메이요 클리닉과 NVIDIA, 조기 질병 감지를 위한 AI 모델 개발 협력

메이요 클리닉은 NVIDIA 블랙웰 인프라를 배포함으로써 AI 기반 헬스케어를 가속화하고 있습니다. 이를 통해 질병 검출, 약물 발견, 그리고 디지털 병리학의 효율을 향상시키고 있습니다.

메이요 클리닉은 고성능 컴퓨팅을 지원하기 위해 NVIDIA의 DGX SuperPOD와 Blackwell 기반 DGX B200 시스템을 도입할 예정이라고 발표했습니다. 이러한 시스템은 메이요 클리닉이 곧 출시할 AI 기반 의료 도구를 지원할 예정입니다.

메이요 클리닉과 NVIDIA 사이의 파트너십은 특히 디지털 병리학, 약물 발견, 그리고 정밀 의학 분야에서 건강관리 응용 프로그램을 위한 기반 모델의 개발을 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

전략 부서를 이끄는 매튜 콜스트롬 박사는 “우리의 AI에 대한 열망은 질병을 충분히 이른 시기에 감지하여 개입함으로써 환자 결과를 의미있게 개선하는 것입니다.”라고 말했습니다.

“이전에는 가정이었던 ‘만약 우리가 올바른 데이터를 가지고 있다면’이 인공지능과 고급 컴퓨팅 덕분에 이제 현실이 되고 있다”라고 그는 덧붙였습니다.

메이요 클리닉은 이 새로운 인프라가 훨씬 빠른 속도로 광범위한 의료 이미지를 분석할 수 있게 해주어, 일부 작업들을 이전의 4주에서 1주로 줄일 수 있게 된다고 밝혔습니다.

이 새로운 모델 중 하나는 Aignostics와 협력하여 만든 디지털 병리학 기반 모델인 Atlas입니다. 메이요 클리닉에 따르면, Atlas는 진단의 정확성을 높이고 의료 전문가들의 관리 업무를 줄이기 위해 120만 장 이상의 고해상도 병리학 이미지를 학습했습니다.

“이러한 컴퓨팅 파워와 메이요의 뛰어난 임상 전문지식, 그리고 2000만장 이상의 디지털화된 병리학 슬라이드의 플랫폼 데이터는 메이요가 기존의 기반 모델을 더욱 발전시키는 데 도움이 될 것입니다.”라고 메이요 클리닉 디지털 병리학의 CEO인 Jim Rogers는 말했습니다.

“우리는 환자 결과를 개선하고 의료진이 환자 관리에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 하는 혁신적인 AI 솔루션을 빠르고 안전하게 개발함으로써 의료 분야를 변화시키고 있습니다,”라고 그는 덧붙였습니다.

AI를 이용한 의료 영상화에 있어서 메이요 클리닉의 유망한 진보에도 불구하고, 전문가들은 이러한 기술에 대한 과도한 의존을 경계하고 있습니다. 그 이유는 여러 위험 요소들 때문입니다.

최근 Pneumon에 발표된 연구에 따르면, AI 시스템은 큰 데이터셋에 의존하는데, 이는 환자 정보의 개인정보 보호, 보안, 그리고 기밀성에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다. 점점 더, 해킹 시도는 이러한 데이터를 타겟으로 하며, 때로는 대규모 사이버 공격의 일부로 이루어집니다.

또 다른 중대한 문제는 데이터 편향입니다. 데이터에서 소수자나 그룹들이 과소표현되는 경우, 이는 부정확하고 불공정한 AI 모델 결과를 초래하며, 이는 이러한 그룹들이 받는 치료에 부정적인 영향을 미칩니다.

또한, 연구자들은 “데이터 포이즈닝”에 대해 경고하고 있습니다. 이는 데이터가 고의적으로 조작되어 오류를 일으키는 현상으로, AI의 진단 및 임상 시험의 신뢰성을 위협하게 됩니다.

AI 시스템이 실수를 할 때 누가 책임을 져야하는지에 대한 법적, 윤리적 질문들이 아직 해결되지 않았습니다. 더욱이, AI 기술의 과용은 의사들 사이에서 “게으른 의사” 효과라는 현상을 만들어내며 의학 전문성을 저하시킵니다.

이러한 도전들은 신중하고 잘 관리된 AI 통합, 지속적인 유효성 검사, 그리고 AI가 의료 전문성을 대체하지 않고 지원하도록 보장하는 강력한 안전장치의 필요성을 강조합니다.