유방암은 미국 여성들 사이에서 가장 흔하게 진단되는 암이지만, 치료에 있어서는 큰 격차가 존재합니다. 40세 이상 여성 대다수은 권장되는 연례 유방촬영 검사를 생략합니다. 방사선 전문의들은 동료보다 더 많은 수의 유방촬영 영상을 검토하고 있습니다. 또한 진단이 내려지면 치료에 필요한 검사 결과가 나오는 데 몇 주가 걸립니다.
NVIDIA Inception 프로그램에 참여하는 스타트업들은 영상 검사, 위험 평가, 치료 계획 등 각각의 어려운 부분에서 임상진을 지원하기 위한 AI 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
미국에서는 매년 약 4천만 건의 유방촬영술 검사를 진행되지만, 향후 10년간 수만 명의 방사선과 의사가 부족할 것으로 예상되어 시스템이 그 검사들을 처리하는 능력에 압박이 가고 있습니다.
관리 타임라인의 다른 쪽 끝에서, 치료 결정은 종종 외부 실험실에 보내진 유전체 검사에 의존합니다 — 이 검사는 처리하는 데 몇 주가 걸리며, 속도와 확실성이 가장 중요한 순간입니다.
아래 회사들은 그 간극의 양쪽 끝과 그 사이의 모든 것을, NVIDIA AI 인프라의 도움으로 가속화하고 있습니다.
자동화된 이미징으로 AI 기반 통찰력을 제공합니다
유방암 검사에 필요한 시간이나 근처 장소를 찾는 데 어려움을 겪는 여성들에게는 접근성이 실질적인 장애물이 되어 진단이 누락될 수 있습니다. NVIDIA Inception 스타트업인 iSono Health는 이러한 영상 검사 작업 과정을 단순화하는 것을 목표로 설계되었습니다.
회사의 FDA 승인된 ATUSA 플랫폼은 착용 가능한 자동화된 3D 양성자 방사선 촬영 시스템으로, 각 유방에 대해 약 2분 내에 표준화된 유방 부피를 측정할 수 있습니다. 이는 일반적인 휴대용 초음파 검사기의 경우 최대 45분이 걸리는 것과 비교됩니다.
시스템의 AI는 150만 장 이상의 초음파 영상으로 구성된 수천 개의 전체 유방 스캔 데이터를 학습하여 이미지 수집을 자동화합니다. NVIDIA GPU 가속화와 오픈 소스 의료 영상 기술을 사용하여, 회사에 따르면 휴대용 2D 초음파보다 28% 더 민감한 3D 스캔을 제공합니다.
휴대용 초음파는 프로브를 잡는 사람에 따라 결과가 달라지기 때문에, 여성의 촬영 결과는 매년 비교하기 어렵습니다. ATUSA는 매번 전체 유방을 촬영하므로 유방 조직의 반복 가능한 이미지를 제공하여 의사들이 여러 번의 촬영을 통해 환자의 조직 변화를 분석하는 데 도움을 주며, 동시에 작업자의 오류와 변동성을 줄여줍니다.
atusa는 캘리포니아, 텍사스, 조지아, 테네시, 워싱턴 D.C.의 파트너 클리닉을 통해 상업적으로 판매되고 있으며, 새로운 매장도 지속적으로 오픈되고 있습니다.
“환자에게 스캔을 더 가깝게 가져가는 것이 첫 번째 돌파구입니다,” iSono Health의 CEO인 네다 라자비가 말했습니다. “우리의 목표는 그 스캔이 점점 더 유용한 정보를 제공하도록 하는 것입니다. 의사들이 무엇이 있는지, 무엇이 변했는지 파악하고 더 잘 알려진 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이죠.”
iSono Health은 병변 감지, 3D 세분화 및 병변 분류를 위한 AI 기능을 개발했습니다. 향후에는 3D 초음파, 유방촬영술, MRI 및 임상 정보를 포함하는 다중 모드 진단 지능으로 AI 파이프라인을 확장할 계획입니다.
이 회사는 플랫폼의 성능을 더욱 검증하기 위해 3,200명의 환자를 대상으로 한 다섯 개의 센터에서 임상 연구를 진행 중이며, 주요 연구 기관은 UC 데이비스와 버넷바드 대학교 의료센터입니다.
암 발견, 잘못된 경보를 줄이기
또 다른 NVIDIA Inception 회사인 Whiterabbit.ai는 유방암 검진을 위한 AI 기술을 개발하고 있습니다. 이 회사의 FDA 승인된 WRDensity 소프트웨어는 유방촬영술 이미지로부터 유방 밀도를 자동으로 평가하며, 수십만 명의 환자 치료에 사용되어 왔습니다.
이 회사는 또한 환자의 유방암 발병 장기적 위험을 추정하기 위한 임상 결정 지원 소프트웨어인 WRRisk을 개발했으며, 유방암이 없는 유방촬영술 이미지의 스크리닝을 자동화하면서 방사선 전문의가 더 많은 암을 발견할 수 있도록 도와줄 새로운 세대의 AI를 연구하고 있습니다.
목표는 과부하를 받는放射학자 인력의 부담을 줄이고, 결과를 가속화하며, 환자들의 불필요한 재검진을 줄여 의료 비용을 낮추는 것입니다.
“매일, 유방 방사선학자들은 200건의 유방촬영술 중 약 한 건의 암을 찾는 어려운 과제에 직면합니다,”라고 Whiterabbit.ai의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 제이슨 수가 말했습니다. “우리는 AI가 방사선학자들의 강력한 도구가 되어, 그들이 전문성을 가장 중요한 곳에 집중할 수 있도록 도와주기를 바랍니다.”
와이터랩은 세인트루이스에 있는 워싱턴 대학교에 위치한 NVIDIA GPU 클러스터를 이용하여 AI 모델을 훈련시키며, 클라우드에 있는 추가적인 GPU 인프라도 활용합니다. 추론 작업은 병원 내에 직접 배치된 NVIDIA GPU에서 실행됩니다.
어떤 치료법이 효과가 있을지 예측하기
환자가 유방암으로 진단되면 다음으로 중요한 문제는 무엇을 해야 하는가 하는 것입니다 — 그리고 그 답은 암이 치료에 어떻게 반응할지 예측하는 데 달려 있습니다.
오늘날 이러한 예측의 범위와 정확도는 제한적이며, 2주에서 4주간의 대기 시간이 필요한 별도의 조직 생검을 요구하는 경우가 많습니다. Ataraxis AI는 디지털 데이터를 활용하여 환자의 결과와 다양한 치료에 대한 반응을 예측하는 임상 지능을 구축하고 있으며, 이 디지털 데이터에는 표준 환자 검사 과정에 이미 포함된 병리 슬라이드도 포함됩니다.
“오늘날 종양학자들이 치료 결정을 내리는 데 의존하는 도구들은 대부분 15년 전에 한 번만 훈련되었고, 이후로는 업데이트되지 않았습니다. 우리의 모델은 임상 시험 데이터를 더 많이 확보할 때마다 더욱 강해집니다.” 아타라시스 AI의 기술 인력인 조셉 카파도나가 말했습니다. “하지만 모델을 더 확장함에 따라, 모든 암에 대한 개인화된 치료를 지원하기 위해 더 많은 질문에 답할 수 있게 되는 것이 더 큰 변화입니다.”
아타라시스의 AI 모델들은 디지털 병리 슬라이드와 표준 임상 변수를 분석하여 치료 반응과 재발 위험을 예측합니다. 한 모델은 수술 전에 화학요법이 환자의 종양을 반응 수준까지 줄일 가능성이 있는지를 예측합니다. 수술 후에는 다른 모델이 환자의 5년 내 재발 위험과 다음 단계로 화학요법을 시행했을 때의 유리한 효과를 추정합니다.
두 모델 모두 10개 이상의 기관과 여러 임상 시험을 통해 검증되었으며, 현재 활발한 임상 사용 중입니다. 이 모델들은 사내에서, 원격 데이터 센터에서, 그리고 클라우드에서 NVIDIA GPU를 사용하여 실행됩니다. 전체 과정은 NVIDIA CUDA로 가속화된 PyTorch를 통해 이루어집니다.
3D 시각화를 통한 종양에 대한 통찰 제공
또 다른 NVIDIA Inception 회사인 SimBioSys가 최근 유방암 인식 달을 맞아 열린 행사에서 NVIDIA에 합류했습니다.
이 회사는 AI 기반의 정밀 의료 기술을 개발하여 유방 종양, 혈관 및 기타 연조직의 정확한 3D 모델을 만들고, 수술을 안내하고 치료 계획에 영향을 미치는 중요한 정보를 제공합니다. 또한 환자의 유방 MRI 데이터, 종양 병리학 및 임상 데이터의 3D 볼륨 데이터를 기반으로 유방암 재발 위험을 예측하는 도구도 개발했습니다.
“우리는 다중 형태의 데이터—영상 검사, 병리학 결과, 적용 가능한 유전자 검사 및 기타 생물학적 입력 데이터—를 AI를 활용해 통합할 수 있는 플랫폼을 만들고 있습니다”라고 SimBioSys의 CEO 스테이시 스티븐스는 행사에서 말했습니다. “이렇게 하면 개별적인 데이터 각각으로부터 얻을 수 있었던 것보다 더 많은 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.”
SimBioSys는 훈련 및 검증 데이터를 위해 NVIDIA MONAI를 사용하며, 이미징 기술을 위해 NVIDIA CUDA-X 라이브러리인 cuBLAS와 MONAI Deploy도 사용합니다. 이 기술은 클라우드에서 NVIDIA GPU를 통해 실행됩니다.
“NVIDIA 기술 덕분에 수백 장 또는 수천 장의 이미지를 처리하고 우리의 AI를 적용하여 빠르게 분석할 수 있는 컴퓨팅 능력을 갖게 되었습니다,”라고 스티븐스는 말했습니다. “그 속도가 중요합니다. 환자와 의사들은 신속한 답변이 필요하기 때문입니다. 며칠이나 몇 주를 기다릴 여유가 없습니다.”
더 자세히 알아보기 NVIDIA Inception 스타트업을 위한 프로그램.
이 글에 언급된 일부 기술은 연구 단계에 있으며, 미국 FDA로부터 상업적 사용을 위한 승인을 받지 않았습니다.