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중환자 진단 속도 높이는 AI인텔 오픈비노(OpenVINO™) 툴킷으로 초기 테스팅 단계에서 GE 헬스케어는 딥러닝 최적화에서 3.3배 향상된 결과를 달성했는데, 이는 환자들에게 더욱 빠른 치료를 제공할 수 있도록 우선순위 결정과 위독한 상태에
박현진 기자 | 승인 2018.11.30 09:11
사진은 GE헬스케어의 '인공지능 의료의 미래가 여기에 있다' 보고서 표지이미지 캡처

글로벌 조사기관 별로 인공지능 의료 산업은 평균적으로 2017년 10억 달러 미만에서 오는 2025 년까지 340억 달러 이상으로 폭발할 것으로 예상된다. 이 가운데 AI 의료 이미징 분야는 25억 달러가 넘을 것으로 각기 전망하고 있다. AI의 응용 프로그램은 업계의 거의 모든 부분에 영향을 줄 수 있는 운영, 재무 및 임상 사용 사례를 포괄한다.

메디컬 이미징은 의료 산업에서 가장 크고 빠르게 성장하는 데이터 소스이다. 이는 헬스케어 데이터 전체 중 90%를 차지하나, 97% 이상의 정보가 오늘날 모든 의료 데이터의 90 %는 의료 이미징으로 그 중 97 % 이상이 분석되지 않거나 사용되지 않는다고 한다. 이는 지금까지는 방대한 양의 메디컬 이미징 데이터를 처리하면 이미지 확보에서 진단, 치료에 이르기까지 오랜 시간이 소요됐기 때문에 환자는 진단을 기다리는 동안 악화될 가능성이 있으며 특히 환자가 위독할 경우, 신속한 분석과 전달은 더욱 빠른 치료를 위한 필수 사항이라 할 수 있다.

오늘날 이미징 데이터는 3D 데이터 세트를 생성하는 방식과 멀티 모드 분석의 발전으로 더욱 풍부 해지고 있으며, 방사선 치료사가 인력에 진입하는 것보다 더 많은 스캔 횟수가 증가하고 있으며, 인공지능은 진단의를 돕고 환자 치료를 돕기 위해 실용적인 통찰력을 제공하고 있다.

25일(현지시각)부터 30일까지 6일간 미국 시카고에서 개최되는 제 104회 과학회의 및 '북미영상의학회 2018(RSNA, Radiological Society of North America)'에서 인텔과 GE 헬스케어는 환자 치료에 있어 우선순위 결정 및 절차 간소화를 위해 여러 메디컬 이미징 포맷에 걸쳐 AI 솔루션을 제공하는 협력을 맺기로 했다.

GE 헬스케어는 인텔 프로세서 기반엑스레이 시스템에 오픈비노(OpenVINO™) 툴킷의 인텔 디스트리뷰션(Intel Distribution of OpenVINO™ Toolkit)을 활용해, 현장진료에서 메디컬 이미징으로 딥러닝을 가속화하고 있다. 이 시스템을 활용하여, 엑스레이 기사, 중환자 치료팀 및 방사선 전문의는 환자 진단을 빠르게 처리할 수 있는 중요한 단서를 즉시 검토할 수 있다.

인텔 오픈비노(OpenVINO™) 툴킷은 컴퓨터 비전 애플리케이션이자 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반으로 인간의 시각을 모방하는 응용 프로그램 및 솔루션을 개발하고 배포할 수 있으며, 인텔 하드웨어(가속기 포함) 전반에서 작업 부하를 확장하고 성능을 극대화한다. 특히 엣지에서  CNN 기반의 딥러닝 유추를 가능하게 하며, 공통 API를 사용하여 컴퓨터 비전 가속기(CPU, GPU, Intel® Movidius ™ Neural Compute Stick 및 FPGA)에서 이기종 실행 지원한다.(아래 영상참조)

키스 비글로우 (Keith Bigelow) GE 헬스케어 에디슨 포트폴리오 전략 수석 부사장(SVP of Edison Portfolio Strategy)은 “기존 인텔 프로세서에서 운영되는 오픈비노(OpenVINO) 툴킷으로 초기 테스팅 단계에서 GE 헬스케어는 딥러닝 최적화에서 3.3배 향상된 결과를 달성했는데, 이는 우리 환자들에게 더욱 빠른 치료를 제공할 수 있도록 조기 우선순위 결정과 위독한 상태에 대한 긴급한 조치를 가능하게 한다. GE 헬스케어는 인텔 기술을 통해 여러 영상 장비 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 확장해 방사선 전문의 작업과 환자 치료를 바꿀 수 있다”고 밝혔다.

이 인텔 AI 소프트웨어 솔루션으로 최적화된 기존 인프라에 딥러닝 솔루션을 구현함으로써 GE 헬스케어는 보다 효율적이고 효과적인 치료를 제공한다. 또한, 결정 과정을 개선하며 환자와 의료 제공자에게 더 나은 가치를 전할 수 있었으며, 주요 실행 사례는 생명을 위협하는 폐 질환인 기흉(氣胸, pneumothorax)을 조기 발견하고 방사선 전문의는 현장진료에서 몇 초 내 기흉 스캔 및 감지에 최적화된 예측 알고리즘을 도입해, 임상 진단을 위해 빠른 대응과 엑스레이 우선순위를 재조정할 수 있었다고 한다.

결론적으로 GE 헬스케어가 초기 테스트에서 자사 기흉 모델에 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 적용했을 때, 비적용 모델에 비해 인텔 프로세서 기반 엑스레이 시스템에서 3.3배 빠른 감지 속도와 전 모델에서 최적화와 성능을 개선했으며, 특히 기흉 모델은 가장 좋은 결과를 보였다. 전반적으로 기흉 감지 속도는 3초 이상에서 더 빠른 수 초 이내로 감소시킨 것이다.

박현진 기자  nwngm@naver.com

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