개발업체는 엔비디아 홀로스캔 플랫폼에서 기존의 매트랩 알고리즘 코드베이스를 사용해 AI 탑재 애플리케이션 개발 및 배포가 가능하다
[아이씨엔 우청 기자] 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야의 선도적인 개발업체 매스웍스는 엔비디아(NVIDIA)의 의료 기기 구축을 위한 실시간 AI 컴퓨팅 소프트웨어 플랫폼인 엔비디아 홀로스캔(NVIDIA Holoscan)에서 매트랩(MATLAB)을 사용할 수 있도록 하는 통합 기능을 발표했다.
매트랩을 활용 가능하도록 하는 기능을 통해 의료기기 엔지니어들은 실시간 데이터 처리와 추론을 위해 기존의 매트랩 알고리즘과 함수를 GPU 가속 엔비디아 홀로스캔 오퍼레이터(Holoscan Operator)로 래핑하여 스트리밍 데이터를 분석하고 시각화 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화할 수 있다.
의료기기 엔지니어는 최첨단 소재와 전자기기 활용기술의 속도감 있는 혁신과 더불어 복잡하게 변화하는 국제 규제를 준수해야 한다. 이로 인해 많은 기기가 시장에 출시된 지 얼마 지나지 않아 구형이 되었고, 소프트웨어 의료기기(SaMD, Software as Medical Device)의 등장을 촉진시켰다. ‘소프트웨어 의료 기기(SaMD : Software as a Medical Devices)’란 하드웨어에 종속되지 않고 의료 기기의 사용 목적에 부합하는 기능을 가지며 독립적인 형태의 소프트웨어만으로 구성된 의료 기기를 말한다.
엔지니어는 소프트웨어 의료기기가 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지할 수 있도록 소프트웨어 정의 워크플로우를 개발하여 초기 배포 이후의 추가 소프트웨어 기능을 통합할 수 있게 해야 한다.
센서 처리 플랫폼의 한 형식을 채용하고 있는 엔비디아 홀로스캔은 실시간 인사이트를 제공하는 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화한다. 또한 에지(Edge)에서 스트리밍 데이터의 확장 가능한 소프트웨어 정의 처리에 필요한 풀 스택 인프라를 제공해 최신 AI 애플리케이션을 임상 환경에 도입할 수 있도록 지원한다.
의료기기 엔지니어는 엔비디아 홀로스캔과 매스웍스 매트랩의 통합 기능을 통해 영상 및 신호 처리, 필터링, 변환, 딥러닝 알고리즘과 관련된 기존의 내장된 행렬 연산과 복잡한 툴박스 함수를 사용할 수 있게 됐다.
[정보] 의료기기를 위한 엔비디아 홀로스캔(NVIDIA Holoscan)에 대하여
인공지능(AI)와 결합된 의료기기 기술의 혁신은 로봇 보조 수술, 중재적 방사선 시술, 방사선 치료 계획 등을 수행하는 의료 전문가에 더 나은 의사 결정 도구를 제공한다. 임상 애플리케이션에서 이를 가능하게 하려면 AI 기반 의료기기에서 데이터를 실시간으로 처리하고, 예측하고, 시각화하는 가속화된 파이프라인이 필요하다.
NVIDIA AGX Orin 기반 헬스케어용 컴퓨팅 플랫폼인 NVIDIA Clara Holoscan은 의료기기에서 스트리밍되는 데이터의 확장 가능한 소프트웨어 정의 방식의 엔드-투-엔드 처리에 필요한 연산 인프라를 제공한다.
개발자는 의료기기와 엣지(Edge) 서버를 원활하게 연결하기 위해 구축된 엔드-투-엔드 플랫폼을 통해 기기에서 지연시간이 짧은 스트리밍 애플리케이션을 실행하는 AI 마이크로 서비스를 생성할 수 있다. 동시에 데이터 센터 리소스에 더 복잡한 작업을 전송할 수 있다.
요약하자면, NVIDIA Holoscan은 임상 엣지에서 스트리밍 의료 데이터의 확장 가능한 소프트웨어 정의 실시간 처리에 필요한 가속화된 풀 스택 인프라를 제공한다.
Holoscan을 사용하면 개발자는 AI 애플리케이션을 수술실로 직접 가져가는 의료 장치를 구축하고 AI 추론을 위해 센서의 스트리밍 데이터를 처리하여 임상 팀이 환자별 결정과 권장 사항을 내리는데 도움을 줄 수 있다.
현재 많은 의료기기 회사에서 AI와 로봇 공학을 활용하고 있고, 로봇 수술, 모바일 CT 스캔, 기관지경 검사 등에 NVIDIA 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용하고 있다. NVIDIA Holoscan은 기기 제조업체가 기기에서 데이터 센터까지 확장함으로써 이러한 애플리케이션을 더 효과적으로 지원하고, 광범위한 NVIDIA AI 솔루션에 액세스하여 확장할 수 있도록 개발됐다.
NVIDIA Clara Holoscan은 다음과 같은 각 단계를 가속화한다.
1)고속 I/O
NVIDIA ConnectX 네트워크 인터페이스 카드(SmartNIC) 또는 타사 PCI 익스프레스(Express) 카드를 통한 NVIDIA GPU Direct RDMA는 초저지연 시간의 다운스트림 처리를 위해 GPU 메모리로 직접 데이터를 스트리밍할 수 있다.
2)물리 처리
데이터가 GPU로 전송되면, CUDA-X와 NVIDIA Triton Inference Server는 물리 기반 계산 또는 AI 처리를 가속화하여 센서 데이터를 이미지 도메인으로 변환합니다. 그 예로는 X선과 CT 이미지 재구성 또는 초음파 빔포밍(beamforming) 등이 있다.
3)이미지 처리
NVIDIA Triton을 사용해 AI 모델에 이미지 데이터를 공급하여 개체를 감지, 분류, 분할 또는 추적한다.
4)데이터 처리
NVIDIA cuCIM 라이브러리를 사용해 센서에서 스트리밍되는 이미지 데이터를 이전에 획득한 다른 이미지와 결합함으로써, 개발자는 등록을 수행하거나 전자 건강 기록과 같은 추가 정보를 이용해 데이터를 향상시킬 수 있다.
5)렌더링
실시간으로 Clara Render Server를 사용해 기기 데이터와 결과 예측을 3D로 시각화하거나, NVIDIA Omniverse 또는 CloudXR을 통한 증강 현실에서 인터랙티브 시네마틱 렌더링을 구현할 수 있다. 예를 들어, 임상의에게 장기나 종양이 분할되는 모습을 더 자세히 보여줄 수 있다.
NVIDIA Holoscan은 의료기기부터 NVIDIA 인증 엣지 서버, 데이터 센터 또는 클라우드의 NVIDIA DGX 시스템까지 확장 가능한 아키텍처이다. 개발자는 Clara Holoscan를 통해 지연 시간, 비용, 공간, 전력과 대역폭 요구 사항에 대해 균형을 유지하면서 필요에 따라 의료 기기에 컴퓨팅과 입출력 기능을 원하는 만큼 추가할 수 있다.
