수술 후 3·5·10년 시점의 판막 기능 저하·재시술 위험 예측모델 구축
핵심 요약
- 다이애니아 헬스의 Synapsis AI가 클리블랜드 클리닉의 환자 기록 분석 연구를 지원했다. 병원 내부에서 기록을 처리하고 근거를 제시하며, 의료진이 확인해 최종 결정을 내린다.
다이애니아 헬스(Dyania Health)의 임상 추론 엔진 Synapsis AI가 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)의 대동맥판막 치환술 환자 연구에 활용됐다. 엔비디아(NVIDIA)는 11월 13일 의료진의 진료기록 검토를 지원하는 사례로, 2005~2021년 대동맥판막 치환술을 받은 환자 7800명이 넘는 규모의 연구를 소개했다.
Synapsis AI는 수술 후 수년에 걸쳐 추가된 모든 심장초음파 검사 기록을 포함해 각 환자의 진료기록을 분석했다. 이를 바탕으로 대동맥판막 치환술 후 3년, 5년, 10년 시점의 판막 기능 저하와 재시술 위험을 예측하는 모델을 구축했다. 엔비디아에 따르면 의료진이 수작업으로 검토했다면 수년이 걸렸을 전체 연구 대상자의 기록 검토를 이 플랫폼이 마쳤다.
클리블랜드 클리닉 심장·혈관·흉부연구소장인 라르스 스벤손(Lars Svensson) 박사는 “이식한 심장판막의 수명을 우리가 예측하는 데 도움이 되는 정보를 기술로 모으고 분석하는 것은 환자의 치료 결과를 개선하고 더욱 개인화된 진료를 제공하기 위한 유망한 진전”이라고 말했다.
뉴저지(New Jersey)에 본사를 둔 임상 AI 기업 다이애니아 헬스는 여러 해에 걸친 환자 기록을 연결해 임상 질문에 답하도록 Synapsis AI를 개발했다. 의사 소견, 수술 보고서, 영상·병리 판독, 퇴원 요약 등 자유 형식으로 작성된 문서와 검사 결과를 함께 살피고, 수년의 간격을 두고 나타난 소견도 연결한다. 의료진에는 어떤 환자에게 주의가 필요한지와 그 이유를 임상적 단서로 제시하며, 각 단서의 근거를 원래 기록에서 추적할 수 있게 한다.
환자 데이터는 의료기관 자체 방화벽 안에서 엔비디아 가속 컴퓨팅으로 처리한다. 엔비디아는 의료기관 전체의 환자 기록을 현장에서 처리할 수 있어 데이터가 병원 밖으로 나가거나 공유되지 않는다고 설명했다. Synapsis AI는 기록 검토 부담을 덜어 의료진이 환자에게 더 많은 시간을 쓰도록 돕지만, 제시된 근거를 확인하고 조치하며 모든 결정을 내리는 주체는 의료진이다.
다이애니아 헬스는 NVIDIA NeMo 공개 라이브러리로 임상 모델을 개발하고 학습시킨다. 이어 NVIDIA TensorRT와 TensorRT-LLM으로 모델을 최적화해 병원 자체 GPU 서버에서 더 빠르고 효율적으로 실행한다.
엔비디아는 진료기록 안에서 답을 찾아야 하는 다른 과제에도 같은 접근법을 적용할 수 있다고 소개했다. 임상시험 참여 자격을 갖춘 환자를 찾거나, 심장질환·암 진료의 공백을 메우고, 임상 등록체계에 데이터를 채우는 작업 등이 해당한다.
