무어(Ryan Moore) 박사는 “전문가들이 십여 가지의 여러 다른 조건을 식별할 수 있도록 영상 부서에 여러 AI 모델을 배치하거나 의료 영상 보고서 작성을 일부 자동화하려고 한다면, 각각에 적합한 하드웨어나 소프트웨어 인프라를 구축하는 데 시간과 리소스가 상당히 많이 소요될 것”이라며, “과거에도 가능한 일이긴 했지만 현실적으로 이루기 어려운 일이었습니다”고 말했습니다.

MONAI 애플리케이션 패키지(MAP)는 프로세스를 단순화합니다. 개발자가 MONAI Deploy 애플리케이션 소프트웨어 개발 키트를 사용해 앱을 패키지화하면, 병원은 사내에서나 클라우드 상에서 그 앱을 쉽게 실행할 수 있습니다. MAP 사양은 의료 영상 상호 운용성을 위한 DICOM와 같은 의료 IT 표준에 부합하기도 합니다.

영국 런던의 의료 이미징 및 가치 기반 의료 센터의 최고 기술 책임자인 조지 카도로(Jorge Cardoso)는 “지금까지 대부분의 AI 모델은 R&D에 머물러 환자 치료에 쓰기 힘들었습니다. 하지만 MONAI Deploy가 이런 장벽을 허물면서 임상용 AI 기술이 현실에서 더 자주 쓰이게 될 전망입니다”고 말했죠.

병원과 헬스케어 스타트업이 채택한 MONAI Deploy

전세계적으로 MONAI Deploy를 채택하는 의료 기관, 학술 의료센터, AI 소프트웨어 개발자는 다음과 같습니다.

  • 신시내티 어린이 병원: 이 의료 센터는 국립 보건원(National Institutes of Health)이 지원하는 프로젝트에서 소아 심장 이식 환자를 돕기 위해 CT 영상에서 심장 용적 분할을 자동화하는 AI 모델용 MAP를 만들고 있습니다.
  • 영국의 국립 보건 서비스(NHS): NHS 트러스트는 MONAI AI 배포 엔진 플랫폼(AIDE)을 4개 병원에 배포하여 연간 500만 명의 환자를 돌보는 의료 전문가에게 질병 감지 AI 도구를 제공합니다.
  • 큐어닷에이아이(Qure.ai): 스타트업 지원을 위한 NVIDIA Inception 프로그램의 회원인 큐어닷에이아이는 폐암, 외상성 뇌손상, 결핵 등의 사용 사례를 다루는 의료 영상 AI 모델을 개발합니다. 이 스타트업은 MAP를 사용해 배포용 솔루션을 패키징하여 임상적으로 활용하는 데 걸리는 시간을 단축합니다.
  • 심바이오시스(SimBioSys): 시카고에 소재한 NVIDIA Inception 회원인 심바이오시스는 환자의 종양을 3D로 표현하여 환자가 특정 치료에 반응하는 양태를 예측하는 데 도움을 주는 정밀 의학 AI 애플리케이션에 MAP를 활용하고 있습니다.
  • 미국 캘리포니아 샌프란시스코 대학교(UCSF): UCSF는 고관절 골절 감지, 간이나 뇌종양 분할, 무릎이나 유방암 분류 등의 활용사례에 여러 애플리케이션과 함께 여러 AI 모델용 MAP를 개발하고 있습니다.

MAP에 의료 영상 AI 배치

MAP 사양은 AI 앱 개발자는 물론 AI 앱을 실행하는 임상 및 인프라 플랫폼에 혜택을 주기 위해 열명 이상의 의료 영상 기관 전문가로 구성된 MONAI Deploy 워킹그룹이 개발했습니다.

개발자의 경우, MAP는 연구자들이 임상 환경에서 모델을 쉽게 패키징하고 테스트하도록 지원하기 때문에 AI 모델 진화를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 인공지능 개선에 도움이 되는 실질적인 피드백을 모을 수 있죠.

클라우드 서비스 공급자의 경우, 클라우드 네이티브 기술을 사용하여 설계된 MAP를 지원하면 MONAI Deploy를 사용하는 연구자와 기업이 컨테이너를 사용하거나 네이티브 앱 통합을 통해 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. MONAI Deploy와 MAP를 통합하는 클라우드 플랫폼은 다음과 같습니다.

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