전 세계 의료 시스템은 2030년까지 약 450만 명의 간호사가 부족할 것으로 예상되는데요. 주된 이유로는 심각한 번아웃이 꼽힙니다. 이런 상황 속에서 제조 대기업인 폭스콘(Foxconn)은 누라봇(Nurabot)과 같은 NVIDIA 가속 솔루션을 활용해 일선 병원의 부담을 덜어주고 있습니다. 누라봇은 약물, 샘플 운반 등 시간이 오래 걸리고 피로도가 높은 작업을 덜어주는 협동 간호 로봇입니다.
누라봇은 NVIDIA 기술로 개발돼, 대만 주요 의료 기관에 배포된 폭스콘의 스마트 병원 애플리케이션 중 하나인데요. 폭스콘의 여러 애플리케이션에는 환자 건강 모니터링을 지원하는 AI 모델, 병원 경영진의 설계와 계획 업무를 지원하는 병원 시설 디지털 트윈 등이 있습니다.
이러한 애플리케이션은 의료 기관을 NVIDIA 물리 AI와 3가지 컴퓨터 솔루션으로 구동되는 스마트 병원으로 탈바꿈시킬 수 있습니다. 먼저 대규모 AI 모델은 슈퍼컴퓨터에서 훈련되고 정교하게 다듬어집니다. 다음으로 시뮬레이션 단계에서 디지털 트윈을 통해 병원 설계, 시스템 테스트, 로보틱스 훈련이 진행되죠. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 시스템으로 로봇과 센서에서 신속하게 AI 추론이 실행됩니다.
대만 의료 기관들은 폭스콘의 스마트 병원 솔루션을 도입해 임상의를 지원하고 환자 치료 수준을 향상시키고 있습니다. 여기에는 타이중 재향군인 종합병원(Taichung Veterans General Hospital, TCVGH), 바이샤툰 퉁 병원-마주 병원(Baishatun Tung Hospital – Mazu Hospital), 카디널 티엔 병원(Cardinal Tien Hospital)이 포함됩니다.
TCVGH 간호국 부국장인 Shu-Fang Liu는 “대만은 디지털 의료 혁신에 대한 강력한 추진력과 함께 고도로 발달된 의료 인프라를 갖추고 있습니다. 따라서 로보틱스 통합에 이상적인 환경을 조성하고 있죠. 로봇은 역량을 강화해 보다 집중적이고 의미 있는 간호를 제공할 수 있게 해줍니다”고 말했습니다. TCVGH는 현재 누라봇의 현장 실증을 진행하고 있습니다.
데이터센터에서 엣지까지 스마트 병원 지원
폭스콘의 스마트 병원 솔루션은 데이터센터에서 시작됩니다. 이 데이터센터는 고성능 컴퓨팅을 활용해 대규모 AI 파운데이션 모델을 개발하는데요. 예를 들어 NVIDIA NeMo 프레임워크로 개발된 거대 언어 모델(LLM)인 폭스브레인(FoxBrain)은 NVIDIA Hopper GPU로 훈련돼 텍스트 음성 변환, 자동 음성 인식, 자연어 처리가 가능합니다.
또한, 폭스콘은 NVIDIA DGX 시스템을 갖춘 혼하이 슈퍼 AI 컴퓨팅 센터 1(Honhai Super AI Computing Center 1)을 활용해 의료 전용 AI 모델을 개발하고 있습니다. 이 모델은 NVIDIA AI 기반의 폭스콘 코닥터(CoDoctor) AI 플랫폼을 통해 제공되는데요. 망막 이미징, 생체 신호 모니터링, 부정맥 검사, 암 검진 등에서 진단 정확도를 높이고 임상 워크플로우를 최적화합니다.
또한, 폭스콘은 의료 기관들과 협력해 동영상 검색과 요약을 위한 NVIDIA AI Blueprint를 도입하고 있습니다. 이는 실시간 동영상 데이터를 분석해 의료진에게 의료 관련 문제 상황을 알리고, 병원 관리팀을 위한 시각적 요약을 생성할 수 있죠.
폭스콘은 NVIDIA와 주요 학술 의료 기관이 공동으로 개발한 오픈소스 의료 이미징 플랫폼 MONAI에 자사 관상동맥 세분화 AI 모델 코로세그멘테이터(CoroSegmentater)를 제공할 계획입니다. 이 모델은 3D 의료 이미지 세분화를 위한 MONAI Auto3DSeg 프레임워크를 기반으로 하며, 진단과 수술 전 계획, 환자 교육 등에 활용될 수 있습니다.
임상 의료진은 NVIDIA OVX 서버에서 실행되는 심장, 혈관계의 3D 시각 자료에서 AI가 부위별로 세분화한 데이터를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이 과정에서 NVIDIA Omnvierse 플랫폼 기반의 NVIDIA 헬스케어용 Isaac이 활용되죠. 또한, 폭스콘은 Omnvierse를 통해 유방암 환자의 종양에 대한 약물 치료 효과를 시뮬레이션하는 도구도 개발했습니다.
폭스콘은 생물학적 시뮬레이션 외에도 TCVGH, 바이샤툰 퉁 병원-마주 병원, 카디널 티엔 병원과 협력해 NVIDIA Omnvierse를 사용한 의료 시설 시뮬레이션을 진행하고 있습니다. 이 병원들은 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 통해 새로운 시설의 설계를 계획하고, 운영을 최적화하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내리고 있습니다. 동시에 로봇 훈련을 위한 시뮬레이션도 구축하고 있죠.
예를 들어, TCVGH는 간호 구역과 병동 한 곳을 디지털 트윈으로 구축했습니다. 실제 환경에서 테스트를 진행하기에 앞서, 로보틱스 시스템이 가상 복도를 통과하는 연습을 수행한 것입니다.
타이중 재향군인 종합병원, 협동 간호 로봇 시범 운영
누라봇은 폭스콘과 일본 다국적 기업인 가와사키 중공업(Kawasaki Heavy Industries)가 제작했는데요. 폭스브레인 LLM, 헬스케어용 Isaac을 이용한 가상 훈련, NVIDIA Jetson Orin 장치에서 구동되는 NVIDIA Holoscan 센서 처리 플랫폼 기반 온보드 컴퓨팅을 통해 작동합니다.
폭스콘은 누라봇이 약품 전달, 샘플 운반, 병동 순찰 등 임상 업무에 활용되면 간호사의 업무량을 최대 30%까지 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.
Shu-Fang Liu는 “병동 중 한 곳에서는 누라봇을 활용해 상처 치료 키트와 건강 교육 자료를 환자 침대까지 전달하고 있습니다. 간호사에게 로봇 어시스턴트가 있다는 건 육체적 피로를 줄여줄 뿐 아니라, 병실을 여러 번 오갈 필요가 없어 환자에게 더 집중할 수 있게 해주죠”라고 말했습니다.
환자 면회 시간 동안 누라봇은 환자와 방문객을 안내해 일선 직원들의 행정 업무량을 줄여줍니다. 또한, 근무자가 적은 야간 시간에는 부족한 인력을 보충해 도움을 줄 수 있죠.
Shu-Fang Liu는 간호 로봇이 곧 여러 언어로 환자와 대화하고, 개개인을 인식해 맞춤화된 상호작용을 제공할 수 있기를 희망합니다. 간호사가 환자를 이동시키는 데도 도움을 줄 수 있기를 바라죠.
예를 들어, 폐질환이 있는 환자가 호흡 운동을 위해 병상에서 일어나 의자로 이동하기까지 간호사 두 명의 도움이 필요할 수 있습니다. 이 때 누라봇과 같은 간호 로봇의 도움을 받으면, 간호사 한 명만으로도 업무를 수행할 수 있습니다. 다른 간호사는 다른 병동 환자를 돌보는 데 집중할 수 있는 것이죠.
TCVGH의 누라봇 현장 실증은 간호사와 환자들로부터 긍정적인 반응을 얻고 있습니다. TCVGH는 간호 팀을 지원하기 위해 올해 말까지 수십 대의 로봇 유닛을 도입할 예정입니다.
NVIDIA 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 대만 타이베이에서 열린 COMPUTEX 키노트에서 폭스콘의 의료용 솔루션을 강조했습니다. 5월 21일부터 22일까지 개최되는 GTC Taipei에서 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.