엔비디아가 1일(현지시각) 미국 시카고에서 막을 올린 북미 최대 방사선 의료기기 전시회 ‘북미방사선의학회 2019(이하 RSNA)’에서 환자들의 민감한 데이터를 보호하는 인공지능(AI) 시스템 ‘엔비디아 클라라 연합학습(NVIDIA Clara Federated Learning, 이하 클라라 FL)’을 공개했다.

엔비디아 EGX 지능형 엣지 컴퓨팅 플랫폼(NVIDIA EGX intelligent edge computing platform)에서 구동하는 클라라 FL은 분산형 협력 학습(distributed, collaborative learning) 기술을 이용해 환자의 개인정보를 의료서비스 공급자가 내부적으로 보관, 외부 유출을 방지하는 분산형 협력 AI 모델이다. 로컬에서 딥 러닝 학습을 진행하고, 더욱 정확한 글로벌 모델 학습을 위해 서로 협력할 수 있는 것이 특징이다.

엔비디아 클라라 FL의 작동 개념 소개 이미지. / 엔비디아 제공
엔비디아 클라라 FL의 작동 개념 소개 이미지. / 엔비디아 제공
클라라 FL을 사용하는 병원들은 3D 슬라이서(slicer), MITK, 포비아(Fovia), 필립스 인텔리스페이스 디스커버리(Philips Intellispace Discovery) 등 의료용 뷰어에 적용된 엔비디아 클라라 AI 지원 어노테이션 SDK(NVIDIA Clara AI-Assisted Annotation SDK)를 활용해 환자들의 데이터를 레이블링할 수 있다. 사전 학습된 모델과 전이 학습(transfer learning) 기법을 이용해 방사선 전문의의 레이블링 업무를 지원하고, 복잡한 3D 연구에 소요되는 시간을 몇 시간에서 몇 분 단위로 단축할 수 있다.

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

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

현재 미국에서는 의료용 AI 분야를 선도하는 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 대형 의료업체들이 클라라 FL을 통한 데이터 보호용 맞춤 AI를 개발하고 있다.

엔비디아는 영국에서도 킹스 컬리지 런던(King's College London), 의료 분야 전문 머신러닝 기업 오우킨(Owkin) 등과 제휴해 국가보건서비스(National Health Service, NHS)의 연합학습 플랫폼도 구축하고 있다. 초기에는 암, 심장마비, 신경퇴행성 질병 등의 연구를 가속하는 AI 서비스를 제공하고 2020년까지 최소 12개의 영국 병원으로 확대할 예정이다.

엔비디아는 빠른 데이터 전송 속도로 이미지와 영상을 처리해 현장 진료 시 AI 추론(inference)과 3D 시각 자료를 제공하는 임베디드 AI 개발자 키트 ‘엔비디아 클라라 AGX’도 선보인다.

클라라 AGX는 자율주행차에도 채택하는 엔비디아 자비에(Xavier) SoC로 구동된다. 10W의 낮은 전력으로 의료기기에 내장하거나 소형 보조 시스템에도 쉽게 탑재할 수 있다. RSNA 행사장 내 엔비디아 부스에서 업계 최초의 현장 진료 MRI 시스템인 ‘하이퍼파인(Hyperfine)’과 함께 전시 및 시연한다.

그 외에도 엔비디아는 이번 RSNA 2019에서 여러 의료부문 협력사와 함께 의료부문 AI 기술 및 서비스를 선보인다는 계획이다. 자세한 내용은 엔비디아 RSAN 2019 안내 웹사이트에서 확인할 수 있다.