엔비디아·서울대학교병원, ‘HCLS 서밋 코리아 2022’ 공동 개최

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 오는 4월 29일(수)과 30일(목) 양일간 서울대학교병원(SNUH)과 ‘HCLS 서밋 코리아(Healthcare & Life Science Summit Korea) 2022’를 공동으로 개최한다고 밝혔다.  

온라인과 오프라인 병행으로 진행되는 이번 행사는 헬스케어 분야의 최신 AI 애플리케이션 및 프레임워크에 대한 강연, 연구 발표, 데모, 실습 워크숍 등 다양한 세션으로 구성된다. 본 행사는 엔비디아와 서울대학교병원, 서울대학교병원 융합의학과, 서울대학교병원 데이터사이언스연구부, 리더스시스템즈가 공동 주최한다. 

HCLS 서밋 코리아 2022 세션 소개

1일차인 4월 29일에는 유투브(YouTube) 채널을 통해 온라인 HCLS 서밋 코리아가 진행된다. 개회사, 폐회사와 더불어 세 개 파트로 구성되며, 파트 1은 헬스케어 및 생명과학 분야의 AI, 파트 2는 딥러닝으로의 의료 연구 가속화, 파트 3은 바이오 및 임상 분야의 AI를 다룬다. 4월 29일(금) 오전 10시부터 오후 5시까지 진행되며, 사전 등록은 공식 HCLS Summit Korea 홈페이지에서 신청이 가능하며, 행사 당일인 4월 29일까지 가능하다. 

개회사는 서울대학교병원 비뇨의학과 부교수 겸 서울대학교병원 정보화실 부실장 겸 서울대학교병원 혁신의료기술연구소 데이터사이언스연구부 부장인 정창욱 교수가 진행하며, 이어서 파트 1. 헬스케어 및 생명과학 분야의 AI은 다음과 같이 진행된다. 

l  세션 1 (AI와 생명과학의 융합): 엔비디아의 글로벌 헬스케어 리더들과 함께 엔비디아 최신 기술과 생태계의 혁신, 향후 의료 서비스의 미래에 대해 알아본다. 로리 켈러허(Rory Kelleher) 엔비디아 헬스케어 글로벌 비즈니스 개발 디렉터 및 르네 야오(Renee Yao) 엔비디아 글로벌 헬스케어 인셉션 리드가 발표한다.

l  세션 2 (딥 러닝과 영상 의학): 의료 및 생명과학 분야와 관련해 음성 인식, 물체 인식, 자연 언어 이해, 약물 발견, 유전체학과 같은 다른 전문 영역에서의 최첨단 기술의 발전은 종양 분석, 변이 추출 임상 시험 모집, 과학 저널과 EHR 기록의 지식 그래프 구축에 도움이 되고 있다. 본 세션에서는 딥 러닝의 핵심, 생명 과학 분야의 획기적인 애플리케이션과 더불어 엔비디아 컴퓨팅 플랫폼이 고성능 딥 러닝 시스템의 개발을 지원하는 방법을 소개한다. 싯다르트 코트발(Siddharth Kotwal) 퀀티파이(Quantiphi) – 엔비디아 프랙티스 대표가 발표자로 나선다.

l  세션 3 (연구개발 혁신을 위한 오픈소스 기반 구축하기): 세계 최고의 의학 연구자들을 위한 강력한 AI 도구를 소개한다. 의료 이미징을 위한 개방적 혁신을 이끄는 ‘프로젝트 MONAI’와 연합학습 플랫폼인 엔비디아 플레어(FLARE)가 의료 분야에서 고립된 데이터 문제를 극복하고 협업 및 개인 정보 보호 AI 모델을 구축하는 데 어떻게 중요한 역할을 하는지 공유한다. 또한, 성장하는 생태계와 MONAI 및 엔비디아 플레어를 사용해 솔루션을 개발하는 방법을 알아본다. 프레나 도그라(Prerna Dogra) 엔비디아 시니어 프로덕트 매니저가 발표한다.

l  세션 4 (SNUH 연구발표 – 임상의가 바라보는 AI): 이제 임상분야의 변화를 만들고 궁극적으로 의학을 혁신하는 데 딥 러닝이 얼마나 기여할 수 있을지 고민할 때다. 본 강연은 실제 연구 사례와 함께 임상적으로 새로운 정보를 제공할 수 있는 AI 모델에 대해 논의한다. 서울대학교병원 핵의학과 조교수(MD, Ph.D)이자 2021년 한국 지역에서 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review) 선정 35세 미만 혁신가로 선정된 최홍윤 교수가 발표한다. 

파트 2. 딥러닝으로의 의료 연구 가속화는 다음의 세션으로 구성된다.

l  세션 1 (HCLS 워크로드를 위한 가속화 컴퓨팅(GPU 컴퓨팅 플랫폼)): 엔비디아의 컴퓨팅 플랫폼은 의료 기기의 이미지 재구성에서 약물 발견 프로세스의 분자 역학에 이르기까지 의료 산업에 가속화된 컴퓨팅, AI, 데이터 분석 및 고급 시각화에 이르는 최첨단 컴퓨팅 접근 방식을 제공한다. 이 세션은 참석자들이 의료 분야의 저전력 임베디드 기기부터 데이터 센터에 이르기까지 실제 활용 사례를 공유하면서 다양한 문제를 해결하는 데 필요한 솔루션의 올바른 이해를 돕는다. 콜린 컴퍼스(Colin Compas) 엔비디아 헬스케어 솔루션 아키텍트가 발표한다.

l  세션 2 (연합 학습을 통한 의료 AI 및 연구 혁신): 안전한 분산형 멀티 파티 협업을 지원하는 오픈 소스 플랫폼인 엔비디아 플레어를 핸즈온 레벨에서 소개한다. 연구자와 데이터 과학자가 기존 ML/DL 워크플로를 연합 패러다임에 맞게 조정할 수 있는 엔비디아 플레어의 아키텍처 및 API에 대해 논의하고, 연합 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있는 주요 기능 및 워크플로와 더불어 플랫폼의 실제 적용 분야에 대해 논의할 예정이다. 크리스토퍼 커스텐(Kris Kersten) 엔비디아 기술 마케팅 엔지니어(의료 및 생명과학 분야)가 발표한다.

l  세션 3 (SNUH 연구발표 #2 – 연합학습 관련 연구 사례): 서울대학교병원의 두 번째 연구 사례 발표 세션으로 실제 의료 환경에서 개인 정보 보호를 위한 의료 데이터 연합 학습 연구 발표를 진행한다. 서울대학교병원 융합의학과 공현중 교수가 발표한다. 

파트 3. 바이오 및 임상 분야의 AI는 다음의 세션으로 구성된다.

l  세션 1 (생명과학을 위한 인공지능: 단백질 구조 예측의 미래): 인간의 언어를 이해하기 위해 개발된 자기 지도방식의 자연어 처리 모델은 최근 단백질과 같은 생체 분자의 구조와 기능을 이해하고 예측하는 데 도움이 되고 있다. 알파폴드2와 RoseTTAFold는 생물학적 시퀀스에 대한 새로운 AI 기반 예측 작업에서 최첨단 성능을 달성했고 대규모 데이터 세트, 효율적인 데이터 로더 및 트랜스포머 아키텍처, 대규모 분산 컴퓨팅을 활용했다. 본 세션은 이와 관련해 최근 몇 가지 업데이트와 모델 아키텍처를 리뷰하고 생명과학 산업 발전에 필요한 툴, 기술 및 인프라를 살펴본다. 에이드 오제월(Ade Ojewole) 엔비디아 디벨로퍼 릴레이션 매니저(Drug Discovery)가 발표한다.

l  세션 2 (바이오메디컬 및 임상 분야의 지식 추출 및 검색): 모든 바이오메디컬 및 임상적 지식은 연구 논문에서부터 현대 의료 시스템을 통한 환자의 정보에 대한 노트에 이르기까지 광범위한 분야에서 생성된 풍부한 텍스트 정보에 포함된다. 본 강연은 엔비디아가 지원한 고유한 임상 음성 및 텍스트를 위한 도메인별 트랜스포머 NLP 모델 아키텍처 프로젝트를 공유하고, 지식 추출 파이프라인을 통해 약물 대상 식별 및 우선순위 지정, 임상 시험의 구조화, 의료 코딩 및 엔터프라이즈 서치와 같은 다양한 사용 사례를 엔비디아가 어떻게 지원하는지 보여준다. 엔서니 코스타(Anthony Costa) 엔비디아 디벨로퍼 릴레이션 매니저(Medical Analysis)가 발표한다.

l  세션 3 (SNUH 연구발표 #3 – Bio 관련 ML/DL 연구 사례): 본 연구에서는 정상인과 코로나 확진자들의 생명자원을 분양 받아 생성한 7개 종류의 멀티오믹스 데이터(scRNA-seq(BCR/TCR), Cytokine Profiling, Bulk TCR/BCR-seq, SNP array, WGS, HLA-typing, COVID-seq)를 통합 분석하고 정상인, 경증 및 중증환자 분류모델을 개발하고자 한다. 코로나19 세포 반응(COVID-19 cellular response) 네트워크를 통해 중증도 예측 그래프 신경망(GNN) 모델을 구축하고, GNN 결과에 대해 설명가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 활용해 바이오마커 후보를 발굴하고 생물학적 의미를 도출하고자 한다. 서울대학교병원 융합의학과 김광수 교수가 발표를 맡는다.

이어 엔비디아 시니어 디벨로퍼 릴레이션 매니저 서완석 상무가 폐회사를 진행한다. 

MONAI 부트캠프 세션 소개

2일차인 4월 30일에는 의료 영상 분야의 개발자와 임상 연구자를 위한 MONAI 부트 캠프가 진행되며, 줌 및 슬랙(Slack)을 통한 온라인 세션과 오프라인 세션으로 구성된다. MONAI는 의료 이미징의 딥 러닝을 위한 커뮤니티 기반 오픈 소스 파이토치(PyTorch) 기반 프레임워크이다. 기본 파이토치 패러다임에서 의료 영상 트레이닝 워크플로를 개발하기 위한 도메인에 최적화된 기본 기능을 제공한다. 

본 부트캠프는 프로젝트 MONAI를 통해 출시된 신규 프로젝트 중 초급 및 중급 브레인(Brain) 이미지 데이터 및 스플린(Spleen) 세그멘테이션 실습 프로젝트를 모두 다룰 예정이다. 서울대학교병원 암병원에서 진행되는 오프라인 행사 참여인원은 30명으로 한정, 서울대학교병원 연구자 대상으로 참가 확정을 받고 있다. 서울대학교 연구자가 아닌 경우 온라인으로 행사 참여가 가능하다. GPU 해커톤 공식 홈페이지에서 별도 신청 후 참여할 수 있으며, 4월 24일까지 사전 등록 가능하다. 

MONAI 부트캠프는 ▲환영사 ▲A100 서버 접속 방법 및 MONAI 기초 실습 ▲MONAI 이미지 데이터 생성 실습(Brain) ▲MONAI 이미지 세그멘테이션 실습(Spleen) ▲MONAI 부트캠프 챌린지 ▲세그멘테이션 결과 리뷰 ▲마무리로 구성된다. 류현곤 엔비디아 NVAITC 수석 데이터사이언티스트가 진행한다. 

경품 행사 안내

더불어, HCLS 서밋 코리아 2022 사전 등록자를 대상으로 엔비디아 굿즈 제공 이벤트가 진행된다.

l  사전 이벤트: 사전 등록한 후 엔비디아 유튜브 계정을 구독하고 알림을 설정하면 추첨을 통해 엔비디아 Ruler 1.0이 제공된다.

l  좋은 질문 이벤트: Q&A 세션에 참여해 질문을 남기면 추첨을 통해 엔비디아 컴퓨터 케어 키트가 제공된다.

l  참여 인증 이벤트: 세션을 시청하는 모습을 찍어 SNS에 포스팅하면 추첨을 통해 충전 케이블 세트가 제공된다.

l  설문조사 이벤트: 세션 종료 이후에 설문조사에 응답하면 엔비디아 굿즈 세트(에코백, 빨대, 마우스패드 구성)가 제공된다.

l  땡큐 이벤트: 추후 공개되는 땡큐 이벤트에서는 엔비디아 I am AI 티셔츠가 제공된다.