의료 영상 분석은 거대하고 복잡한 MRI 영상 데이터라는 과제에 항상 직면해 왔습니다. 기존 방법은 분석을 위해 3D MRI 이미지를 2D 이미지로 잘라내기 때문에 복잡한 해부학적 구조에 대한 이해가 제한됩니다. 하지만 GE 헬스케어는 AWS re:Invent 컨퍼런스에서 업계 최초로 전신 3D MRI 연구 기본 모델을 공개하며 이 문제에 획기적인 돌파구를 마련했습니다. 모델은 173,000개 이상의 이미지를 기반으로 구축되었으며, 훈련에 필요한 컴퓨팅 파워가 이전보다 5배 적고, 복잡한 3D MRI 데이터의 실시간 분석이 가능하며, 이미지와 텍스트의 검색 및 연결, 질병의 세분화 및 분류를 지원합니다. .
MRI 영상은 그 복잡성과 대용량 데이터로 인해 의료 영상 분석에서 항상 난제였습니다. MRI 분석을 위해 LLM(대형 언어 모델)을 훈련하려면 개발자는 획득한 이미지를 2D 이미지로 잘라야 합니다. 이러한 처리는 가능하지만 특히 뇌종양의 경우 복잡한 해부학적 구조를 분석하는 모델의 능력이 제한됩니다. 뼈 질환이나 심혈관 질환과 같은 경우.
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하지만 GE헬스케어는 올해 AWS re:Invent 컨퍼런스에서 업계 최초로 전신 3D MRI 연구 기본모델(FM)을 공개해, 마침내 MRI 모델이 전신의 3D 영상을 활용할 수 있음을 알렸다. 이 모델은 19,000개 연구에서 얻은 173,000개 이상의 이미지를 기반으로 구축되었으며, 개발팀은 이 새로운 모델을 사용하면 훈련에 이전보다 5배 적은 컴퓨팅 성능이 필요하다고 말했습니다.
GE Healthcare는 아직 이 기본 모델을 상용화하지는 않았지만 아직 연구 단계에 있으며 초기 평가자인 Mass General Brigham이 모델의 실험적 사용을 곧 시작할 예정입니다. GE Healthcare의 최고 인공 지능 책임자인 Parry Bhatia는 이러한 모델을 의료 시스템의 기술 팀에 제공하여 연구 및 임상 응용 프로그램을 보다 빠르고 경제적으로 개발하는 데 도움이 되기를 희망한다고 말했습니다.
이 모델의 출현으로 복잡한 3D MRI 데이터의 실시간 분석이 가능해질 것입니다. GE Medical 팀은 10년 간의 첨단 기술을 축적해 왔습니다. 주력 제품인 AIR Recon DL은 방사선 전문의가 선명한 이미지를 더 빠르게 얻고 스캔 시간을 최대 50%까지 줄일 수 있는 딥 러닝 재구성 알고리즘입니다. 또한, 3D MRI 모델은 이미지와 텍스트의 검색 및 연결은 물론, 질병의 세분화 및 분류도 지원해 의료진에게 이전보다 더욱 상세한 스캔 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
데이터 처리 측면에서 개발팀은 모델이 다양한 데이터 세트를 처리할 수 있도록 "조정 및 적응" 전략을 채택했습니다. 일부 이미지 데이터가 불완전하더라도 모델은 누락된 부분을 건너뛸 수 있습니다. 또한 제한된 데이터 조건에서 모델의 학습 능력을 향상시키기 위해 준지도 학생-교사 학습 방법도 사용됩니다.
이 복잡한 모델을 구축할 때 직면하는 컴퓨팅 및 데이터 문제를 해결하기 위해 GE Healthcare는 고성능 GPU의 분산 교육 기능과 결합된 Amazon의 SageMaker 플랫폼을 활용하여 데이터 처리 속도와 모델 교육 효율성을 크게 향상했습니다. 이는 환자에게 보다 개인화된 의료 서비스를 제공하기 위해 HIPAA와 같은 규정 준수 표준을 준수하면서 수행됩니다.
현재 이 모델은 MRI에 초점을 맞추고 있지만 개발자들은 다른 의료 분야로 확장할 수 있는 엄청난 기회를 보고 있습니다. 향후에는 이러한 기본 모델을 기반으로 방사선치료 등의 분야에 보다 빠르고 효율적인 솔루션을 제공하는 것이 가능할 수도 있습니다.
가장 밝은 부분:
GE 헬스케어는 업계 최초로 전신 3D MRI 연구 기본 모델을 출시해 영상 분석 역량을 대폭 향상시켰습니다.
새로운 모델은 데이터 처리 전략을 조정하여 컴퓨팅 리소스 소비를 줄이고 훈련 효율성을 향상시킵니다.
향후 이 모델은 다른 의료 분야로 확대돼 보다 정밀한 의료 서비스가 가능해질 것으로 기대된다.
GE Healthcare의 3D MRI 연구 기본 모델은 의료 영상 분석의 새로운 시대를 열었습니다. 효율적인 분석 기능과 잠재적인 응용 가능성은 의료 기술의 발전을 크게 촉진하고 환자에게 보다 정확하고 편리한 결과를 제공할 것입니다. 앞으로 이 모델은 더 많은 분야에 적용돼 의료 진단과 치료의 효율성을 더욱 높일 것으로 기대된다.