엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 현지시간 12월 1일부터 6일까지 미국 시카고에서 열리는 북미 최대 연례 방사선 의료기기 전시회인 북미방사선의학회 2019(Radiological Society of North America, 이하 RSNA)에서 엔비디아 클라라 연합학습(NVIDIA Clara Federated Learning, 이하 클라라 FL)을 최초로 공개했다.

클라라 FL은 분산형 협력 학습(distributed, collaborative learning) 기술을 이용해 환자 데이터를 의료서비스 공급자가 내부적으로 보관할 수 있게 하는 시스템이다. 엔비디아 클라라 FL은 최근 출시된 엔비디아 EGX 지능형 엣지 컴퓨팅 플랫폼(NVIDIA EGX intelligent edge computing platform)에서 구동된다.

올해 RSNA에는 엔비디아 기술로 인공지능(AI)을 방사선 분야에 적용하기 위해 100여 명의 전시업체가 참석했다. 이는 의료업계에서 사용되는 AI 분야의 전환점이 될 전망이다. AI의 엄청난 잠재력에도 불구하고, 의료업계는 환자들의 개인정보를 보호하는 동시에 AI 모델 학습에 필요한 방대한 양의 데이터에 접근해야 하는 문제에 직면해 있다. 엔비디아는 의료업계와 함께 해당 문제를 고민하면서 해결책을 찾고 있다.

개인정보를 보호해주는 AI, 연합학습
클라라 FL은 환자의 개인정보를 보호하는 분산형 협력 AI 모델 학습용 레퍼런스 애플리케이션이다. 글로벌 시스템 제조업체를 통해 엔비디아 NGC-레디 포 엣지 서버(NGC Ready for Edge servers)에서 구동되는 분산형 클라이언트 시스템으로 로컬에서 딥 러닝 학습을 진행하고, 보다 정확한 글로벌 모델 학습을 위해 서로 협력할 수 있다.

클라라 FL 작동방식은 다음과 같다. 우선 클라라 FL이 헬름 차트(Helm chart)로 패키징된 후 쿠버네티스(Kubernetes) 인프라 상에서 간소화된 형태로 실행된다. 엔비디아 EGX 플랫폼은 연합 서버와 협업 클라이언트를 안전하게 프로비저닝해 애플리케이션 컨테이너와 초기 AI 모델 등 연합학습 프로젝트를 시작하기 위해 필요한 모든 것들을 제공한다.

클라라 FL을 사용하는 병원들은 3D 슬라이서(slicer), MITK, 포비아(Fovia), 필립스 인텔리스페이스 디스커버리(Philips Intellispace Discovery)와 같은 의료용 뷰어에 적용된 엔비디아 클라라 AI 지원 어노테이션 SDK(NVIDIA Clara AI-Assisted Annotation SDK)를 활용해 환자들의 데이터를 레이블링한다. 엔비디아 AI는 사전 학습된 모델과 전이 학습(transfer learning) 기법을 이용해 방사선 전문의의 레이블링 업무를 지원하고, 복잡한 3D 연구에 소요되는 시간을 몇 시간에서 몇 분까지 단축시킨다.

클라라 FL을 사용하는 모든 병원의 엔비디아 EGX 서버는 로컬 데이터에 글로벌 모델을 학습시킨다. 로컬 학습결과는 안전한 연결장치를 통해 연합학습 서버에 다시 공유된다. 이 접근방식은 연합 평균화(federated averaging)를 통해 새로운 글로벌 모델을 만들고, 환자 기록을 제외한 부분적인 모델 가중치를 공유하여 환자들의 개인정보를 보호한다.

이 과정은 AI 모델의 정확성이 원하는 수준까지 높아질 때까지 반복된다. 이와 같은 분산된 접근방식은 환자의 개인정보는 보호하면서 높은 성능을 갖춘 딥 러닝을 제공한다.

의료용 AI 분야를 선도하는 미국과 영국
미국영상의학회(ACR, American College of Radiology), 매사추세츠 종합병원(MGH, Massachusetts General Hospital), 임상 데이터 사이언스 전문 BWH 센터(BWH Center for Clinical Data Science), UCLA 헬스(UCLA Health) 등 세계의 대형 의료업체들이 해당 기술을 선도하고 있다. 이들은 의사, 환자, 그리고 의료 데이터, 애플리케이션, 디바이스 사용이 증가하면서 동시에 환자들의 개인정보가 반드시 보호되야 하는 의료 시설에 필요한 맞춤형 AI 개발을 목표로 하고 있다.

ACR은 의료영상용 국가 플랫폼인 AI-LAB에 엔비디아 클라라 FL를 시범 운영하고 있다. AI-LAB은 ACR의 의료영상 회원 3만8천 명이 AI 모델을 안전하게 구축, 공유, 조정, 검증하도록 할 계획이다. 델(Dell), 휴렛팩커드엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise), 레노보(Lenovo), 슈퍼마이크로(Supermicro)를 포함한 AI-LAB을 사용하고자 하는 의료서비스 업체들은 다양한 엔비디아 NGC-레디 포 엣지 제품들을 선택해 사용할 수 있다.

UCLA 방사선학과(UCLA Radiology) 또한 AI를 이용하기 위해 엔비디아 클라라 FL을 사용하고 있다. UCLA는 최고의 의료센터로서 클라라 FL의 효과를 검증하고, 차후에는 캘리포니아 대학교(University of California) 전체 시스템에 이를 확대 적용할 수 있다.

뉴잉글랜드 파트너스 헬스케어(Partners HealthCare in New England) 역시 엔비디아 클라라 FL을 활용한 새로운 이니셔티브를 발표했다. 매사추세츠 종합병원과 브리검 여성병원(Brigham and Women's Hospital)의 임상 데이터 사이언스 센터(Center for Clinical Data Science, CCDS)가 주도하여 파트너스 헬스케어 시스템의 데이터 자산과 임상전문지식으로 진행될 예정이다.

엔비디아는 영국에서 킹스 컬리지 런던(King's College London), 의료 분야 전문 머신러닝 기업 오우킨(Owkin)과 제휴해 국가보건서비스(National Health Service, NHS)의 연합학습 플랫폼을 구축하고 있다. 엔비디아 클라라에서 운영되는 오우킨 코넥트(Owkin Connect) 플랫폼은 알고리즘이 로컬 데이터세트를 학습하며 한 병원에서 다른 병원으로 전송될 수 있도록 지원한다. 또한 개별 병원에 모델 학습에 사용된 모든 데이터를 수집하고 추적하는 블록체인 분산원장(blockchain-distributed ledger)을 제공한다.

이 프로젝트는 초기에는 런던 최고의 의과 대학 부속 병원을 연결해 암, 심장마비, 신경퇴행성 질병 등의 연구를 가속화하는 AI 서비스를 제공하고 2020년까지 최소 12개의 영국 병원에 확대될 예정이다.

모든 병원업무를 스마트하게 지원
스탠포드 병원(Stanford Hospital)과 같은 의료센터들은 센서의 급속한 확산으로 모든 시스템을 스마트 시스템으로 전환하는 작업을 하고 있다. 일반 센서를 지능형 센서로 전환하기 위해서는 강력한 저전력 AI 컴퓨터가 필요하다.

이는 엔비디아가 빠른 데이터 전송 속도로 이미지와 영상을 처리해 현장진료시에 AI 추론(inference)과 3D 시각자료를 제공하는 임베디드 AI 개발자 키트인 엔비디아 클라라 AGX를 출시하는 이유다.

클라라 AGX는 자율주행차를 제어하는 프로세서와 동일한 프로세서인 엔비디아 자비에(Xavier) SoC로 구동된다. 클라라 AGX는 10W의 낮은 전력을 소비하므로 의료기기에 내장되거나 작은 보조 시스템에 탑재되기에 적합하다.

하이퍼파인(Hyperfine)은 세계 최초의 휴대용 현장진료 MRI 시스템으로, 클라라 AGX의 성능을 완벽하게 보여주는 제품이다. 하이퍼파인은 RSNA 행사장내 엔비디아 부스에서 전시될 예정이다.

하이퍼파인 시스템은 수 많은 의료 장치, 수술용 도구 세트, 환자 모니터링 디바이스, 스마트 의료용 카메라 중 최초로 클라라 AGX를 사용할 것으로 예상되는 시스템이다. 이는 AI로 구동되는 의료장치 인터넷(AI-enabled internet of medical things)의 시발점이 될 전망이다.

엔비디아 클라라 SDK는 엔비디아의 사전체험 프로그램을 통해 제공될 예정이다. 사전체험판에는 내시경 영상 스트리밍용 AI 추론과 초음파용 소프트웨어 빔포밍(beamforming) 등 두 가지 인기 용도로 사용되는 레퍼런스 애플리케이션이 포함된다.

RSNA 2019의 엔비디아
RSNA AI 쇼케이스 10939 부스에서 엔비디아와 많은 의료 파트너를 확인해 볼 수 있다. 엔비디아는 AI를 통해 환자 데이터를 안전하게 보호하는 법을 포함한 AI 기반 최신 의료 이미징 기술을 선보일 계획이다.

RSNA에서는 AI를 사용해 연구를 발전시키고 임상 워크플로우를 가속화하는 법을 공유할 예정이다. 자세한 행사 정보는 아래 웹사이트에서 확인해 볼 수 있다.

https://www.nvidia.com/en-us/events/rsna/