개인정보보호 규제 걱정 없이 의료 기관 간 데이터 세트를 공유해 협력 기반의 딥러닝 프로젝트 추진이 가능해진다! 규제 벽을 넘는 NVIDIA Clara + XNAT 조합!

의료 분야는 각종 연구 활동에 막대한 양의 데이터 세트를 참조합니다. 환자 개인 정보와 밀접한 관련이 있다 보니 의료 기관은 주요 개인정보보호 규제 대상입니다. 관련해 IT 기술 주도의 혁신으로 새로운 시장을 마련하려면 헬스케어 관련 규제를 완화해야 한다는 업계의 목소리가 한동안 꽤 높았죠. 하지만 모든 것을 규제의 탓으로 돌리는 것은 진정한 해결책은 아닌 듯합니다. 기술적으로 극복할 수 있는 최선의 안도 늘 관심을 갖고 봐야 합니다. 관련해 오늘 전해드릴 소식은 빅 데이터와 인공 지능 이 두 가지를 의료 서비스 혁신에 규제 걱정 없이 적용할 수 있는 기술적 최적의 방안이란 점에서 주목해 볼만합니다.

데이터 관련 규제 걱정 없이 의료 기관 간 딥러닝 협력의 길 열린다!

NVIDIA의 Clara에 XNAT이 통합되었습니다. 이 한 줄의 소식이 뜻하는 바가 바로 앞서 소개한 규제를 지키는 가운데 데이터 세트를 서로 공유하며 딥러닝 프로젝트를 추진할 수 있다는 것입니다. 의료 분야의 연구는 한 기관이나 병원이 독자적으로 추진하기 어려운 것들이 많죠. 대외 기관의 협력이 매우 중요한데, 대부분 데이터 관련 규제의 벽에 걸려 제한적인 범위에서만 연구 협력이 진행됩니다. NVIDIA Clara에 XNAT이 통합되면 규제 걱정 없이 딥러닝 관련 연구 협력을 할 수 있는 길이 열립니다.

서로 닮은 꼴인 Clara & XNAT

NVIDIA Clara는 많은 분들이 아시는 데로 헬스케어 애플리케이션 개발과 실행을 GPU 가속 기반의 환경에서 수행하기 쉽도록 돕기 위한 툴킷입니다. 의료 관련 연구자, 데이터 과학자, 애플리케이션 개발자는 GPU 가속의 이점을 위해 인프라 설정과 운영을 신경 쓰지 않아도 된다! 이를 위해 탄생한 것이 바로 NVIDIA Clara입니다.

XNAT은 이미지 연구 관련 분야에서 매우 광범위하게 사용되는 인포매틱스 플랫폼입니다. NVIDIA Clara가 인프라 관리에 대한 부담을 줄여준다면, XNAT은 이미지 데이터 파이프라인 관리의 부담을 덜어 줍니다. 연구자와 개발자는 이미지 데이터 세트 관련 접근 제어, 데이터 전처리 등에 대해 신경 쓰지 않고 온전히 자신이 할 일에 집중하면 됩니다.

GPU 가속 기반 인프라, 플랫폼 그리고 데이터 파이프라인까지 관리 부담 크게 줄어

NVIDIA Clara와 XNAT이 통합되면? 의료 분야 연구자, 데이터 과학자, 방사선 전문의는 인프라와 플랫폼 그리고 이미지 데이터 파이프라인 관리에 대한 부담을 크게 줄일 수 있습니다.

더 중요한 효과는 의료 기관 간의 연구 협력입니다. 연구 프로젝트에 참여한 병원과 연구소는 각자 보유한 의료 영상 이미지 데이터를 외부로 보내지 않고, 내부에 보관한 채로 여러 기관과 데이터 세트를 공유해 딥러닝 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 데이터 세트는 각 병원과 연구기관에 위치합니다. 딥러닝 모델 트레이닝과 인퍼런싱에 사용하는 데이터에는 개인을 식별할 수 있는 정보가 담기지 않습니다.

소개한 NVIDIA Clara와 XNAT의 통합은 의료 분야의 AI 혁신 속도를 가속하는 촉매가 되지 않을까요? 더 자세한 내용은 유클릭으로 문의 바랍니다.

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