의료 및 의학 분야에서 일하고 계시다면 잠시 시간을 내어 인공 지능이 이 분야에 어떻게 새로운 기회를 가져왔는지, 그리고 그로부터 이익을 얻기 위해 사용할 수 있는 도구에 대한 심층 분석을 살펴보세요. 이 기사는 GIGABYTE Technology가 진행 중인 "Power of AI" 시리즈의 일부입니다. 이 시리즈는 최신 AI 동향을 조사하고 업계 리더들이 어떻게 이러한 활기 넘치는 패러다임 전환의 선두에 설 수 있는지 자세히 설명합니다.

 

 

AI는 의료 산업에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 단순화를 위해 "진단"과 "치료"라는 포괄적인 용어를 사용하여 두 가지 범주로 구분할 수 있습니다.

진단은 질병의 징후를 최대한 빨리 발견하는 것입니다. 이를 위해 의사에게는 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되는 AI 도구와 환자에게 더 많은 시간을 할애할 수 있는 편의성이 필요합니다. 치료는 환자를 어떻게 치료하고 돌보는가에 관한 것입니다. AI로 강화된 맞춤형 의료는 질병을 보다 효과적으로 치료할 수 있으며, 원격 모니터링 및 원격 의료 서비스는 회복 과정에서 환자를 도울 수 있습니다. 마지막으로, 인공지능과 고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용하면 신약 개발이 더 빠르고 안전하며 정확해질 수 있습니다.

인류 역사상 AI가 우리의 웰빙을 돌볼 수 있는 시대가 다가오고 있는 만큼, 글로벌 헬스케어 AI 시장이 아직 초기 단계에 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 흥미롭고 새로운 혁신은 병원에 가는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 우리의 견해를 바꿀 수 있지만, 우리의 안전과 개인 정보를 보호하기 위해 규칙과 규정도 마련되어야 합니다. 환자 데이터의 사용은 환자 개인 정보 보호에 대한 법률 및 제한 사항의 범위 내에서 이루어져야 한다는 것은 말할 필요도 없습니다. 혁신적인 서비스는 관련 당국이 정한 모든 법적, 전문적, 윤리적 규정 준수 표준을 준수해야 합니다.

다음 섹션에서는 진단 및 치료를 위한 AI 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 또한 이러한 세계적인 추세를 활용하는 데 도움이 될 수 있는 서버 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 소개합니다.

리소스:
고성능 컴퓨팅(HPC)이란 무엇입니까?
서버란 무엇입니까?

 

진단: 의료 분석은 더 빠르고 정확하게 질병의 징후를 감지합니다.

의료 분석은 질병의 일반적인 지표를 정확히 찾아내기 위해 과거 의료 데이터를 조사하는 것을 의미합니다. 이는 의사가 더 정확하고 효율적으로 질병을 진단하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 오래된 의료 기록에서 가치를 얻는 좋은 방법이기도 합니다. 대부분의 데이터는 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔, 엑스레이, 초음파, 자기공명영상(MRI) 등 의료 영상을 통해 수집되므로 AI가 의료 영상과 함께 작동하도록 교육하면 의료 분석에 도움이 될 것입니다. 팔.

일반적으로 AI는 수십억, 심지어는 수조에 달하는 매개변수를 포함하는 레이블이 지정된 의료 이미지의 거대한 라이브러리로 구성된 입력을 통해 훈련됩니다. 딥 러닝이라는 프로세스를 통해 AI 모델은 자신이 보고 있는 내용에 대해 "추측"한 다음 답변을 확인합니다. 시간이 지남에 따라 모델이 데이터 매개변수에 할당하는 "가중 점수"는 매우 정확해져서 매번 정확한 추측을 하게 됩니다. 즉, 의료영상에서 질병의 증상을 인식하는 방법을 학습한 것입니다.

AI는 방대한 데이터 세트를 학습하고 많은 데이터가 그래픽 형식이기 때문에 의료 분석에 AI를 주입하려면 최신 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 병렬 컴퓨팅에 참여할 수 있는 서버가 권장됩니다. GIGABYTE Technology의  G-시리즈 GPU 서버를 사용  하면 광범위한 고급 GPU 제품에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, NVIDIA 인증  G593-SD0  GPU 서버는 HGX™ H100 8-GPU 컴퓨팅 모듈을 통합하여 시장에서 가장 강력한 AI 교육 플랫폼 중 하나를 만듭니다. GIGABYTE 서버는 OAM(OCP Accelerator Module) 사양을 따르는 최첨단 GPU 가속기인 AMD Instinct™ MI300X도 지원합니다. 또 다른 흥미로운 옵션은 AI 및 HPC 워크로드용으로 특별히 설계된 "CPU + GPU" 패키지입니다. 귀하의 옵션에는 AMD의 엔터프라이즈급 APU(가속 처리 장치) 제품인 AMD Instinct™ MI300A와 GIGABYTE의 H223-V10 및 H263-V11  H-  시리즈  고밀도  서버 에서 사용할 수 있는 NVIDIA Grace Hopper™ Superchip이 포함됩니다 .

최첨단 하드웨어 외에도 GIGABYTE의 투자 회사인 MyelinTek Inc.는  NVIDIA MONAI와 같은 의료 AI 개발을 위한 인기 있는 딥 러닝 프레임워크를 통합한 "MLOps 플랫폼"인 MLSteam DNN 교육 시스템을 제공합니다. 라벨링 도구 및 이미지 프로그램과 같이 의사 및 기타 의료 서비스 개발자와 협력한 광범위한 경험을 바탕으로 MyelinTek이 엄선한 도구입니다. GIGABYTE 및 MyelinTek과 협력하면 기록적인 시간 내에 AI가 탑재된 토털 솔루션을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

리소스:
AI 훈련이란 무엇입니까?
딥러닝이란 무엇인가요?
병렬 컴퓨팅이란 무엇입니까?
GPU(그래픽 처리 장치)란 무엇입니까?
OCP란 무엇입니까?
MLOps란 무엇인가요?

 

진단: AI 지원 상담으로 효율성이 향상되고 행정 업무가 가벼워집니다.

AI 지원 상담의 이점은 의사가 사전 훈련된 모델을 사용하여 AI 추론에 참여하고 의료 이미지를 실시간으로 분석할 수 있다는 것입니다. 자연어 처리(NLP)의 발전으로 상담 중에 직원이 전자 건강 기록(EHR)을 생성하는 데 도움이 되므로 관리 부담이 줄어들 뿐만 아니라 데이터 검색 및 분석이 쉬워집니다. 그 결과 효율성이 향상되고 환자가 필요한 만큼 충분한 관심을 받을 수 있게 되었습니다.

AI 워크로드의 크기에 따라 권장되는 서버 솔루션은 중앙 집중식 마이크로 데이터 센터 또는 서버 룸 내에 수용되는 특수 AI 추론 플랫폼일 수 있습니다. 또는 진료실에 배치할 수 있는 워크스테이션. 첫 번째 사용자 환경의 경우 GIGABYTE는   2U 섀시에 16개의 AMD Alveo™ V70 카드로 구성된 업계 최고의 초고밀도 구성을 특징으로 하는 G293-Z43 GPU 서버를 권장합니다. Alveo™ V70은 외부 메모리에 의존하지 않고 AI 모델의 레이어 간에 데이터를 전달할 수 있는 적응형 데이터 흐름 구조를 사용하는 AMD의 XDNA™ 아키텍처를 기반으로 합니다. 그 결과 성능과 에너지 효율성이 향상됩니다.

두 번째 시나리오의 경우, GIGABYTE는   엔터프라이즈급 서버의 컴퓨팅 능력을 귀하의 책상에 직접 제공하는 포괄적인 W 시리즈 타워 서버/워크스테이션 솔루션 라인을 보유하고 있습니다. 예를 들어,  W771-Z00은  AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 프로세서에서 실행되며 최대 7개의 GPU 확장 카드 또는 4개의 이중 폭(DW) 가속기를 지원합니다. 이는 상담 중에 실시간 AI 추론을 가능하게 하는 데 충분한 처리 능력입니다. 추론 결과는 AI 모델을 재교육하고 추가로 최적화하는 데 사용될 수 있으므로 AI 지원 상담과 의료 분석 간의 선순환을 완성할 수 있습니다.

GIGABYTE 및 MyelinTek의  MLSteam DNN 교육 시스템을  사용하여 NLP 및 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 환자 데이터는 민감하고 기밀로 유지되어야 하기 때문에 의료진은 공개적으로 이용 가능한 생성 AI 서비스를 사용하지 못할 수도 있습니다. 자체 AI 챗봇을 호스팅하려는 병원과 진료소를 위해 GIGABYTE와 MyelinTek은 AMD ROCm 또는 NVIDIA CUDA와 같이 고객이 선택한 GPU 가속 소프트웨어 플랫폼에 대해 BLOOM과 같은 인기 있는 오픈 소스 LLM을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 간단히 말해서, 우리는 귀하가 번거로움 없이 AI 지원 의료 서비스 제공을 시작할 수 있도록 귀하의 하드웨어와 소프트웨어가 잘 작동하는지 확인합니다.

리소스:
AI 추론이란 무엇입니까?
자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?
데이터 센터란 무엇입니까?
서버룸이란 무엇입니까?

 

진단: 요약

환자가 필요한 치료를 받기 전에 의사는 적시에 정확한 진단을 내려야 합니다. AI는 과거 의료 데이터(예: 의료 이미지)를 "연구"하고 더 빠르고 정확하게 질병의 증상을 인식하는 방법을 학습함으로써 의료 분석에 사용될 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 상담 중에 프로세스를 더욱 효율적이고 효과적으로 만들기 위해 사용될 수 있습니다. 또한 AI는 행정 업무를 줄이고 즉시 EHR을 생성하여 의사가 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 하는 동시에 향후 의료 분석에 사용할 수 있는 새로운 디지털 데이터를 생성할 수도 있습니다.  AI를 의료 분석에 주입하기 위해 GIGABYTE Technology는 시장에서 가장 진보된 처리 장치를 사용하여 AI 훈련을 가속화할 수 있는

완전한  AI 서버 포트폴리오를 제공합니다. 예를 들어, GIGABYTE의 G593 시리즈는 AMD Instinct™ MI300X 또는 NVIDIA HGX™ H100 8-GPU 컴퓨팅 모듈을 지원할 수 있어 이러한 서버를 가장 강력한 AI 교육 플랫폼으로 만들 수 있습니다. GIGABYTE 서버는 또한 CPU와 GPU를 AI와 HPC에 최적화된 하나의 패키지로 결합한 새로운 종류의 칩인 최신 NVIDIA Grace Hopper™ Superchip 및 AMD Instinct™ MI300A APU를 지원합니다. 이러한 솔루션의 도움으로 의료 분석이 더욱 빠르고 스마트해집니다.

AI 지원 상담을 위해 고객은 중앙 집중식 위치 또는 현장 계산을 위한 워크스테이션에서 AI 추론을 수행하려는 경우 소형, 고밀도 서버 솔루션을 채택할 수 있습니다. GIGABYTE의 G293-Z43은 2U 섀시에 16개의 AMD Alveo™ V70 카드를 탑재하여 업계 최고의 컴퓨팅 밀도를 제공하므로 첫 번째 시나리오에 완벽하게 적합합니다. 반면에, GIGABYTE의 W-시리즈 타워 서버/워크스테이션 제품을 배치하여 엔터프라이즈급 컴퓨팅을 병원에 직접 가져올 수 있습니다. 상담 중에 수집된 디지털 데이터는 AI 모델을 재교육하고 최적화하는 데 사용될 수 있습니다.

GIGABYTE는 최상위 하드웨어 외에도 투자 회사인 MyelinTek Inc.를 통해 소프트웨어 솔루션도 제공합니다. GIGABYTE의 MLSteam DNN 교육 시스템은 NVIDIA MONAI와 같은 의료 AI 개발을 위한 인기 있는 딥 러닝 프레임워크와 권장 라벨링을 결합하므로 의료 분석을 향상시킬 수 있습니다. AI 훈련을 간소화하는 도구 및 이미지 프로그램. 또한 MLSteam DNN 교육 시스템은 NLP 및 LLM 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 이는 민감한 환자 데이터를 보호하면서 상담을 지원하기 위해 자체 AI를 호스팅하려는 의료 서비스 제공자에게 중요합니다.

리소스:
기술 가이드: 생성 AI를 활용하려면 "훈련" 및 "추론"에 대해 배워야 합니다.
FAQ: 인공 지능에 대해 자주 묻는 10가지 질문

 

치료: 환자 모니터링은 비침해적이고 중단 없는 원격 의료 서비스를 제공합니다.

개인의 사생활을 침해하거나 삶의 질에 영향을 주지 않고 수행할 수 있다면 의료진이 치료 후 환자의 회복 과정을 감시하는 것이 도움이 됩니다. 전통적으로 환자 모니터링은 병원 병동에서만 가능했으며 매우 노동 집약적이었습니다. 병원 밖에서 환자를 모니터링하는 것은 거의 불가능했습니다. AI가 그것을 바꾸었습니다.

병원 병동의 병실 내에서는  개인 프라이버시를 침해할 수 있는 영상을 렌더링하거나 전송하지 않고 3D 깊이 감지 기술을 활용하여 환자의 위치와 동작을 감지하는 GIGABYTE의 스마트 추락 감지 시스템 과 같은 발명품을 통해 환자의 안전을 보호할 수 있습니다. 추락이 발생하면 시스템은 즉시 직원에게 알리고 AI를 사용하여 상황을 정확하게 평가하고 오경보를 방지합니다. 중환자실(ICU)에서는 훈련된 AI 모델이 환자의 심전도(ECG)를 모니터링하고 직원에게 위험을 경고할 수 있습니다. 이미 다룬 GIGABYTE의 진단용 AI 교육 및 추론 솔루션은 환자 모니터링을 위한 컴퓨팅 플랫폼 역할을 할 수 있습니다.

병원 및 진료소 외부에서는 웨어러블 장치 및 기타 IoT 기기를 통해 원격 의료 서비스를 촉진할 수 있습니다. AI는 일반적인 문의에 응답하고 환자에게 인간 의사의 주의가 필요한지 여부를 평가할 수 있습니다. GIGABYTE의  E-시리즈 엣지 서버는  환자에게 더 가까이 컴퓨팅을 제공하고 원격 의료 범위를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 서버는 데이터 센터 외부 배포에 편리한 소형 섀시에서 높은 컴퓨팅 밀도, 높은 확장성 및 짧은 대기 시간 처리 기능을 제공합니다. 이는 방대한 양의 의료 데이터를 처리하고 적시에 신뢰할 수 있는 의료 서비스를 제공할 수 있는 5G 기반 다중 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC) 네트워크의 구성 요소 역할을 할 수 있습니다. 대부분의 모바일 및 웨어러블 장치와 동일한 "컴퓨팅 언어"를 사용하는 GIGABYTE의  ARM 서버는 회복 중인 환자에게 의료 서비스를 제공하기 위해 엣지에서 의료 AI를 호스팅하기 위한 또 다른 최적의 플랫폼입니다.

리소스:
IoT란 무엇입니까?
엣지 컴퓨팅이란 무엇입니까?
5G란 무엇인가?
다중 액세스 엣지 컴퓨팅이란 무엇입니까?

 

치료: AI를 활용해 정확성, 안전성, 속도 향상으로 신약 개발 혜택

의료 시설 외부에서도 연구자들은 최신 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 더 우수하고 안전한 치료법을 더 효율적으로 개발하고 있습니다. 그들의 초점은 코로나19와 같은 긴급한 글로벌 의료 위기일 수도 있고, 유전성 심장 질환과 같이 고령화 사회에 큰 타격을 주고 있는 장기적인 만성 질환일 수도 있습니다. AI와 HPC는 바이러스와 건강에 해로운 인간 세포의 분자 구조를 해부하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 다양한 약물의 결과를 예측하고 약물 상호 작용을 시뮬레이션하여 의도하지 않은 부작용을 방지할 수 있습니다. 그 결과 우리는 우리 몸을 완전히 치유하고 건강을 보호하는 방식으로 우리에게 필요한 치료를 더 빨리 받을 수 있게 됩니다.

대부분의 연구 기관에서는 과학자들이 완전한 도구 세트를 활용할 수 있도록 여러 서버를 사용하여 컴퓨팅 클러스터를 구축합니다. 앞서 언급한 모든 GIGABYTE 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션에는 각자의 역할이 있습니다. 예를 들어  H 시리즈 고밀도 서버  와  G 시리즈 GPU 서버는  가속화된 계산에 탁월하므로 클러스터의 계산 노드 역할을 할 수 있습니다. S-시리즈 스토리지 서버는  원시 데이터와 귀중한 연구 결과를 안전하게 저장하는 데 적합합니다. R 시리즈 랙 서버는  컴퓨팅, 스토리지 또는 네트워킹 역할을 수행할 수 있습니다. 또한 동시에 작동하는 많은 수의 서버를 관리하는 데 중요한 "헤드" 또는 "제어" 노드 역할을 할 수도 있습니다.

여기서는 GIGABYTE가 독점적인 다중 서버 원격 관리 소프트웨어 플랫폼인 GIGABYTE Server Management(GSM)를 무료로 제공한다는 점을 언급하기에 좋은 곳입니다. GSM은 인터넷을 통한 서버 클러스터 관리를 용이하게 합니다. 실시간 원격 제어를 위한 GSM 서버, 원격 모니터링 및 관리를 위한 GSM CLI, OS를 통한 데이터 검색을 위한 GSM Agent, 모바일 앱을 통한 원격 관리를 위한 GSM Mobile, 실시간 GSM 플러그인 등 다양한 시스템 관리 기능을 포함합니다. VMware vCenter를 통한 모니터링 및 관리.

스페인 마드리드에 있는 Rey Juan Carlos University는 연구원들이 "Talos"로 지정한 GIGABYTE 컴퓨팅 클러스터의 만족스러운 소유자 중 하나입니다. 그들의 연구 분야는 세포 노화와 재프로그래밍입니다. 그들은 세포 및 분자 수준 모두에서 노화 과정을 연구하여 심장학 분야에서 새로운 돌파구를 마련하고 이를 통해 심장 질환에 대한 더 나은 치료법을 개발할 수 있기를 희망합니다. 대만의 Cheng Kung University(NCKU)는 4개의 GIGABYTE G482-Z50  GPU 서버 클러스터를 사용하여  코로나19를 유발하는 바이러스인 SARS-CoV-2가 다양한 약물에 어떻게 반응하는지 시뮬레이션했습니다. 이것이 백신 개발의 핵심이다. 본 연구에 대한 노력과 기타 성과를 바탕으로 NCKU 학생 팀은 2020년 APAC HPC-AI 대회에서 1위를 차지했습니다.

자료:
컴퓨팅 클러스터란 무엇입니까?
노드란 무엇입니까?
사례 연구: Rey Juan Carlos University에서 세포 노화 메커니즘 연구
사례 연구: GIGABYTE는 NCKU 교육 상을 받은 슈퍼컴퓨팅 팀을 지원합니다.

 

치료: 요약

질병이 진단된 후, 의사는 환자가 회복될 수 있도록 치료를 제공해야 합니다. AI는 우리가 받는 의료를 다양한 방식으로 개선할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 맞춤형 의료라는 이상을 현실로 바꿔 환자가 병력을 바탕으로 맞춤형 진료를 받을 수 있도록 해준다. AI로 강화된 환자 모니터링은 의료진이 일상 생활을 방해하지 않고 환자의 회복을 계속 감시하는 데 도움이 됩니다. AI는 또한 약물 개발을 더 빠르고 안전하며 더 정확하게 만들어 마침내 전 세계적으로 유행하는 전염병과 오래된 질병에 대한 솔루션을 갖게 될 수 있습니다.

맞춤형 의료와 관련하여 환자 데이터를 연구하려면 최첨단 프로세서로 구동되는 서버가 필요할 뿐만 아니라 민감한 정보를 안전하게 저장하려면 대용량, 보안성이 뛰어난 스토리지 서버도 필수적입니다. GIGABYTE Technology는 포괄적인 AI 서버 제품군 외에도 데이터를 보호하기 위한 최첨단 스토리지 서버와 데이터 센터의 컴퓨팅 및 스토리지 계층을 보완하는 네트워크 서버를 제공합니다. GIGABYTE는 Graid Technology와의 제휴를 통해 SupremeRAID™를 제공하여 CPU 성능에 영향을 주지 않고 데이터 보안을 더욱 보장합니다.

병원 병동 내에서는 GIGABYTE의 AI 서버를 통해 환자 모니터링이 가능하며, 스마트 낙상 감지 시스템과 같은 비침해적 모니터링 장치가 지원되어 개인 정보를 침해하지 않고 환자를 감시할 수 있습니다. 병원 외부에서는 원격 의료 네트워크 확장을 위해 GIGABYTE의 엣지 서버 및 ARM 서버를 권장합니다. 이들 제품은 환자 거주지와 더 가까운 곳에서 연산을 수행하고, 5G 네트워크를 통해 환자와 연결해 AI 상담과 스마트 모니터링이 가능하다.

약물 개발을 전담하는 연구 센터는 일반적으로 AI 및 HPC를 활용한 노력을 강화하기 위해 컴퓨팅 클러스터를 구축합니다. GIGABYTE는 컴퓨팅을 위한 고밀도 서버 및 GPU 서버부터 데이터 저장을 위한 스토리지 서버, 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 전체 클러스터 관리를 위한 랙 서버에 이르기까지 이러한 클러스터를 구성하는 데 필요한 모든 서버 솔루션을 제공합니다. GIGABYTE의 무료 독점 GIGABYTE 서버 관리(GSM) 소프트웨어를 사용하면 편리한 원격 클러스터 관리가 가능합니다.

리소스:
기술 가이드: 분산 컴퓨팅의 고급 형태인 클러스터 컴퓨팅
기술 가이드: AI에 적합한 서버를 선택하는 방법은 무엇입니까? (1 부)