방사선 분야에 대한 인공지능 연구는 치료 품질과 접근성, 비용을 향상시킬 수 있는 큰 가능성을 보여 줍니다. 그러나 이러한 연구를 임상에 적용하려면 업계 전반의 대대적인 참여가 필요한데요, 엔비디아가 헬스케어 파트너들의 생태계를 확장시키기 위한 노력을 전개해 온 것은 바로 이런 이유에서 입니다.
엔비디아는 현재 75개 파트너들과 협력해 AI를 헬스케어에 적용하고 있습니다. 파트너 수는 매월 증가하고 있으며, 다양한 병원과 의료 이미징 업체, 연구기관, 헬스케어 스타트업, 헬스케어 제공업체 등이 참여하고 있습니다.
이들 파트너 중 다수는 이번 주 시카고에서 열린 북미 최대 의료기기 전시회인 북미방사선협회(RSNA) 행사에 참석하는데요. RSNA와 엔비디아가 함께 추진해 온 작업과 더불어, 다음과 같은 중요한 개발 사항에 대한 발표가 있을 예정입니다.
· 엔비디아 클라라(Clara) 소프트웨어 개발 키트(SDK)출시
· 의료 영상과 AI 기반 애너테이션(AI Assisted Annotation) SDK를 위한 트랜스퍼 러닝 툴키트(Transfer Learning Toolkit) 공개
· 오하이오 주립 대학교, 엔비디아와 협력해 엔비디아 클라라 플랫폼을 사용한 최초의 자체 AI 마켓플레이스구축
· 미국국립보건원(NIH), 엔비디아와 협력해 AI 도구를임상실험에도입
지능형 이미징: 클라라 SDK 전격 출시
개발자들은 새로이 출시한 클라라 SDK를 사용해 화상 재구성(image reconstruction)과 같이 AI와 시각화, 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션을 사용해야 하는 GPU 플랫폼을 쉽게 활용할 수 있게 됐답니다.
엔비디아 GPU는 지난 12년 이상 의료 이미징 부문에서 핵심적 역할을 해 왔는데요. 진단 영상 방식은 엔비디아 GPU를 사용해 최신 이미지 재구성을 실시간으로 제공합니다. 여기에는 CT 스캔 방사선 양을 줄이기 위한 반복 재구성, MRI 스캔 시간을 단축하기 위한 압축 센싱, 초음파 이미지 품질을 향상시키기 위한 소프트웨어 빔포밍(beamforming) 등이 포함됩니다.
그러나 AI를 활용하면 이미지 획득 기능을 훨씬 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이미징 장비로 최고 수준의 이미지를 얻으려면 AI가 필요합니다. 유나이티드 이미징(United Imaging), 후지필름, 캐논 등의 이미징 기업들은 모두 AI 인프라로 엔비디아 DGX 슈퍼컴퓨터를 도입해 AI 개발을 가속화 하고 있습니다.
클라라 SDK는 개방형 엔비디아 클라라 플랫폼의 일부로, 의료 이미징 업계가 고급 이미징 애플리케이션과 AI 기반 워크플로를 개발하고 도입할 수 있도록 지원합니다.
클리니컬 데이터 사이언스(Clinical Data Science)의 MGH & BWH 센터는 엔비디아 클라라 SDK를 자체 AI 도입 전략의 일부로 채택했는데요. 이들은 복부 대동맥류 감지 모델을 개발했으며, 엔비디아 클라라로 실행되는 뉘앙스 AI 마켓플레이스(Nuance AI Marketplace)에 이를 배포하고 있습니다.
MGH & BWH 센터 임상 데이터 사이언스 센터마크 미할스키(Mark Michalski) 센터장은 “방사선 분야가 현재 개발 중인 수 천 개의 새로운 AI 애플리케이션이 제공하는 이점을 활용하려면, 임상과 이미징 센터에 광범위하게 이를 도입할 수 있는 확실한 경로가 필요하다. 이 도입 경로는 방사선 분야에서 AI 를 더욱 널리 도입하는데 핵심적 역할을 한다”고 말했습니다.
GPU 가속 소프트웨어 도구와 라이브러리, AI 엔진, 컨테이너, 샘플 애플리케이션으로 구성된 클라라 SDK에 대해 자세히 알아보세요.
수천 개 알고리즘이 필요한 방사선 워크플로
방사선 분야에서 그간 해오던 관행을 바꾸려면 수 천여 개 애플리케이션이 필요한데요. AI 애플리케이션에 대한 수요와 각 의료기관이 보유한 환자와 기계, 진료에 AI를 도입해야 하는 필요성은 MGH, BWH, NIH, USCF, OSU, Mayo, KCL 등 50여 곳의 세계 유수 의료기관들이AI 애플리케이션을 개발하기 위해 엔비디아 DGX 시스템에 투자하는 이유이기도 합니다.
엔비디아는 방사선 분야가 AI 애플리케이션을 구축하고 적용하는 능력을 지원할 두 가지 핵심 기술을 발표했습니다.
· 방사선 전문의는 AI 기반 애너테이션 SDK를 활용해 기존 애너테이션 기법 대비 10배 빠른 속도로 데이터 가치를 실현할 수 있습니다.
· 의료진은 의료 이미징용 트랜스퍼 러닝 툴키트를 사용해 환자 맞춤형 AI 애플리케이션을 구성해 적용할 수 있습니다. 모든 방사선 치료가 저마다 다른 장비와 프로토콜, 환자 특성에 기반해 진행된다는 점을 감안하면 이 기능은 매우 중요합니다.
오하이오 주립 대학교(OSU) 웩스너 메디컬 센터 이미징 인포매틱스(Imaging Informatics)과 루치아노 프레베델로(Luciano Prevedello) 매니저는 “우리는 이러한 도구의 중요성을 잘 알고 있다. 데이터 큐레이션은 알고리즘 개발 주기에서 병목으로 작용하는 주된 요인 중 하나이다. 데이터 자체가 본질적으로 복잡하고, 고도로 트레이닝된 애너테이터가 한정돼 있는 이미징 분야에서는 특히 그렇다”고 말했습니다.
그는 또한 “툴키트에 사용되는 트랜스퍼 러닝과 같은 기술은 알고리즘 성능을 저하시키지 않으면서 트레이닝에 필요한 이미지 수를 대폭 감소시킨다. 이는 AI를 활용해 사례를 준비하는, 보다 효율적인 데이터 큐레이션 프로세스와 결합하여 새로운 알고리즘 개발 시대의 문을 열 것”이라고 말했습니다.
오하이오 주립대학교, 최초로 자체 AI 마켓플레이스 구축
첨단 학술 의료 센터이자 대학교인 오하이오 주립대학교 웩스너 메디컬 센터는 엔비디아 클라라 플랫폼을 채택해 임상 이미징용 자체 AI 마켓플레이스를 구축한 최초의 미국 파트너입니다.
방사선 전문의들은 OSU의 AI 마켓플레이스를 사용해 신속히 딥 러닝과 머신 러닝을 자체 워크플로에 적용할 수 있답니다.
오하이오 주립대학교 웩스너 메디컬 센터 리차드 화이트(Richard White) 방사선과 매니저는 “신속한 인공지능 채택은 의료 이미징에 새로운 기회를 열어주었다”며 “우리는 엔비디아와 협력해 워크플로에 AI를 통합하는 과정을 간소화했으며, 이는 환자들에 향상된 의료 결과를 가져다 줄 것”이라고 말했습니다.
OSU는 딥 러닝과 머신 러닝을 도입해 뇌출혈이나 관상 동맥 질환을 감지하는 등 긴급 상황에서 임상 차원의 대응을 개선할 수 있게 됐습니다. 이러한 알고리즘은 응급실 조기 경보 시스템이나 방사선실 작업리스트 최적화, 판독실 진단 보조 등과 같은 수 많은 임상 워크플로에 통합될 수 있습니다.
이는 또 다른 이점으로 이어지는데요. 기업은 도입 플랫폼을 표준화해 이 폭발적인 생태계로 인해 생성되는 모든 훌륭한 AI 애플리케이션을 공유하고 통합할 수 있답니다.
미국국립보건원, 임상 시험에 AI 도구 활용
또한 엔비디아는 연간 1,600건의 임상 시험을 실시하며 미국 최대 연구 병원을 운영하는 미국국립보건원(National Institutes of Health, NIH)과도 협력하고 있습니다.
엔비디아 연구진과 엔지니어를 NIH 임상 센터 의료진을 공동 배치해 연합팀을 구축하는 건데요, 연합팀은 초기 프로젝트로 뇌와 간암 임상 시험을 간소화 하기 위한 AI 도구 조사에 나섭니다.
이 공동 개발 작업의 초점은 이미징, 게놈, 임상 데이터를 통합해 암 환자들에 정밀 의료를 제공할 AI 도구를 개발하는데 있습니다. 특수 AI 데이터 중심 플랫폼과 딥 러닝 기반 라디오믹스(radiomics)를 통해 제공될 예정입니다.
엘리자베스 존스(Elizabeth Zones)는 “의료에 딥 러닝과 같은 강력한 도구를 적용하려면 서로 협력해 의료 이미징을 위한 컴퓨터 모델의 잠재력을 실현하고, 예측 이미징 바이오마커를 개발하는데 도움이 되는 의료진, 병원, 컴퓨터 사이언티스트 등으로 구성된 진정한 다학제 팀이 필요하다”고 말했습니다.
현재 방사선 전문의는 수작업으로 종양을 측정해 기존 지침에 따라 암 단계를 결정하는데요. AI는 임상 전문의들이 감지할 수 없는 방식으로 종양을 자동 특성화하고 측정해 이 과정을 혁신하게 됐답니다.
또한, AI는 종양의 크기나 현재 사용되는 단계 판단 기준을 넘어서는 데이터를 통합해 암 단계의 정확성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다. AI를 통해 발견된 참신한 이미징 바이오마커를 임상 시험에 사용하면, 예측과 맞춤형 정밀 의료로 나아가는 우리의 발걸음을 앞당길 수 있습니다.
AI를 전 세계 방사선 분야에 도입하려면 환자를 위한 알고리즘 작성과 채택에 방사선 전문의들이 참여해야 합니다. 이들이 획기적인 성과를 동료와 공유하고 통합할 수 있는 표준화된 방법을 제공하고, 규제에 발목 잡히거나 개인정보 침해 위험을 덜면서 현장 데이터 분석을 수행할 수 있도록 하는 것도 중요합니다.
지능형 장비와 자동화된 워크플로는 이제 현실이 되었습니다. 엔비디아는 미래 지향적 사고로 업계를 선도하는 이들과 협력해 엔비디아 클라라 플랫폼을 통해 방사선 분야에 AI를 적용할 수 있도록 힘을 실어주고 있답니다.