의료기관 데이터센터에서 엔비디아 GPU가 중요한 이유

의료기관에서 데이터센터는 병원 관계자들이 앞으로 의료 서비스가 어떻게 변화할지 고민하는 과정에서 가장 먼저 고려해 볼 수 있는 여러 가지 중 어느 하나에 불과한 것이 아닙니다. 반드시 고려해야 하는 대상이죠.

고품질 의료 서비스를 제공하면서 의료비를 합리적 수준으로 유지하기 위해 기본으로 갖춰야 하는 것이 바로 최신 데이터센터를 활용하는 것이죠.

디지털 헬스와 가치 기반 의료, 헬스케어 컨슈머리즘(healthcare consumerism), 빅데이터 분석, 그리고 AI는 의료계가 최근 마주하고 있는 주요 트렌드입니다. 점점 더 많아지는 데이터와 컴퓨팅 집약적인 알고리즘, 고급 분석을 처리할 수 있는 데이터센터를 보유하는 것이 중요합니다.

바로 그런 이유에서 엔비디아는 다음 주 미국 플로리다주 올랜도에서 열릴 북미 의료정보경영학회(HIMSS)에 참석합니다. 이 행사에서 4만 5천명의 업계 리더들이 모여 정보와 기술을 통해 의료 서비스의 품질과 접근성, 비용을 개선하는 방안을 공유합니다.

엔비디아는 아멕스(AMAX)와 시트릭스(Citrix), HPE, 넷앱(NetApp), 누타닉스(Nutanix) 등의 파트너들과 함께 헬스케어의 디지털 혁신과 의료 시설 혁신에 있어 엔비디아가 할 역할에 대해 논의할 예정입니다.

의료계에서는 앞으로 다음과 같은 일들이 일어날 거라고 하네요.

미국 의과대학연합(The Association of American Medical College)은 2030년에 이르면 부족한 의사의 수가 12만명에 이를 것으로 전망한다. ¹ 의료진을 보조하고 이들의 과로를 예방할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요할 것이다.
의료 영상 연구의 70% 이상이 이미 예방적 치료와 국민 건강, 정밀 의료를 위해 딥 러닝을 사용하고 있다.
가트너는 “2025년에 이르면 전체 자동화 헬스케어 서비스 제공 과정 중 65%에 AI가 어떤 형태로든 적용될 것”으로 전망한다. ²
가상화는 의료 기관이 어디서나 어느 디바이스로나 안전하게 환자 데이터에 액세스할 수 있도록 해주며, 이는 원격 의료를 위한 핵심 기술 역할을 한다.

엔비디아의 컴퓨팅용 단일 플랫폼은 의료진과 데이터 사이언티스트, 비즈니스 분석가, IT 관리자들의 요구 사항을 충족하기 위해 가상화PC와 임상 정보학, AI를 최적화합니다. 머신 러닝 분석 실행, AI 애플리케이션 구축과 적용, 최고 수준의 가상 경험을 보유한 인력을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 의료 영상 분석, 교육 비디오 시청 또는 원격 진료 수행 등도 할 수 있죠.

엔비디아 쿼드로 vDWS로 진단 정확성과 의료 서비스 품질 향상

병원과 전문 진료소, 의과대학으로 구성된 학술 보건기관인 네브라스카 메디신(Nebraska Medicine)을 예로 들어 볼까요. 네브라스카 메디신은 멀리 떨어진 진료소에서 근무하는 인력들에 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 제공해 이들이 장소에 구애 받지 않고 파일 공유와 전문 애플리케이션에 액세스 할 수 있도록 해줍니다. 비용과 시간이 절감되죠.

엔비디아 쿼드로 가상 데이터센터 워크스테이션(Quadro vDWS) 소프트웨어와 엔비디아 테슬라 GPU로 실행되는 VDI 솔루션은 네브라스카 메디신 방사선과에 높은 그래픽 품질과 부드러운 장면 전환 기능을 제공해 전체 IT 인프라를 혁신할 수 있는 안정적인 템플릿을 제공하죠.

네브라스카 메디신 기술 시스템 수석 엔지니어 셰인 림바흐(Shane Limbach)에 따르면 엔비디아로 구동되는 가상 워크스테이션이 제공한 경험은 “실제 의료용 워크스테이션만큼 뛰어났다”고 하네요.

“방사선 기술자들은 엔비디아 vGPU를 사용해 골절 감지부터 암 종양 조기 감지에 이르는 여러 이미지 해석 정확도를 향상시킬 수 있습니다”라고 그는 말했습니다.

GPU 기술 컨퍼런스에서 “호라이즌(Horizon)과 엔비디아 GPU로 의료 서비스를 개선하다”라는 주제로 진행될 림바흐의 세션에 참석해 보세요.

운영 효율성과 환자 진료 개선

미국 펜실베이니아주 북동부•중부 지역 우수 의료기관인 가이징거(Geisinger) 환자 생존 예측 향상을 포함한 진료 서비스에 딥 러닝과 머신 러닝을 적용하고 있습니다.

가이징거는 20년 전부터 전자건강기록(EHR)을 사용하기 시작했으며, 이미징 데이터와 ECG, 게놈 데이터와 연계된 종단 EHR 데이터를 포함해 가장 풍부하고 다양한 환자 데이터 중 일부를 보유한 기관이랍니다.

가이징거는 4만장 이상의 3D 뇌 이미지를 사용해 엔비디아 컴퓨팅 플랫폼에서 딥 러닝 모델을 개발하고 구현했으며, 뇌출혈 진단 속도를 앞당길 수 있도록 방사선과 작업 목록을 우선 작업으로 재설정했죠. 이를 통해 환자 진단에 소요되는 시간을 96%나 단축할 수 있었답니다.

이미지 외에도 EHR에서 정형 데이터 형태로 주기적으로 수집되는 환자 데이터와 의료진 기록, 디바이스 데이터, 이미징 연구, 게놈 데이터 등은 실로 방대한데요. AI와 머신 러닝은 이러한 데이터에서 중요한 통찰을 추출하고 의료진에 시의 적절한 임상 권고를 제공합니다. 엔비디아가 GPU에서 전체 데이터 사이언스 플랫폼을 실행할 수 있는 래피즈(RAPIDS) GPU 가속 플랫폼을 구축한 이유도 바로 이 때문이죠.

가이징거 이미징 사이언스·혁신 총괄이자 방사선 전문의인 브랜든 폰왈트(Brandon Fornwalt) 박사는 “의료 서비스의 미래는 점점 더 데이터 중심적으로 바뀔 겁니다. 엔비디아 GPU 기술은 딥 러닝으로 대규모 임상 데이터세트로부터 신속히 통찰을 확보해 이와 같은 미래를 정의할 수 있게 해주죠. 이는 결국 환자들의 수명을 연장하고, 이들에 더욱 건강한 삶을 가져다 줄 것이라 생각합니다”라고 말했습니다.

GTC에서 “대형 지역 의료 시스템에 머신 러닝 적용하기”라는 주제로 진행될 폰왈트 박사의 세션에 참석해 보세요.