당뇨병 환자나 당 섭취량을 모니터링하는 사람들은 자신 앞에 놓여진 쿠키를 보고 “이 쿠키를 먹으면 내 혈당 수치에 어떤 영향을 미칠까?”라고 궁금해 할 수 있죠. 이제 생성형 AI 모델이 그 답을 예측할 수 있습니다.
Weizmann 과학 연구소, 텔아비브에 본사를 둔 스타트업 Pheno.AI와 NVIDIA의 연구원들은 과거의 혈당 모니터링 데이터를 기반으로 개인의 미래 혈당 수치 및 기타 건강 지표를 예측할 수 있는 AI 모델인 GluFormer의 개발을 주도했습니다.
Harvard Health Publishing과 NYU Langone Health에 따르면 지속적인 혈당 모니터링 데이터는 당뇨병 전단계 또는 당뇨병 환자를 보다 빠르게 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. GluFormer의 AI 기능은 이 데이터의 가치를 더욱 향상시켜 임상의와 환자가 이상 징후를 발견하고 임상시험 결과를 예측하며 최대 4년 전에 건강 결과를 예측할 수 있도록 도와줍니다.
연구진은 식이 섭취 데이터를 모델에 추가한 후 GluFormer가 특정 음식과 식단 변화에 따라 개인의 포도당 수치가 어떻게 반응할지 예측하여 정밀 영양을 제공할 수 있음을 보여주었습니다.
당뇨병 발병 위험이 높은 사람들의 혈당 수치를 정확하게 예측하면 의사와 환자가 예방 치료 전략을 더 빨리 채택하여 환자 치료 결과를 개선하고 2030년까지 전 세계적으로 2조 5천억 달러에 달할 수 있는 당뇨병의 경제적 영향을 줄일 수 있습니다.
GluFormer와 같은 AI 도구는 수억 명의 성인 당뇨병 환자에게 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 당뇨병은 현재 전 세계 성인의 약 10%가 앓고 있으며, 2050년에는 그 수가 두 배로 증가하여 13억 명이 넘는 사람들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 당뇨병은 전 세계 10대 사망 원인 중 하나이며 신장 손상, 시력 상실, 심장 질환 등의 부작용을 동반하는 질병입니다.
GluFormer는 순차적 데이터의 관계를 추적하는 일종의 신경망 아키텍처인 트랜스포머 모델입니다. 이 경우 텍스트 대신 포도당 수치를 생성한다는 점에서 OpenAI의 GPT 모델과 동일한 아키텍처입니다.
“의료 데이터, 특히 지속적인 포도당 모니터링은 일생 동안 생물학적 과정을 추적하는 일련의 진단 검사로 볼 수 있습니다.”라고 NVIDIA의 AI 연구 수석 디렉터인 Gal Chechik은 말합니다. “저희는 긴 텍스트 시퀀스를 위해 개발된 트랜스포머 아키텍처가 일련의 의료 검사를 수행하고 다음 검사 결과를 예측할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 진단 측정이 어떻게 발전하는지에 대해 학습합니다.”
이 모델은 10,000명 이상의 비당뇨병 연구 참가자의 14일간의 혈당 모니터링 데이터로 훈련되었으며, 웨어러블 모니터링 장치를 통해 15분마다 데이터를 수집했습니다. 이 데이터는 데이터 수집 및 분석을 통해 인간의 건강을 개선하는 것을 목표로 하는 스타트업인 Pheno.AI의 이니셔티브인 Human Phenotype Project의 일환으로 수집되었습니다.
이 논문의 수석 저자이자 Weizmann 과학연구소의 박사 과정 학생이자 NVIDIA 연구원인 Guy Lutsker는 “이 연구를 가능하게 한 두 가지 중요한 요소, 즉 NVIDIA가 제공하는 생성형 AI 기술의 성숙과 Weizmann 연구소의 대규모 건강 데이터 수집이 동시에 이루어졌습니다.”라고 말했습니다. “이를 통해 데이터에서 흥미로운 의학적 인사이트를 추출할 수 있는 독보적인 위치에 서게 되었습니다.”
연구팀은 15개의 다른 데이터 세트에서 GluFormer를 검증한 결과 당뇨병 전단계, 제1형 및 제2형 당뇨병, 임신성 당뇨병, 비만을 포함한 다른 그룹의 건강 결과를 예측하는 데에도 잘 일반화된다는 사실을 발견했습니다.
연구팀은 모델 트레이닝과 추론을 가속화하기 위해 NVIDIA Tensor 코어 GPU 클러스터를 사용했습니다.
GluFormer는 포도당 수치 외에도 간과 췌장 같은 장기 주변의 체지방 양을 측정하는 내장 지방 조직, 당뇨병 위험과 관련된 수축기 혈압, 제2형 당뇨병과 관련된 수면 무호흡증을 측정하는 무호흡-저호흡 지수 등의 의학적 수치를 예측할 수 있습니다.
아카이브에서 GluFormer 연구 논문을 읽어보세요.