엔비디아가 올해 초 미국 워싱턴 D.C.에서 개최된 엔비디아 GPU 개발자 컨퍼런스 GTC DC(GPU Technology Conference DC)에서 의학 분야 내 엔비디아 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터 DGX-1의 다양한 활용 사례를 공유하는 자리를 마련했다.
의학 연구 발전을 목적으로 슈퍼컴퓨터 DGX-1을 수여 받은 매사추세츠 종합병원 연구팀이 의료산업에 종사 중인 연구자들과 함께 사례 발표를 진행했으며 이미 수억명에 달하는 사용자들이 스마트폰에서 활용하고 있는 딥 러닝이 의료 분야 발전에 어떤 도움을 주는지에 관해 자세히 설명했다.
매사추세츠 종합병원은 가장 먼저 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨터 엔비디아 DGX-1을 제공받은 전세계 다섯개 연구 기관중 하나다. 엔비디아는 1846년 마취제를 활용한 외과 수술이 처음으로 공개 진행돼 매사추세츠 종합병원 내에서도 역사적인 장소로 여겨지는 ‘에테르 돔(Ether Dome)’에서 엔비디아 DGX-1을 전달했다.
매사추세츠 종합병원 소속 임상데이터과학센터(MGH Clinical Data Science Center)는 오픈 AI 연구소(Open AI Institute), 스탠포드 인공지능 연구소(Stanford Artificial Intelligence Laboratory), benevolent.ai, SAP, 버클리 인공지능 연구소(Berkeley Artificial Intelligence Research Lab)에 이어 DGX-1를 활용하는 연구 기관이 됐다.
이 센터는 이미 GPU를 활용해 상당한 수준의 의료 발전성과를 거두고 있는데 센터 내 연구진은 딥 러닝 기술을 활용해 자체 개발한 골연령 자동 분석기를 시험중에 있다. 이 분석기는 보다 빠르게 어린이의 성장 장애를 진단하며 분석기를 활용한 진단의 정확성 또한 방사선 전문의에 버금가는 수준에 이른다.
나아가 MGH 임상데이터과학센터에서는 방사선학, 병리학 및 유전학 분야를 필두로 AI 및 딥 러닝을 활용한 의학 발전까지 추진하고 있다. 이 센터에서는 매사추세츠 종합병원에서 수집한 방대한 분량의 표현형, 유전자 및 영상 데이터들을 활용해 딥 뉴럴 네트워크를 트레이닝시킴으로써 질병의 탐지와 진단, 치료, 관리를 향상시킬 새로운 방식을 연구, 시험 및 구현할 전망이다. 현재 매사추세츠 종합병원이 보유한 의료 영상 데이터베이스는 100억건에 달한다.
매사추세츠 종합병원 방사선학과 부회장 겸 하버드 의학 대학원 부교수이자 MGH 임상데이터과학센터 상임이사인 키스 드라이어(Keith Dreyer) 박사는 “이 센터에서 추진하고 있는 연구의 목적은 현재의 임상 치료 단계에서 인간과 기계 간 통합을 모색하려는 것”이라며 “축적된 데이터 일부를 활용함과 동시에 기계 내에서 데이터들을 기반으로 한 새로운 정보들을 실질적으로 창출해냄으로써 인간이 환자의 내부에서 발생하는 변화를 인지하기 전일지라도 이러한 변화를 미리 파악할 수 있게 된다”고 말했다.
또 DGX-1은 방사선학 및 의료 영상학과 같이 머신 러닝 기술을 통해 이미 많은 변화를 달성한 분야에서도 인공지능의 도입을 가속화할 것으로 전망된다. 매사추세츠 종합병원 방사선학과장 겸 미국 방사선의학회(American College of Radiologists) 회장인 제임스 브링크(James Brink) 박사는 “방사선학과 관련한 연구에서 머신 러닝이 갖는 중요성은 의심의 여지가 없다”며 “머신 러닝을 활용한 업무의 자동화 및 반자동화를 통해 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 기회가 무궁무진하다고 생각한다”고 전했다.
아울러 DGX-1의 활용으로, 방사선학 및 의료영상학을 비롯해 이미 머신 러닝 기술로 많은 변화를 겪은 분야의 AI 도입이 가속화될 것으로 전망된다. 매사추세츠 종합병원 방사선학과장 겸 미국 방사선의학회(American College of Radiologists) 회장인 제임스 브링크(James Brink) 박사는 “방사선학과 관련한 연구에서 머신 러닝이 지니는 의미는 매우 중요하다”며 “머신 러닝을 활용한 업무의 자동화 및 반자동화를 통해 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 기회가 무궁무진하다고 생각한다”고 전했다.
장기적으로 딥 러닝 기술은 매사추세츠 종합병원을 비롯한 의료 기관들이 생성하는 방대한 의학 연구 및 환자 데이터를 의료진이 적절히 활용할 수 있도록 도와 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하게 될 것으로 예상된다.
매사추세츠 종합병원의 병리과 조교 겸 하버드 의대 병리학 조교수인 롱 리(Long Li) 박사는 “딥 러닝과 다양한 머신 러닝 기법은 매일같이 진행되는 의료 과정의 효율성을 향상시키며 궁극적으로는 정확성 또한 함께 향상 시킬 것으로 전망된다”고 말했다.
