AI 의료 영상 생태계 구축 NVIDIA MONAI, 의료 인공 지능 구현 가속화

최근 몇 년간 의료 인공지능은 급속한 발전을 가져왔고, 영상 AI, 신약 연구개발 AI, 로봇 AI, 스마트 병원 등 세분화된 시나리오가 계속해서 등장하고 있습니다. AI 가속 의료 서비스는 인간의 생리학부터 모든 질병, 심지어 병원 운영까지 모든 것을 발전시킬 수 있습니다.

RSNA 컨퍼런스에서 NVIDIA는 AI 의료 영상 생태계 구축을 돕는 관행을 공유했습니다. 그 중 MONAI는 엔비디아 기술로 가속화된 오픈소스 의료 영상 AI 프레임워크로, 다운로드 수가 65만 회를 넘었습니다. MONAI 애플리케이션 패키지(MAP)를 통해 MONAI는 모델을 임상 워크플로우에 보다 쉽게 ​​통합할 수 있습니다.

MAP에 의료 영상 AI 배포

현재 병원에서 영상 부서에 여러 AI 모델을 배포하여 전문가가 12가지 다양한 상태를 식별하거나 의료 영상 보고서를 반자동으로 생성할 수 있도록 지원하려는 경우 비용이 많이 듭니다. 각 모델에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 추구하는 데 많은 시간과 자원이 필요합니다.

MAP는 기존 의료 생태계에 보다 쉽게 ​​배포할 수 있는 AI 모델의 패키징 방식으로 MONAI Deploy를 통해 제공됩니다.

MAP 사양은 MONAI Deploy 작업 그룹에서 개발되었습니다. 실무 그룹은 12개 이상의 의료 영상 기관의 전문가로 구성되어 있으며 AI 애플리케이션 개발자는 물론 AI 애플리케이션을 실행하는 임상 및 인프라 플랫폼을 지원하는 것을 목표로 합니다.

개발자가 MONAI Deploy 애플리케이션 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 애플리케이션을 패키징하면 병원은 로컬이나 클라우드에서 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있습니다. MAP 사양에는 의료 영상 상호 운용성 표준인 DICOM과 같은 의료 IT 표준도 통합되어 있습니다.

개발자의 경우 MAP는 연구자가 임상 환경에서 모델을 쉽게 패키징하고 테스트하여 AI 모델의 발전을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 실제 피드백을 수집하여 AI를 개선하고 개선할 수 있습니다.

클라우드 서비스 제공업체의 경우 MAP(클라우드 네이티브 기술을 사용하여 설계됨)에 대한 지원은 MONAI Deploy를 사용하는 연구원과 기업이 컨테이너 또는 네이티브 애플리케이션 통합을 통해 자체 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 실행하는 데 도움이 될 수 있습니다. MONAI Deploy와 MAP를 통합하는 클라우드 플랫폼은 다음과 같습니다.

Amazon HealthLake Imaging: MAP 인터페이스가 HealthLake 이미징 서비스에 통합되어 임상의가 실시간으로 의료 이미지를 보고, 처리하고, 분할할 수 있습니다.

Google Cloud: Google Cloud의 의료 영상 제품군을 사용하면 의료 영상 데이터에 대한 접근성, 상호 운용성, 유용성이 향상됩니다. 이 제품군은 MONAI를 플랫폼에 통합하여 임상의가 AI 지원 주석 도구를 배포하여 수동적이고 반복적인 의료 이미지 라벨링 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다.

Microsoft Azure 기반 Nuance 정밀 이미징 네트워크: Nuance와 NVIDIA는 최근 MONAI와 Nuance 정밀 이미징 네트워크를 결합하는 협력을 발표했습니다. Nuance Precision Imaging Network는 12,000개 이상의 의료 기관에 AI 도구와 통찰력을 제공하는 클라우드 플랫폼입니다.

Oracle 클라우드 인프라: Oracle과 NVIDIA는 최근 MONAI Deploy를 포함하여 의료 산업을 위한 가속화된 컴퓨팅 솔루션을 Oracle Cloud 인프라에 제공하기 위한 협력을 발표했습니다. 오늘부터 개발자는 Oracle Cloud Marketplace에서 NVIDIA 컨테이너를 사용하여 MONAI Deploy를 통해 MAP를 구축할 수 있습니다.

MONAI Deploy는 병원 및 의료 스타트업에서 채택되었습니다.

전 세계 의료 기관, 학술 의료 센터 및 AI 소프트웨어 개발자가 MONAI Deploy를 채택하고 있습니다. 국립보건원(National Institutes of Health)이 자금을 지원하는 프로젝트를 통해 소아 심장 이식 환자를 돕기 위해 CT 영상에서 전체 심장 용적을 자동으로 분할할 수 있는 AI 모델용 MAP.

UK National Health Service(NHS): NHS Trust Fund는 MONAI 기반 AI 배포 엔진 플랫폼인 AIDE(AI 배포 엔진)를 4개 병원에 배포하여 전문 의료진에게 AI 질병 감지 도구를 제공하는 데 전념하고 있습니다. 이 의료진은 매년 500만 명의 환자에게 서비스를 제공합니다.

AIDE(전체 이름은 AI 배포 엔진)는 내년에 11개 NHS 병원에 출시될 예정이며, 이때까지 1,800만 명의 환자에게 서비스를 제공하고 임상의에게 AI 기능을 제공하게 됩니다. AIDE는 MONAI를 기반으로 구축되었습니다. MONAI는 NVIDIA와 AI Centre가 공동으로 개발한 오픈 소스 의료 영상 AI 프레임워크로, AI 애플리케이션과 병원 시스템을 연결하는 데 사용할 수 있습니다.

MONAI와 AIDE의 결합을 통해 의료 영상 AI 모델을 안전하고 효과적으로 검증, 배포 및 평가할 수 있습니다. 이 모델은 NHS에서 암, 뇌졸중, 치매와 같은 질병을 진단하고 치료하는 데 사용됩니다. 이 플랫폼은 현재 Guy's and St Thomas' Hospital, King's College Hospital, University of East Kent Hospitals 및 University College London Hospitals NHS Foundation Trust에 배포되고 있습니다.

Qure.ai: NVIDIA 스타트업 액셀러레이터 프로그램 회원인 Qure.ai는 폐암, 뇌 외상, 결핵과 같은 사용 사례를 위한 의료 영상 AI 모델을 개발합니다. 이 회사는 MAP를 사용하여 배포용 솔루션을 패키지하고 이러한 솔루션을 보다 신속하게 임상적 영향을 미치고 있습니다.

SimBioSys: 시카고에 본사를 둔 이 NVIDIA Startup Accelerator 프로그램 회원은 환자 종양의 3D 가상 표현을 구축하고 환자가 특정 치료에 어떻게 반응할지 예측하는 데 도움이 되는 정밀 의학 AI 애플리케이션에 MAP를 사용합니다.

UC San Francisco: UCSF는 고관절 골절 감지, 간 및 뇌종양 분할, 무릎 및 유방암 분류와 같은 애플리케이션을 포함하여 여러 AI 모델을 위한 MAP를 개발하고 있습니다.

결론

2019년에 출시된 MONAI는 R&D부터 임상 치료까지 의료 워크플로의 복잡성을 줄입니다. MONAI를 사용하면 개발자는 AI 애플리케이션을 쉽게 구축 및 배포하고, 임상 통합에 사용할 수 있는 모델을 만들고, 건강 검진 결과를 더 쉽게 해석하여 환자 상태에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

의료 산업에서 AI 기술이 대중화됨에 따라 MONAI는 의료 영상 데이터의 역할과 잠재력을 최대한 활용하고 AI 모델 구축 프로세스를 단순화할 수 있는 의료 영상에 최적화된 딥 러닝 인프라와 워크플로우를 제공합니다.

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