엔비디아는 미국영상의학회(ACR)에서 새롭게 발표한 데이터 사이언스 연구소 플랫폼 'ACR AI-랩(AI-LAB)'에 '엔비디아 클라라 AI 툴킷(NVIDIA Clara AI toolkit)'을 통합한다고 10일 밝혔다. 

양 사는 이미 3개월 간의 파일럿 프로그램을 성공적으로 진행했다.

ACI-AI-랩은 3만8000여명 이상의 ACR 회원과 방사선 전문가들이 인공지능(AI) 알고리즘을 구축, 공유하고 자체 적용해 검증하는 동시에 환자 데이터를 안전하게 보관하도록 해주는 무료 소프트웨어 플랫폼이다.

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.

'엔비디아 클라라 AI 툴킷'은 엔비디아 클라라 개발자 플랫폼의 핵심 구성요소다. 소프트웨어 정의형 의료기기와 지능형 워크플로우를 구현하기 위해 설계됐다. 데이터와 알고리즘 파이프라인을 생성하고 데이터와 이미지 프로세싱, AI 모델 프로세싱, 시각화 라이브러리로 구성된다. 

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.

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 데이터세 트에 주석을 달고 AI 모델을 트레이닝하는 방법을 배우며 기존 AI 알고리즘을 트레이닝하고 수정하는데 사용할 수 있는 AI 툴을 샘플링하는데 도움이 되는 사용자 친화적인 계산 툴을 제공 받게 된다.

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

오하이오 주립대학교(OSU)와 메사추세츠 종합병원(Massachusetts General Hospital), 브리검 여성병원(Brigham and Women’s Hospital)의 임상 데이터 사이언스 센터(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 그 자체로 모델로 가져오는 대신 환자 데이터에 모델을 적용하면 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.

리처드 화이트(Richard White) OSU 웩스너 메디컬 센터(Wexner Medical Center) 방사선 및 의료 이미징 정보학과 과장은 “병원 간 AI 네트워크를 구현하면 한층 강력한 알고리즘과 향상된 효율성이 생성되며, 더 나은 환자 결과로 이어질 것"이라며 "이는 우리가 헬스케어에서 딥 러닝(deep learning)과 머신 러닝을 가속화하는데 도움이 되는 고품질 알고리즘을 사용할 수 있게 한다”고 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-랩 초기버전은 다음달 18일부터 22일까지 미국 워싱턴에서 열리는 2019 ACR 연례 회의에서 공개될 예정이다. 참가자들은 AI 모델을 수정하는데 필요한 AI 툴을 탐색하고 실험해 볼 수 있다.