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[기획] 슈퍼컴퓨터와 오픈소스가 만나 의료 발전을 만들다

support 게시글 작성 시각 2022-08-30 10:17:33 게시글 조회수 1

 

슈퍼컴퓨터와 오픈소스가 만나 의료 발전을 만들다

 

이지현 IT전문기자(j.lee.reporter@gmail.com)

 

헬스케어 시장은 코로나 사태 이후 가장 떠오르는 산업으로 자리 잡았다. 국내만 해도 2020년 기준 헬스케어 산업의 매출 규모는 1조 원대인 것으로 조사됐다. 국내외 막론하고 헬스케어 시장에 도전하는 새로운 스타트업은 증가하고 있으며, 그에 대한 투자도 늘어나는 추세다. 이렇게 헬스 케어 시장이 성장하는 데는 인공지능 기술의 역할이 컸다. 대량의 데이터를 기반으로 인공지능을 학습시켜, 새로운 질병을 예측하거나 예방하고, 의료계 행정 시스템을 혁신하는 기술을 만들 수 있기 때문이다. 하지만 의료계에서는 많은 데이터를 보유하고 있어도 이를 처리할 수 있는 인프라가 없어 인공지능 기술을 도입하지 못하는 경우를 종종 볼 수 있다. 자본이 없는 대학 연구기관이 특히 그렇다. 그런 가운데 엔비디아는 의료계를 지원하는 오픈소스 프로젝트를 공개해 주목할 만하다.

 

의료용 이미지 AI를 위한 기술, 모나이

 

모나이(Medical Open Network for Artificial Intelligence, MONAI)는 2020년 4월 엔비디아가 출시한 헬스케어용 오픈소스 프레임워크다. 파이토치(PyTorch) 기반이면서 의료 이미지 AI 개발에 필요한 다양한 기술을 지원하는 것이 특징이다. 그동안 의료 분야의 오픈소스 프로젝트는 주로 데이터 관리나 명세, 라이브러리 등의 기술이 주를 이뤘는데, 인공지능 기술을 그것도 엔비디아 같은 대형 기업이 오픈소스 기술로 공개한 것은 이례적이다.

 

모나이는 크게 3가지 기술로 구성된다. 먼저 모나이 라벨(MONAI Label)이 있다. 모나이 라벨은 이미지 라벨링 도구와 학습 도구를 포함하고 있으며, 사용자는 이를 통해 임상 평가 과정에 필요한 AI 기반 라벨링 작업을 쉽게 할 수 있다. 두 번째는 모나이 코어(MONAI Core)다. 말 그대로 모나이의 핵심 기술로 라벨링 작업 이후 필요한 딥러닝 기술을 제공한다. 세 번째 모나이 디플로이(MONAI Deploy)는 실제 환경에서 AI 애플리케이션을 개발, 패키징, 테스트, 설치, 실행할 수 있는 기술이 들어가 있다.

 

팜OS 예시

모나이 구조.

출처:https://developer.nvidia.com/clara-medical-imaging

 

모나이는 초기에는 엔비디아와 영국 킹스 칼리지 런던에서 주도했지만 현재는 스탠퍼드 대학교, 런던 대학교를 포함한 학계부터 중국과학원, 영국 국민보건서비스(NHS), 미국 국립 의료원(NIH) 같은 공공 기관도 함께 참여해 모나이 기술 개발에 기여하고 있다.

 

의료계는 모나이를 활용해 여러 가지 성과를 만들고 있다. 가령 2021년 의료 이미징 컨퍼런스 MICCAI 2021에서는 뇌 MRI 사진을 분석해 종양의 영역을 구분하는 AI 모델을 만드는 대회를 개최했는데. 총 제출된 AI 모델은 2,000여 개였으나 그중 가장 우수하다고 평가받은 상위 10개 모델 중 3개가 모나이를 활용했다.

 

슈퍼컴퓨터 접근성을 개방하다, 캠브리지-원

 

모나이와 더불어 엔비디아는 헬스케어 시장에서 의미 있는 발자취를 남기고 있다. 바로 의료계에 필요한 슈퍼 컴퓨터를 1억 달러(약 1120억 원)를 들여 구축한 것이다. ‘캠브리지-원(Cambridge-1)’이라고 부르는 이 슈퍼컴퓨터는 엔비디아를 비롯해 아스트라제네카, GSK, 킹스 칼리지 런던, NHS, 옥스퍼드 나노포어(Oxford Nanopore)가 공동으로 구상해 만들었으며 2021년 공개됐다. 캠브리지-원은 현재 전 세계에서 42번째로 빠른 슈퍼컴퓨터이며, 400 페타플롭스 이상의 AI 성능과 9.68 페타플롭스의 린팩(Linpack) 성능을 제공한다.

 

팜봇

엔비디아 슈퍼컴퓨터 ‘캠브리지원’

출처: https://blogs.nvidia.co.kr/2021/07/07/nvidia-launches-uks-most-powerful-supercomputer-for-research-in-ai-and-healthcare/

 

물론 캠브리지-원 자체가 오픈소스 기술은 아니다. 하지만 영국 의료 산업에 있는 기업, 공공, 대학들이 캠브리지-원을 이용할 수 있게 개방했다는 점에서 의미가 있다. 유전학, 디지털 생명공학, 양자 컴퓨팅과 같은 기술은 슈퍼컴퓨터 없이는 연구 자체가 어렵다. 따라서 이런 인프라의 접근성을 제공했다는 것 자체가 새로운 의료 기술을 만드는데 중요한 발판이 될 수 있다. 컨설팅 업체 프론티어 이코노믹스(Frontier Economics)는 캠브리지-원이 향후 10년간 6억 파운드(약 9400억 원)의 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 설명했다.

 

사실 인공지능 기술은 워낙 방대한 데이터를 처리한다는 특징 때문에 특별한 하드웨어가 필요하다. 일각에서는 좋은 하드웨어에 접근하지 못하는 작은 기업이나 개인은 인공지능이 오픈소스 기술로 개방돼 있어도 활용하지 못하거나 실제 해당 인공지능 실제 효과를 검증하지 못한다는 지적이 있었는데, 이런 상황을 고려하면 엔비디아의 결정은 오픈소스 업계에 중요한 점을 시사한다.

 

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자는 “캠브리지-원은 영국에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로, 기업과 학계 연구자들이 기존 영국에서 불가능했던 규모와 속도로 질병과 치료에 대한 단서를 해결할 수 있을 것”이라며 “캠브리지-원을 통한 연구는 영국 내에서 진행되지만, 혜택은 전 세계 수백만 명에게 돌아갈 것”이라고 밝히기도 했다.

 

실제로 캠브리지-원을 이용하는 대학이나 공공기관은 이후 연구 결과를 다시 사회에 환원하는데 노력하고 있다. 가령 킹스 칼리지 런던은 캠브리지-원을 이용해 인간 두뇌의 3D MRI 이미지를 합성하는 딥러닝 모델을 구축했고, 그 과정에서 합성 뇌 사진 10만 개를 만들어 오픈소스로 공개했다. 여기서 소프트웨어는 모나이를 이용했다. 킹스 칼리지 런던의 연구원 겸 런던 AI 센터(London AI Center)의 CTO인 호르헤 카르도는 “캠브리지-원과 모나이가 없었다면, 이번 작업을 수행할 수 없었을 것”라고 밝혔다.

 

팜OS 예시

킹스 칼리지 런던이 공개한 10만개 뇌 이미지 사진.

출처:https://blogs.nvidia.co.kr/2022/06/02/ai-brain-images-kcl/

 

엔비디아는 이번에 공개된 10만 개 사진이 치매, 노화 등과 같은 뇌 질환 연구 과정에서 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 의료 이미지는 환자의 개인 정보를 보호하는 부분 때문에 대형 병원에서만 주로 접근할 수 있었는데, 대량의 오픈소스 뇌 사진 덕에 이전보다 쉽게 의료 이미지를 활용한 연구를 할 수 있게 된 셈이다.

 

캠브리지-원은 본격 가동한지 아직 1년이 지나지 않아 실제 의료계에 어떤 영향을 줄 수 있을지는 추후 좀 더 지켜봐야 한다. 다만 엔비디아는 캠브리지-원으로 공동 연구를 촉진하고 대학 연구와 AI 스타트업, 실무자 교육을 지원하겠다고 발표했다. 이런 지원으로 의료계의 새로운 기술 개발은 물론 오픈소스 기술 공개를 유도하는 등의 선순환을 만들 수 있을 것으로 보인다.

 


※참고문헌


 1) http://www.whosaeng.com/134172
 2) https://blogs.nvidia.co.kr/2021/12/17/nvidia-data-scientists-take-top-spots-in-miccai-2021-brain-tumor-segmentation-challenge/
 3) https://blogs.nvidia.co.kr/2021/07/07/nvidia-launches-uks-most-powerful-supercomputer-for-research-in-ai-and-healthcare/
 4) https://www.itworld.co.kr/news/246010


 

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