의사는 한 가지 요인을 기반으로 진단을 내리는 경우가 거의 없습니다. 환자의 증상, 검사와 방사선 보고서, 병력과 같은 다양한 데이터 유형을 검토하죠.
베트남의 헬스테크 스타트업 빈브레인(VinBrain)은 AI 진단이 활력 징후, 혈액 검사, 의료 영상 등에서 이 같은 총체적 시각을 가질 수 있도록 지원하고 있습니다.
빈브레인 CEO 스티븐 트루옹(Steven Truong)은 “멀티 모드 데이터는 환자 결과를 개선할 수 있는 정밀 치료를 제공하는 데 핵심입니다. 예를 들어, 우리의 의료 영상 모델은 흉부 X선을 분석하고 환자의 심장, 폐, 뼈에서 발견된 비정상적 결과를 자동으로 관찰할 수 있습니다”라고 말했습니다.
의료 영상 AI 모델이 환자 스캔에서 폐 경화가 보인다고 보고하는 경우, 의사는 X선 분석 결과를 의료 기록을 읽는 대규모 언어 모델(LLM)과 결합하여 환자가 고열이 있는지 알 수 있어 더 구체적이고 신속한 폐렴 진단이 가능하다고 합니다.
베트남 최대 공기업 중 하나인 빈그룹(Vingroup)의 자금 지원을 받는 빈브레인은 DrAid를 개발했는데요. DrAid는 동남아시아에서 유일하게 자동화된 X선 진단용 AI 소프트웨어이며, 흉부 X선에서 흉부 엑스레이에서 폐 허탈 징후를 감지할 수 있는 최초로 FDA 승인을 받은 AI 플랫폼 중 하나입니다.
250만 개 이상의 이미지 데이터 세트로 훈련된 DrAid는 베트남, 미얀마, 뉴질랜드, 미국의 100개 이상의 병원에 배포됐습니다. 이 소프트웨어는 매달 120,000명 이상의 환자의 의료 영상에 AI 분석을 제공합니다. 빈브레인은 실험실 테스트 결과, 의료 보고서, 기타 전자 의료 기록을 분석하는 원격 의료 제품을 포함한 다양한 AI 애플리케이션도 구축하고 있습니다.
이 회사는 최첨단 스타트업의 전문성, 기술, 제품 출시를 지원하는 글로벌 프로그램인 NVIDIA Inception의 회원입니다. 빈브레인팀은 또한 핵심 AI 기술을 개발하고 유명 컨퍼런스에 연구 간행물을 제출하기 위해 마이크로소프트(Microsoft), 스탠포드 대학교(Stanford University), 하버드 대학교(Harvard University), 토론토 대학교(University of Toronto), 캘리포니아 대학교(University of California), 미국 샌디에이고의 학술 연구원들과 협력했습니다.
다양한 모델, 쉬운 배포
빈브레인팀 은 X선, CT, MRI 데이터를 포함해 음성, 텍스트, 비디오, 이미지를 처리하는 300개 이상의 AI 모델을 개발했습니다.
트루옹은 “의료는 복잡하기 때문에 파이프라인에는 전처리, 분할, 객체 감지, 후처리 등 각 단계마다 수백 개의 모델이 필요합니다. 우리의 목표는 냉장고나 가전 제품처럼 병원 내 모든 기기가 GPU 서버에서 실행되도록 이러한 모델을 함께 패키징하는 것입니다”라고 말했습니다.
최근 빈브레인은 의사의 생산성을 최대 80%까지 향상시킬 수 있는 의료 영상 연구의 자동 스크리닝을 위한 온프레미스 NVIDIA GPU 기반 디바이스인 DrAid 어플라이언스(Appliance)를 출시했습니다.
빈브레인은 DrAid 어플라이언스를 사용해, 엣지에서 전처리된 의미지는 더 복잡한 컴퓨팅 워크로드를 위해 클라우드의 NVIDIA GPU로 전송되는 하이브리드 솔루션도 제공합니다.
빈브레인의 DrAid 소프트웨어는 의료 기관이 치료 분야 전체에 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원하는 보안 플랫폼을 개발한 NVIDIA Inception 회원사인 페럼 헬스(Ferrum Health)를 이용해서도 액세스할 수 있습니다.
AI 훈련, 추론 가속화
빈브레인은 NVIDIA DGX SuperPOD를 사용해 의료 이미징, 지능형 비디오 분석, 자동 음성 인식, 자연어 처리, 텍스트 음성 변환을 포함하는 AI 모델을 훈련합니다. 빈브레인은 DGX SuperPOD를 사용해 모델 훈련을 위한 거의 선형 수준의 속도 향상을 달성하여, CPU만 사용한 훈련 대비 100배 더 빠르게 훈련하고 모델 개발 시간을 크게 단축했습니다.
이 팀은 NVIDIA Clara 플랫폼, 의료 영상 개발을 위한 MONAI 오픈소스 프레임워크, 전사(transcription) 모델을 위한 NVIDIA NeMo대화형 AI 툴킷 등을 포함한 엔드 투 엔드 AI 프로덕션 솔루션 NVIDIA AI Enterprise의 소프트웨어를 사용하고 있습니다.
트루옹은 “훌륭한 AI 모델을 개발하기 위해서는 한 번 훈련하고 끝날 수는 없습니다. 신경망을 조정하는 진화 과정입니다”라고 말했습니다.
빈브레인은 AI 프로젝트를 위한 초기 검증 파이프라인을 설정했습니다. 성능 데이터와 피드백을 수집하고 신경망을 미세 조정하기 위해 베트남의 수십 개 병원에서 초기 단계 모델을 테스트합니다.
SuperPOD 외에도 빈브레인은 NVIDIA GPU를 사용하여 런타임 효율성과 배포를 개선했는데요. NVIDIA Triton 추론 서버와 NVIDIA TensorRT를 사용하여 클라우드 기반 NVIDIA Tensor Core GPU에서 수백 가지 이상의 AI 모델에 대한 추론을 간소화합니다.
트루옹은 “더 높은 처리량, 더 빠른 응답 시간, 그리고 무엇보다 중요한 비용편익비 때문에 추론에 NVIDIA GPU를 도입했습니다”라고 말했습니다.
CPU에서 NVIDIA Tensor Core GPU로 전환한 후 빈브레인은 의료 영상 AI에 대한 추론을 3배 이상, 비디오 스트리밍을 30배 이상 가속화할 수 있었죠.
트루옹은 “앞으로 의료 데이터의 멀티 모드 문제를 해결하는 최고의 회사가 되고 싶습니다. AI와 엣지 컴퓨팅을 사용하여 의료 서비스의 품질과 접근성을 개선하여, 전 세계의 환자와 의사들이 인텔리전트 인사이트를 활용할 수 있게 하는 것이 목표입니다”라고 말했습니다.
3월 20일부터 23일까지 온라인으로 열리는 NVIDIA GTC에 등록하고 의료 AI에 대해 더 자세히 알아보세요.