죄송합니다. 더 이상 지원되지 않는 웹 브라우저입니다.

반도체네트워크의 다양한 최신 기능을 사용하려면 이를 완전히 지원하는 최신 브라우저로 업그레이드 하셔야 합니다.
아래의 링크에서 브라우저를 업그레이드 하시기 바랍니다.

Internet Explorer 다운로드 | Chrome 다운로드

미국영상의학회, 진단 방사선 치료에 엔비디아 클라라 AI 툴킷 채택



AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 미국영상의학회(American College of Radiology, 이하 ACR)에서 새롭게 발표한 데이터 사이언스 연구소 플랫폼 ACR AI-랩(AI-LAB)에 엔비디아 클라라 AI 툴킷(NVIDIA Clara™ AI toolkit)을 통합한다고 밝혔다. 양 사는 이미 3개월 간의 파일럿 프로그램을 성공적으로 진행했다.

엔비디아는 ACR과 협력해 미국 내 수 천여 명의 방사선 전문의들이 각자의 연구소에서 자신들의 데이터를 활용해 진단 방사선학을 위한 인공지능(AI)을 구축 및 사용할 수 있도록 도울 예정이다. ACR-AI-랩은 3만 8천여 이상의 ACR 회원과 방사선 전문가들이 AI 알고리즘을 구축 및 공유하고 자체 적용하며 검증하는 동시에, 환자 데이터를 안전하게 보관하도록 해주는 무료 소프트웨어 플랫폼이다.

엔비디아 클라라 AI 툴킷은 엔비디아 클라라 개발자 플랫폼의 핵심 구성요소로, 소프트웨어 정의형 의료기기와 지능형 워크플로우를 구현하기 위해 설계됐다. 데이터와 알고리즘 파이프라인을 생성하는 플랫폼인 엔비디아 클라라는 데이터와 이미지 프로세싱, AI 모델 프로세싱, 시각화 라이브러리로 구성된다. 툴킷에는 AI용으로 데이터 주석(data annotation)과 모델 트레이닝, 모델 적응, 모델 연합, 대규모 배포를 위한 라이브러리가 포함돼 있다.

ACR AI-랩의 비전을 현실로 만들기 위해서는 GE 헬스케어(GE Healthcare), 뉘앙스(Nuance), 엔비디아 등의 업계 선두적 기업과 헬스케어 스타트업과 주요 연구기관의 방대한 네트워크를 포함한 전체 생태계의 협력이 필요하다. AI-랩을 지원하며 방사선 워크플로우 내에 AI를 배포하기 위한 핵심 솔루션인 GE 헬스케어의 에디슨(Edison) AI 플랫폼과 뉘앙스 AI 마켓플레이스(Nuance AI Marketplace)는 모두 엔비디아 클라라로 실행된다. 

ACR 데이터 사이언스 연구소 FACR 겸 최고 의료 책임자 빕 앨런 주니어(Bibb Allen Jr.)는 “이번 협력은 ACR 데이터 사이언스 연구소의 혁신적인 프로젝트에 있어 중요한 모멘텀이 될 것이다. ACR AI-랩 출시는 방사선 전문의들이 어떠한 환경에서도 임상적 요구사항을 충족하기 위해 자신들이 보유한 환자 데이터로 자체 기관에서 AI 개발에 참여할 수 있는 기회를 제공한다”고 말했다.

엔비디아 헬스케어 부사장 킴벌리 파웰(Kimberly Powell)은 “엔비디아는 AI 사용을 대중화하는 플랫폼을 구축했다. 엔비디아는 클라라 AI를 통해 모든 방사선 전문의가 환자와 임상진료에 맞춤화된 AI 툴을 개발할 수 있도록 지원하고 있다. ACR과의 이번 협력으로 방사선 분야에서 최초로 AI를 보다 쉽게 이용할 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있게 됐다”고 말했다.

시범 프로젝트 성공적으로 마쳐…헬스케어 분야의 AI 대중화 가속화
오하이오 주립대학교(Ohio State University, 이하 OSU)와 메사추세츠 종합병원(Massachusetts General Hospital), 브리검 여성병원(Brigham and Women’s Hospital)의 임상 데이터 사이언스 센터(Center for Clinical Data Science, 이하 CCDS)와의 초기 프로젝트는 엔비디아와 ACR이 민감한 환자 데이터를 공유하지 않고도 AI 알고리즘을 정의할 수 있도록 각 시설·업계와 협력할 수 있는 자산과 경로를 정의하는데 도움을 줬다. 환자 데이터를 모델로 가져오는 대신 환자 데이터에 모델을 가져오면 알고리즘 트레이닝 다양성을 높이고, 알고리즘 검증이 용이해지며, 방사선 전문가가 자체 임상 요구사항에 맞게 알고리즘을 적용하는데 필요한 단계를 학습할 수 있다.

OSU는 엔비디아 클라라 AI 툴킷을 사용해 CCDS가 개발한 사전 트레이닝된 모델을 신속히 가져올 수 있었다. 이 모델은 로컬변수에 맞게 조정됐으며, 추가 테스트와 알고리즘 개선을 위해 성공적으로 OSU 데이터를 분류했으며, OSU 내에서 자체적으로 이뤄졌다. 그 결과, 매우 정확하고 향상된 심장 컴퓨터 단층촬영 혈관 조영술 모델이 만들어졌으며, 이는 공유 가능해 알고리즘 트레이닝, 검증, 테스트 시간을 수일 내로 단축할 수 있었다. 

파트너 헬스케어 최고 데이터 사이언스 책임자 겸 하버드 의과대학 방사선과 교수인 키이스 드레이어(Keith Dreyer)는 “이 소프트웨어는 컴퓨터 프로그래밍 경험이 없는 방사선 전문의가 자체 데이터를 공유할 필요없이 AI 알고리즘을 구축하고 개선할 수 있게 한다. 알고리즘은 보통 트레이닝이 이뤄진 사이트에서 가장 잘 작동하지만, 제한된 트레이닝 세트가 항상 전체를 대표할 수 없다. 다양한 사이트에서 나온 데이터로 AI 모델을 트레이닝하면 복원력이 보장되고, 알고리즘 편향을 줄이는데 도움이 되며, 이는 전체 인구의 추론이 향상되는 결과로 이어진다”고 말했다. 

오하이오 주립대학교 웩스너 메디컬 센터(Wexner Medical Center) 방사선 및 의료 이미징 정보학과 과장 리처드 화이트(Richard White)는 “병원 간 AI 네트워크를 구현하면 한층 강력한 알고리즘과 향상된 효율성이 생성되며, 더 나은 환자 결과로 이어질 것이다. 이는 우리가 헬스케어에서 딥 러닝(deep learning)과 머신 러닝을 가속화하는데 도움이 되는 고품질 알고리즘을 사용할 수 있게 한다”라고 말했다. 

엔비디아 클라라 AI 툴킷 기반 파일럿 프로그램에 사용된 아키텍처는 데이터 수집, 이미지 주석, 이미지 전처리와 변환, 알고리즘 향상을 위한 알고리즘 전송과 로컬 컴퓨팅을 지원하며, 이는 AI 대중화라는 궁극적 목표를 달성하기 위한 필수작업이다.

ACR AI-랩과 엔비디아 클라라에 대한 인용문
GE 헬스케어 에디슨 포트폴리오 전략 수석 부사장인 키스 비글로우(Keith Bigelow)는 “AI 대중화에는 최신 기술뿐 아니라 업계 리더들 간의 긴밀한 협력이 필요하다. GE 헬스케어는 ACR 커뮤니티의 AI-랩 노력을 지원하고, 엔비디아 클라라 AI 플랫폼으로 알고리즘 개발을 가속화하며 미국 전역의 병원에서 사용중인 에디슨 기반 헬스케어 장비와 애플리케이션에 원활히 배포해 비용을 절감하고 환자 결과를 개선할 수 있다. GE 헬스케어는 세계 유수의 의료기기와 워크플로우 애플리케이션에 ACR AI-랩 알고리즘을 준수하며 이를 생산적으로 활용할 수 있는 가장 빠른 길을 만들어 낼 것이다”라고 말했다.

뉘앙스 헬스케어 진단 부사장 겸 총괄을 맡고 있는 캐런 홀츠버거(Karen Holzberger)는 “엔비디아 클라라 AI 플랫폼의 강점과 진단 이미징을 위한 뉘앙스 AI 마켓플레이스를 통합하면 ACR AI-랩 개발자들은 연결된 의료시설 5,800여 곳에 근무하는 방사선 전문의 중 70% 이상의 임상 워크플로우에 AI 알고리즘을 신속히 구축하고 원활히 배포할 수 있게 된다. 또한, 어디서나 사용할 수 있는 뉘앙스 파워스크라이브(Nuance PowerScribe) 방사선 리포팅과 파워쉐어(PowerShare) 이미지 공유 솔루션은 AI 마켓플레이스 구독자들이 일상에서 사용하는 방사선 리포팅과 해석 툴에 자동으로 통합할 수 있는 이미징 AI 알고리즘을 보유한 가장 큰 규모의 시장에 접근할 수 있게 해준다”고 말했다.

ACR AI-랩 출시계획과 사용안내
ACR AI-랩 초기버전은 오는 5월 18일부터 22일까지 미국 워싱턴에서 열리는 2019 ACR 연례 회의에서 공개될 예정이다. 참가자들은 AI 모델을 수정하는데 필요한 AI 툴을 탐색하고 실험해 볼 수 있다. ACR은 공개적으로 사용가능한 환자 데이터세트의 샘플 데이터와 온라인 액세스를 제공할 계획이다.

ACR AI-랩은 ACR 연구, 인증, 등록 프로그램을 위한 수 천여 건의 방사선 실습을 연결하는 기존 플랫폼인 ACR TRIAD(Transfer of Images and Data)에 기반해 구축됐다. 방사선 전문의는 ACR AI-랩을 통해 데이터세트에 주석을 달고 AI 모델을 트레이닝하는 방법을 배우며 기존 AI 알고리즘을 트레이닝하고 수정하는데 사용할 수 있는 AI 툴을 샘플링하는데 도움이 되는 사용자 친화적인 계산 툴을 제공받게 된다.


leekh@seminet.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 반도체네트워크, 무단 전재-재배포 금지>


PDF 다운로드

개인정보보호법 제15조에 의한 수집/이용 동의 규정과 관련하여 아래와 같이 PDF 다운로드를 위한 개인정보 수집 및 이용에 동의하십니까? 동의를 거부할 수 있으며, 동의 거부 시 다운로드 하실 수 없습니다.

이메일을 입력하면,
(1) 신규참여자 : 성명/전화번호/회사명/분야를 입력할 수 있는 입력란이 나타납니다.
(2) 기참여자 : 이메일 입력만으로 다운로드가 가능합니다.

×

회원 정보 수정



* 가입시 이메일만 입력하신 회원은 이름란을 비워두시면 됩니다.