- 최적화된 추론 제공하는 엔비디아 NIM 포함
- 신약 개발, 의료 영상, 유전체학 분석 위한 헬스케어 워크플로우 가속화
- 암젠, 아스텔라스, DNA 넥서스 등 50여개 기업에 적용
엔비디아가 전 세계 헬스케어 기업이 어디서나 모든 클라우드에서 최첨단 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 20여 개의 새로운 마이크로서비스를 출시했다고 발표했다.
새로운 엔비디아(NVIDIA) 헬스케어 마이크로서비스 제품군에는 최적화된 엔비디아 NIM AI 모델과 워크플로우가 포함된다. 이들은 클라우드 네이티브 애플리케이션(CLoud Native Application)을 생성하고 배포하기 위한 빌딩 블록 역할을 하는 업계 표준 API를 갖추고 있다. 또한 고급 영상, 자연어와 음성 인식, 디지털 생물학 생성, 예측, 시뮬레이션 등을 제공한다.
아울러 엔비디아 가속 소프트웨어 개발 키트와 툴을 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 마이크로서비스로 액세스해 신약 개발, 의료 영상과 유전체학 분석을 위한 헬스케어 워크플로우를 가속화할 수 있다. 여기에는 파라브릭스(Parabricks), 모나이(MONAI), 네모(NeMo), 리바(Riva), 메트로폴리스(Metropolis)가 포함된다.
새로 출시된 25개의 마이크로서비스는 제약 회사, 의사, 병원에 수많은 기회를 제공하는 생성형 AI를 통해 헬스케어 기업의 혁신을 가속화할 수 있다. 여기에는 의약품 개발을 위한 수조 개의 약물 화합물 스크리닝, 질병 조기 발견을 돕기 위한 환자 데이터 수집 개선, 더 스마트한 디지털 비서 구현 등이 포함된다.
연구자, 개발자, 실무자는 마이크로서비스를 사용해 신규 혹은 기존 애플리케이션에 AI를 쉽게 통합할 수 있다. 아울러 클라우드에서 온프레미스 (on-premises)까지 어디서나 실행할 수 있으며, 생명을 구하는 작업을 향상시키는 코파일럿 기능을 갖추게 된다.
엔비디아 헬스케어 부문 부사장 킴벌리 파월(Kimberly Powell)은 "역사상 처음으로 생물학과 화학의 세계를 컴퓨터로 표현할 수 있게 됐고, 컴퓨터를 이용한 신약 개발이 가능해졌다. 엔비디아는 의료 기업이 AI 솔루션을 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원함으로써, 의료 기업이 생성형 AI의 모든 성능과 잠재력을 활용할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.
추론을 위한 엔비디아 NIM 헬스케어 마이크로서비스
새로운 헬스케어 마이크로서비스 제품군에는 엔비디아 NIM이 포함된다. 엔비디아 NIM은 영상, 의료 기술, 신약 개발, 디지털 헬스 전반에 걸쳐 증가하는 모델 모음에 최적화된 추론을 제공한다. 이러한 모델은 생성 생물학과 화학, 분자 예측에 사용할 수 있다. NIM 마이크로서비스는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 5.0 소프트웨어 플랫폼을 통해 이용 가능하다.
또한 마이크로서비스에는 신약 개발을 위한 모델 모음이 포함된다. 대표적인 모델로는 생성 화학을 위한 몰밈(MolMIM), 단백질 구조 예측을 위한 ESM폴드(ESMFold), 약물 분자가 표적과 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 디피독(DiffDock) 등이 있다. 비스타(VISTA) 3D 마이크로서비스는 3D 세분화 모델 생성을 가속화한다. 유니버설 딥베리언트(Universal DeepVariant) 마이크로서비스는 CPU에서 실행되는 바닐라 딥베리언트(Vanilla DeepVariant) 구현에 비해 게놈 분석 워크플로우에서 변이체 호출 속도를 50배 이상 향상시킨다.
선도적인 컴퓨팅 소프트웨어 회사인 케이던스(Cadence)는 AI 기반 분자 발견과 리드 최적화를 위한 엔비디아 바이오네모(BioNeMo) 마이크로서비스를 신약 개발 가속화에 사용되는 오리온(Orion) 분자 설계 플랫폼에 통합하고 있다.
오리온을 통해 제약 회사의 연구원들은 수천억 개의 화합물이 포함된 데이터 라이브러리를 생성, 검색, 모델링할 수 있다. 몰밈 생성 화학 모델과 단백질 폴딩을 위한 알파폴드-2(AlphaFold-2) 모델과 같은 바이오네모 마이크로서비스는 오리온의 설계 역량을 크게 강화한다.
케이던스의 앤서니 니콜스(Anthony Nicholls) 부사장은 "당사의 제약과 생명공학 분야 고객은 분자 시뮬레이션을 위한 가속화된 리소스에 대한 액세스를 필요로 한다. 연구자들은 바이오네모 마이크로서비스를 활용해 과학자의 특정 요구사항에 따라 최적화된 분자를 생성할 수 있다"고 설명했다.
현재 약 50개의 애플리케이션 제공업체가 헬스케어 마이크로서비스를 사용하고 있다. 여기에는 암젠(Amgen), 아스텔라스(Astellas), DNA 넥서스(DNA Nexus), 아이엠빅 테라퓨틱스(Iambic Therapeutics), 리커션(Recursion), 테레이(Terray) 등의 바이오테크 기업, 제약 회사, 플랫폼 그리고 V7과 같은 의료 영상 소프트웨어 제조업체가 포함된다.
암젠의 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자 데이비드 리스(David M. Reese)는 "생성형 AI는 정교한 모델을 구축하고 항체 설계 프로세스에 AI를 원활하게 통합해 신약 개발을 혁신하고 있다. 우리 팀은 이러한 기술을 활용해 환자에게 최고의 가치를 제공할 차세대 의약품을 개발하고 있다"고 말했다.
환자와 의료진의 상호 작용 개선
생성형 AI는 의료 서비스의 미래를 바꾸고 있다. 히포크라틱 AI(Hippocratic AI)는 작업별 생성형 AI 헬스케어 에이전트(Generative AI Healthcare Agent)를 개발하고 있다. 이는 엔비디아 아바타 클라우드 엔진(Avatar Cloud Engine) 마이크로서비스에 연결된 자사의 안전 중심 의료용 LLM으로 구동되며, 지연 시간이 짧은 추론과 음성 인식을 위해 엔비디아 NIM을 활용할 예정이다.
이 에이전트는 환자와 전화로 예약 일정을 잡고, 수술 전 조치와 퇴원 후 후속 조치 등의 업무를 수행한다.
히포크라틱 AI의 공동 창립자 겸 CEO인 문잘 샤(Munjal Shah)는 "생성형 AI를 통해 우리는 의료 업계의 가장 시급한 요구를 해결할 수 있는 기회를 얻었다. 우리는 광범위한 인력 부족 문제를 완화하고 고품질 의료 서비스에 대한 접근성을 높이는 동시에 환자의 치료 결과를 개선할 수 있다. 엔비디아의 기술 스택은 환자가 히포크라틱의 생성형 AI 의료 에이전트와 자연스럽게 정서적 관계를 구축하는 데 필요한 대화 속도와 유연성을 달성하는 데 매우 중요하다"고 밝혔다.
어브릿지(Abridge)는 메모 초안을 생성하는 AI 기반 임상 대화 플랫폼을 구축해 임상의가 하루에 최대 3시간까지 절약할 수 있도록 지원한다. 시끄러운 환경의 음성 파일을 문서 초안으로 전환하려면 많은 AI 기술이 원활하게 함께 작동해야 한다. 언어 식별, 전사, 정렬, 일지 작성은 모두 수초 내에 이루어져야 한다. 또한 각 발화에 포함된 의료 정보의 종류에 따라 대화를 구조화하고 강력한 언어 모델을 적용해 관련 증거를 요약본으로 변환해야 한다. 이 시스템은 임상 대화를 실시간으로 고품질의 진료 후 문서로 변환한다.
플라이휠(Flywheel)은 마이크로서비스로 변환할 수 있는 모델을 제작한다. 이 회사의 중앙 집중식 클라우드 기반 플랫폼은 바이오 제약 회사, 생명과학 조직, 의료 서비스 제공업체, 학술 의료 센터 등이 의료 영상 데이터를 식별, 큐레이션, 훈련해 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있도록 지원한다.
플라이휠의 최고 제품 책임자 트렌트 노리스(Trent Norris)는 "빠르게 진화하는 의료 기술 환경에서 엔비디아의 생성형 AI 마이크로서비스와 플라이휠 플랫폼의 통합은 혁신적인 도약을 의미한다. 이러한 첨단 도구를 활용해 의료 영상과 데이터 관리 역량을 강화할 뿐만 아니라 의료 연구와 환자 치료 결과의 전례 없는 가속화를 추진하고 있다. 엔비디아의 최첨단 AI 솔루션으로 구동되는 플라이휠의 AI 팩토리는 의료 고객이 있는 곳에서 고객을 만나며 디지털 의료와 바이오제약 분야에서 한계를 넓혀가고 있다"고 덧붙였다.
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