많은 의사와 업계 전문가들은 인공지능(AI)이 보조하는 의학이 의료 서비스를 극적으로 변화시킬 것이라는 데 동의한다. 이미 현장에서는 대량의 임상 데이터를 첨단 알고리즘으로 처리하여 기흉 , 암, COVID-19 합병증 등의 진단과 치료를 가속화하는 데 활용 중이다.
그런데 의료 기관은 인공지능(AI) 기술을 어떻게 더욱 폭 넓게 활용할 수 있을까?
멀리 떨어진 곳에 위치한 슈퍼컴퓨터의 강력한 파워를 이용하여 인공지능 데이터 처리하려면, 인터넷망으로 데이터를 주고 받아야 한다. 하지만 이런 접근법으로는 위의 질문에 해답을 얻기 힘들다. 슈퍼 컴퓨터를 성공적으로 활용할 수 있다고 해도 고려해야 할 다른 문제들도 있기 때문이다. 개인정보를 보호할 필요가 있고, 여러 제조사가 공급한 여러 종류의 MRI 스캐너에서 촬영한 데이터를 분석할 때 발생할 수 있는 데이터 부정합성 때문에 드러나는 표준화 이슈 등의 문제도 있다.
물론 의료진 모두는 실시간으로 빠른 데이터 처리를 기대한다. 하지만 네트워크가 느리기 때문에 발생하는 지연때문에 메인 컴퓨터 시스템이 제대로 작동하지 않을 수도 있다. 그래서 등장한 기술이 있다. 바로 에지 컴퓨팅(Edge Computing), 이란 기술이다. 강력한 처리 능력을 가진 컴퓨터를 현장에 설치하는 것이다.
데이터를 생성하는 기기에 가깝게 컴퓨터를 설치하고, 해당 컴퓨터가 가장 중요한 계산을 우선적으로 처리하는 것이다. 예를 들어 환자와 의사에게 가까이 컴퓨터를 두는 것이다. 검사와 진단이 이루어지는 곳에 컴퓨터를 설치하면 데이터의 분석 속도와 보안성능이 향상될 수 있다.
엣지 컴퓨터는 다른 곳에 위치한 슈퍼 컴퓨터들과 계속 연결되고, 의료진에게 즉각적으로 인공지능(AI)의 힘을 제공한다. 최첨단 진단 도구를 마치 마치 스마트폰의 날씨 앱처럼 액세스 할 수 있는 것이다.
GE헬스케어는 2020년 10월 최첨단 엣지 컴퓨팅 기술을 소개했다. Edison HealthLink(에디슨 헬스링크)라고 부르는 강력한 서버 컴퓨팅 시스템이다. 에디슨 헬스링크는 네트워크로 연결된 의료기기의 데이터를 수집하고, 서로 연계하여, 분석하고, 결과를 보여주고 공유할 수 있다.
또한 사용자는 엣지 컴퓨팅으로 GE헬스케어의 강력한 에디슨 인텔리전스 플랫폼(Edison Intelligence Platform)에 연결할 수 있다. 에디슨 인텔리전스 플랫폼은 수십 종의 애플리케이션을 제공하여 의료진이 뇌의 고해상도 이미지를 분석하거나, 환자의 방사선 총노출이나 요오드 노출을 측정하는 등의 작업을 수행 할 수 있도록 지원한다.
에디슨 헬스링크(Edison HealthLink)는 이처럼 다양한 Edison 앱을 지원하기 때문에, 의사와 의료진은 필요에 맞는 맞춤형 서비스를 선택하여 사용할 수 있다. 또한 엣지 컴퓨터는 MRI 같은 이미징 장치와 기 보유 중인 다른 시스템 (이미지 아카이브, 환자 기록 등)을 연결하는 데도 사용할 수 있다.
즉, 엣지 컴퓨터를 사용하여 학계와 기업에서 개발한 새로운 AI 알고리즘과 임상 시스템을 연결할 수 있게 되는 것이다.
GE헬스케어의 최고디지털책임자(CDO) 겸 부사장인 Amit Phadnis는 “점점 더 많은 인공지능(AI)이 의료 영상 및 환자 모니터링과 같은 시스템에 내장되고 있습니다.”라고 엣지 컴퓨팅의 확산의 추세를 이야기한다.
보스턴 Mass General Brigham의 최고 데이터과학 책임자 겸 임상 데이터과학 센터장인 Keith Dreyer 박사는 GE헬스케어와 협업하며 Edison 생태계를 테스트하고 있다. 이 병원은 현재 에디슨 헬스링크(Edison HealthLink)를 사용하여 오래된 MRI 장비에서 스캔한 이미지의 노이즈를 줄이고, 더 선명한 이미지를 생성하는새로운 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 개발하고 있다.
딥러닝 알고리즘을 실행하려면 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 비용이 소요되지만, 병원은 구형 MRI 장치의 수명을 연장하고 품질을 향상시킬 수 있게 된다.
Dreyer 박사 팀은 에디슨 헬스링크 및 에디슨 플랫폼을 사용하여, COVID-19 환자의 상태가 더 악화될지 여부를 예측할 수 있기를 기대하고 있다. 일부 코로나 바이러스 환자는 몇일 동안 경미한 증상을 보이다가 급격히 악화되기도 하기 때문이다.
이에 따라 Dreyer 박사 팀은 흉부 X-선 영상 데이터와 환자의 혈중 산소농도, 호흡 질환, 당뇨 등의 데이터를 연결하여, COVID-19 환자의 상태 악화를 예측할 수 있는 딥러닝 모델 개발에 박차를 가하고 있다.
팀은 궁극적으로 에디슨 헬스링크(Edison HealthLink)가 이질적인 데이터와 소프트웨어 환경 사이의 다리 역할을 하면서, 전체 데이터 세트에서 드러나는 패턴을 찾을 수 있기를 기대한다.
의료진에게 필요한 소프트웨어를 만드는 일은 퍼즐의 또 다른 중요한 부분이다. 애플은 앱스토어를 통해 외부의 개발자들이 애플 기기용 소프트웨어를 제공하도록 한다. 이와 유사하게 외부 개발자들은 에디슨 플랫폼을 통해 의료진을 위한 AI 도구를 제공할 수 있다. 실제로 GE헬스케어는소프트웨어 개발 키트(SDK)인 Edison Developer Program을 이미 공개한 바 있다.
Dreyer 박사는 “MRI로 스캔한 데이터에 AI를 이용하여 환자 혈액 검사, 병리학 샘플, 인구 통계 데이터의 분석 결과를 추가하면, 하나의 진단 모드로 얻은 결과보다 훨씬 더 정보가 풍부한 그림을 그릴 수 있습니다. 이것이 알고리즘의 힘이 발휘되는 모습입니다.”라고 엣지 컴퓨팅의 의의를 설명한다.
