뼈와 뼈 사이를 감싸주는 연골의 마모로 발생하는 골관절염은 심각한 관절 염증을 유발하고 이는 장애까지 유발할 수 있는데요. 골관절염은 상당히 흔한 질환임에도 불구하고 조기에 발견해 예방하기가 매우 어렵습니다.
미국에서는 골관절염 때문에 대부분의 무릎이나 고관절 대치술이 이루어지고 있다고 합니다. 골관절염 중 가장 일반적인 형태는 무릎 관절염으로 60세 이상 남성의 10%, 여성의 13%가 이 질환을 앓고 있는데요. 고령화와 비만 인구 증가로 인해 골관점염 유병율은 점점 높아져 공공보건시스템과 삶의 질에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
오스트리아 스타트업인 이미지바이옵시 랩(ImageBiopsy Lab)은 이와 같은 추세에 제동을 걸고자 나섰습니다. 엔비디아 인셉션 프로그램(Inception program)으로 후원을 받고 있는 기업 중 하나인 이미지바이옵시 랩은 무릎 관절염을 보다 효과적이고 비용 효율적인 방식으로 진단하기 위해 딥 러닝을 활용하고 있습니다.
더 빠르고, 더 효율적인 진단 도구
현재 골관절염은 진행을 막을 수 없는 질환으로 알려져 있습니다. 진단은 환자의 유전정보, 환경 등 배경에 대한 이해와 의료진의 X-선 평면 사진 판독에 전적으로 의존하고 있는데요. 이런 진단법은 시간과 자원이 많이 소요되므로 정확한 진단과 명확한 치료 계획 수립까지 기다리는 시간이 지연될 수 있습니다.
골관절염은 치료제가 없기 때문에 치료는 증상의 완화와 기능 회복에 중점을 두는데요. 그렇기에 초기 진단이 빠르고 정확할수록 골관절염을 더 잘 관리할 수 있습니다.
이미지바이옵시 랩은 컴퓨터 비전과 딥 러닝 알고리즘을 통해 의료진이 평면의 X-선 이미지를 보고 3차원적으로 정확히 이해할 수 있도록 했는데요. 엔비디아 GPU를 사용해 150,000장 이상의 방사선 사진으로 알고리즘을 트레이닝 시켰으며, 이를 통해 의료진은 무릎 뼈 주변 부위의 정확한 측정치를 얻을 수 있습니다. 그 결과 추가 과정이 없이도 환자의 골관절염이 얼마나 심각한지 파악할 수 있습니다.
서버에서 X-레이 영상를 다운받아 영상을 수작업으로 평가하는 대신, 뼈의 강도를 보여주는 방사선 이미지 자동화 분석을 실시간으로 받을 수 있게 되었는데요. 이러한 프로세스의 자동화로 의료진은 기존 수작업으로 영상을 평가할 때보다 시간을 최대 90%까지 절약하여 질병 진단과 치료 계획 수립에 조금 더 집중할 수 있습니다. 초기 단계의 자동화를 통해 현재 환자 1명을 진단하는 데 걸리는 시간으로 4배나 더 많은 환자를 진단할 수 있답니다.
또한, 의료진은 객관적으로 측정된 파라미터(parameter)를 바탕으로 확실한 치료 계획을 세워 병의 진행을 늦출 수 있는데요.
리차드 류하(Richard Ljuhar) 이미지바이옵시 랩 CEO 겸 공동창립자는 “엔디비아 GPU의 성능 덕분에 네트워크 트레이닝을 가속화하고 제품을 더 신속하게 가용할 수 있습니다”라고 말했습니다.
엔비디아 인셉션 프로그램
이미지바이옵시 랩은 엔비디아가 실행하는 인셉션 프로그램(Inception program)에 참여중인 2,200 이상의 벤처 기업 중 하나입니다. 이 가상 액셀러레이터 프로그램은 전 세계 인공지능 기반의 혁신적인 스타트업 기업에 기술력, 전문성 및 마케팅 지원을 제공하고 있습니다.