딥 러닝, 그리고 GPU: 질병 진단의 패러다임을 바꾸다
안녕하세요, 엔비입니다! 어느새 겨울도 막바지에 이르고 있지만, 여전히 쌀쌀한 날씨가 이어지며 자칫 방심하다 감기에 걸리는 경우가 종종 눈에 띄는데요. 감기 치료의 경우 바로 나타나는 증상들로 인해 즉시 약을 찾게 되지만, 눈에 보이지 않는 질병들은 어떻게 대처해야 될까요?
이러한 고민을 해결하기 위해 메디컬 스타트업 비홀드(Behold.ai)를 설립한 뉴욕의 지트 사마스 라웃(Jeet Samarth Raut)씨는 남다른 계기를 통해 창업을 결심했습니다. 당시 그는 다른 직장에 다니고 있었고, 그 와중에 그의 어머니가 유방암을 통보 받았었죠. 바로 2주 전 진행된 방사선 검사 결과에서 아무런 이상이 없었는데도 말입니다.
다행히도 라웃씨의 어머니는 치료를 통해 암을 극복했지만, 이 사건으로 라웃씨는 개발도상국과 같은 지역에선 질병의 검사, 인지 및 해석의 오류로 인해 정확한 진단이 어려운 경우가 많다는 사실을 인지하게 되었습니다. 더불어 기술의 활용이 지금보다 더욱 효율적으로 이뤄질 수 있다는 확신을 가지고 있던 이 젊은 사업가는, 엔비디아 GPU를 기반으로 부정확한 진단을 줄이는 딥 러닝 소프트웨어를 사용하기로 결심했습니다.
이를 계기로 라웃씨가 시작한 스타트업이 바로 비홀드 입니다. 장소를 불문하고 의료인들이 일반적인 방사선 이미지 데이터에서 더욱 정확하고 쉽게 질병을 진단할 수 있도록 돕는 서비스를 제공하겠다는 목표에서 시작한 사업이죠.
누구나 의료 검사의 혜택을 누릴 수 있게 되다
비홀드의 소프트웨어는 엔비디아 GPU를 탑재한 컴퓨터가 신경망 구조를 기반으로 수천 장의 기존 의료 이미지를 인식 및 처리하도록 훈련시킵니다. 이 이미지들이 건강하거나 병에 걸린 것으로 분류되는 과정에서 방사선 전문의들의 피드백 또한 시스템에 입력되고, 이를 토대로 분류의 정확성을 점점 더 높여나가죠.
이와 같은 시스템이 계속해서 발전한다면, 이 분야의 의료인들은 이제 더 이상 직관과 경험에만 의존하지 않고 병에 걸린 조직을 찾아낼 수 있게 될 겁니다. MRI, CT 검사 및 망막 이미지의 시각 데이터를 해석하는 과정에서 컴퓨터가 수행한 대규모의 시각적 인식 작업으로부터 도움을 받을 수 있기 때문이죠. 또한 전문인들은 난민 수용소나 오지 마을 등 장소에 구애 받지 않고 의료 검사를 실시할 수 있게 됩니다.
의료 검사에 혁신을 불러온 딥 러닝 기반 기술
환자가 검진센터에서 검사를 받으면, 그 결과는 방사선 전문의 뿐만 아니라 비홀드의 서버에도 전송되어 딥 러닝 기술이 검사 결과를 분석하고, 질병을 찾아냅니다. 또한 이 이미지는 거대한 양의 데이터로 훈련된 비홀드의 모델이 생성한 병명으로 분류되어 방사선 전문의에게도 다시 전해집니다.
그렇다면 이렇게 복잡한 과정이 필요한 이유는 무엇일까요? 바로 결과가 잘못될 가능성을 줄이기 위해서죠. 방사선 전문의와 비홀드의 대형 서버, 두 곳에서 이미지를 검토함으로써 진단 결과의 정확성을 더욱 높이는 것입니다. 이렇게 철저한 시스템으로 검사가 운영되니, 오진의 가능성은 거의 없어지겠죠.
그는 비홀드가 5천만 개의 변수를 지닌 심층 신경망을 운영할 수 있는 비결이 바로 GPU 프로그래밍의 발전 덕분이라고 말하는데요. 고성능의 엔비디아 GPU가 제공하는 뛰어난 병렬 컴퓨팅 성능 뿐만 아니라 GPU로 가속화되는 엔비디아 쿠다(CUDA) 기반의 심층 신경망(cuda Deep Neural Network, cuDNN)을 활용해 전체 과정의 속도를 혁신적으로 높일 수 있었던 것이죠.
개인의 고통스러운 경험을 전 인류를 위한 더 편안하고 확실한 의료 시스템으로 승화시킨 라웃 씨, 정말 대단하지 않나요? 만약 이 같은 기술이 더욱 발전한다면, 누구도 질병으로 괴로워하지 않아도 되는 시대가 곧 올 수 있을 것이라는 희망을 품게 되는데요. 이처럼 엔비디아는 오늘도 좀 더 나은 세상을 실현하기 위한 노력을 멈추지 않고 있답니다! ^^