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생성형 AI까지 확장되는 AI 기반 헬스케어! 그 신호탄이 될 RadImageGAN

NVIDIA는 생명공학과 의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용을 확대하려는 노력을 하고 있습니다. 이를 지원하기 위해, NVIDIA는 Clara 플랫폼과 MONAI 프레임워크를 제공하고 있습니다. Clara는 의료 영상, 의료 기기, 유전체학, 신약 개발 등에 사용되는 기술을 제공하는 반면, MONAI는 의료 AI의 전체 수명 주기를 지원하는 툴킷으로, 데이터 라벨링의 자동화, 합성 데이터 생성, 대규모 모델 학습 등의 기능을 제공합니다. NVIDIA는 이러한 플랫폼과 도구를 사용하여 클라우드 서비스와 통합하고, 솔루션 제공 업체와 협력하여 의료 분야의 AI 기술을 발전시키고 있습니다. 또한 NVIDIA는 생성형 AI를 활용하여 의료 영상 데이터를 합성하고, 새로운 모델을 개발하여 기존 연구를 확장하고 있습니다.

생성형 AI


최근 NVIDIA는 생성형 AI의 영역을 헬스케어 부문까지 확장하는 데에도 속도를 높이고 있습니다. NVIDIA는 생성형 AI(Generative AI)을 활용하여 의료 영상 분야에서 혁신을 추구하고 있습니다. 그들의 노력의 일환으로 NVIDIA는 RadImageGAN이라는 기술을 개발하였으며, 이는 2D 의료 영상에 대한 다양한 합성 데이터를 생성할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 생성형 AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI 기술의 한 분야로, 이는 의료 영상 분야에서 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 합성 데이터는 기존 연구를 재현하고 확장하며, 더 많은 의료 영상 데이터를 제공하여 머신 러닝 모델의 학습을 돕습니다.


NVIDIA의 생성형 AI 노력의 일환으로 RadImageGAN은 기존의 의료 영상 데이터를 기반으로 합성 데이터를 생성합니다. 이는 연구자들이 더 많은 데이터로 작업할 수 있게 해주며, 이는 더 나은 AI 모델을 개발하고 의료 진단의 정확도를 높일 수 있게 합니다.


NVIDIA는 또한 이러한 기술을 활용하여 기존 연구를 재현하고 확장할 수 있는 새로운 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 모델은 의료 영상 데이터의 특성을 더 잘 이해하고, 더욱 정확한 진단을 제공할 수 있도록 돕습니다. RadImageGAN을 통해 생성된 합성 데이터는 또한 의료 영상 분야의 연구를 촉진시키고, 더 높은 정확도와 더 나은 의료 서비스를 제공하는 데 기여할 수 있습니다.


생성형 AI 기술과 MONAI의 시너지


실제로 생성형 AI는 합성 데이터를 통해 의료 분야를 변화시키고 있으며, 의료 기기 회사, 제약 회사 및 학술 의료 센터에 고품질이며 편향되지 않은 데이터를 제공하면서 더 빠른 발견과 개선된 환자 결과를 가져옵니다. 생성형 AI 모델은 복잡한 질병 메커니즘을 식별하고, 임상 결과를 예측하며 환자에게 맞춤형 치료를 제공하는 데 도움이 됩니다. MONAI는 의료 AI를 구축하고 배포하기 위한 프레임워크로 생성형 AI를 향상시키는 방법으로 큰 합성 데이터 세트를 생성합니다. 이는 변화하는 환자 데이터에서 학습하면서 환자의 프라이버시를 보호하는 AI 모델을 학습시키는 데 도움이 됩니다.


Latent Diffusion Model은 의료 영상을 위한 생성형 AI에서의 돌파구로, 인간의 해부학, 특히 고해상도 뇌 이미지의 합성 의료 이미지를 생성할 수 있습니다. NVIDIA, Mount Sinai 및 East River Imaging은 RadimageGAN이라는 새로운 생성형 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 2D 의료 영상화를 위한 가장 다양한 합성 데이터 생성기로, 의료 연구자와 전문가에게 더 큰 유연성을 제공합니다. 전반적으로, RadImageGAN 및 Latent Diffusion Models와 같은 생성형 AI 모델은 의료 분야에서 혁명을 주도하고 있습니다. 이들 모델은 딥러닝 모델을 교육하는 데 사용될 수 있는 고품질의 데이터를 제공하며, 개선된 환자 결과와 의료 영상 모델의 성능 향상을 가져옵니다. 이러한 모델에 액세스하려면 NVIDIA NGC 카탈로그 또는 MONAI Model Zoo를 방문하세요.

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