소버린 AI(Sovereign AI) 역량 개발 지원, 엔비디아 일본 내 AI 기반 의료 혁신 지원

엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 엔비디아 AI 서밋 재팬(NVIDIA AI Summit Japan)에서 일본 의료 분야에 혁신을 가져올 소버린 AI 역량 개발을 지원하고 있다고 밝혔다. 

일본은 인구의 약 30%가 65세 이상인 자국민에게 양질의 의료 서비스를 제공하기 위해 거의 모든 의료 분야를 지원하는 소버린 AI(Sovereign AI) 이니셔티브를 추진하고 있다. 

일본은 내년까지 약 50만 명의 의료진이 부족할 것으로 예상한다. 이러한 상황에서 국가별 데이터와 현지 컴퓨팅 인프라로 훈련된 AI 도구가 일본의 임상의와 연구자들의 역량을 강화해 환자를 돌볼 수 있도록 지원하고 있다. 

11월 13일까지 도쿄에서 열린 엔비디아 AI 서밋 재팬에서는 AI 가속 신약 개발, 유전자 의학, 의료 이미징, 로보틱스 등 일본 의료 업계 선두주자들의 획기적인 기술 도입을 집중 조명했다. 

도쿄-1(Tokyo-1) 엔비디아 DGX 슈퍼컴퓨터와 같은 엔비디아 AI 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 여러 애플리케이션이 개발됐다. 이들은 신약 개발을 위한 엔비디아 바이오네모(BioNeMo), 의료 이미징을 위한 엔비디아 모나이(MONAI), 유전체학을 위한 엔비디아 파라브릭스(Parabricks), 의료 로보틱스를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan)과 같은 도메인별 플랫폼을 사용한다. 

이해도, 정확성 그리고 속도를 높이는 신약 개발 AI 팩토리

엔비디아는 바이오네모를 통해 세계에서 세 번째로 큰 일본의 제약 시장을 지원하고 있다. 엔비디아 바이오네모는 신약 개발 연구진들이 생체 분자 데이터에서 생물학적 인텔리전스를 생성하기 위한 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 돕는 엔드투엔드 플랫폼이다. 

바이오네모는 최적화된 AI 추론을 위한 맞춤형 모듈식 프로그래밍 프레임워크와 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 포함한다. 새로운 모델에는 아미노산 서열로부터 단백질의 3D 구조를 예측하는 알파폴드2(AlphaFold2), 단백질과 상호작용하는 분자의 3D 구조를 예측하는 디피독(DiffDock), 표적 분자와 결합할 가능성이 있는 새로운 단백질 구조를 설계하는 RF디퓨전(RFdiffusion)이 포함된다. 

또한, 이 플랫폼은 개발자가 생체 분자 AI 모델을 엔터프라이즈급 애플리케이션으로 확장하는 데 도움이 되는 맞춤형 참조 AI 워크플로우 카탈로그인 바이오네모 블루프린트(BioNeMo Blueprints)를 제공한다. 

이제 알파폴드2용 NIM 마이크로서비스는 기존 알파폴드2 파이프라인을 5배까지 가속화하는 진화 정보 검색 도구인 MMSeqs2-GPU를 통합한다. 서울대학교, 요하네스 구텐베르크 마인츠 대학교(Johannes Gutenberg University Mainz), 엔비디아의 연구진들이 이 통합을 주도했으며, 이를 통해 단백질 구조 예측이 40분에서 8분으로 단축됐다. 

이번 AI 서밋 재팬에서 AI 네이티브 과학 데이터 세트를 엔지니어링하는 회사인 테트라사이언스(TetraScience)가 엔비디아와의 협력을 통한 과학 AI 활용 사례의 산업화를 발표했다. 이를 통해 테트라사이언스는 생명과학 가치 사슬 전반의 워크플로우를 가속화하고 개선할 예정이다. 

예를 들어, 백신과 단일 클론 항체와 같은 생물학적 치료제를 생산하기 위한 최적의 세포주를 선택하는 것은 매우 중요하지만 시간이 많이 소요되는 단계이다. 테트라사이언스의 새로운 리드 클론 어시스턴트(Lead Clone Assistant)는 세포 세분화를 위한 엔비디아 비스타-2D(VISTA-2D) 파운데이션 모델과 유전자 발현 분석을 위한 진포머(Geneformer) 모델을 포함한 바이오네모 도구를 사용한다. 그 결과, 리드 클론 선택 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있다. 

도쿄에 본사를 둔 아스텔라스 제약(Astellas Pharma)은 ESM-1nv, ESM-2nv, DNABERT와 같은 바이오네모 생체 분자 AI 모델을 사용해 생물학적 연구를 가속화하고 있다. 이 AI 모델은 새로운 분자 구조를 생성하고, 해당 분자가 표적 단백질에 어떻게 결합할지 예측하며, 보다 효과적으로 결합할 수 있도록 최적화하는 데 사용된다. 

아스텔라스 제약은 바이오네모 프레임워크를 사용해 화학 분자 생성 속도를 30배 이상 향상했다. 이 회사는 바이오네모 NIM 마이크로서비스를 사용해 연구를 더욱 발전시킬 계획이다. 

일본 제약 회사와 연구 기관의 의약품 연구 개발 발전

아스텔라스 제약, 다이이찌산쿄(Daiichi-Sankyo), 오노약품공업(Ono Pharmaceutical)은 일본의 대표적인 제약 회사이다. 이들은 일본 대기업 미쓰이물산(Mitsui & Co)의 자회사인 제우레카(Xeureka)와 협력해 구축한 엔비디아 DGX AI 슈퍼컴퓨터인 도쿄-1 시스템을 활용해 신약 개발을 위한 AI 모델을 구축하고 있다. 제우레카는 도쿄-1을 사용해 AI 모델 개발과 분자 시뮬레이션을 가속화하고 있다. 

또한, 제우레카는 엔비디아 H100 텐서 코어(Tensor Core) GPU를 사용해 컨피덴셜 컴퓨팅의 적용을 모색하고 있다. 이를 통해 제약사가 독점 데이터 세트를 보호하면서 대규모 AI 모델 훈련에 협력할 수 있는 역량을 강화할 수 있다. 

질병과 정밀 의학 연구를 더욱 지원하기 위해, 일본 전역의 유전체학 연구진들은 DNA와 RNA 데이터의 2차 분석을 가속화하기 위해 엔비디아 파라브릭스 소프트웨어 제품군을 채택했다. 

그중 도쿄대학교 인간 게놈 센터(the University of Tokyo Human Genome Center)는 암 연구에 초점을 맞춘 정부 주도의 전장 게놈 프로젝트를 수행하는 주요 학술 기관이다. 이 이니셔티브는 연구진이 일본 인구 고유의 유전자 변이를 파악하고 정밀 치료법을 개발하는 데 도움이 될 것이다. 

게놈 센터는 또한 파라브릭스 v4.4를 통해 현재 제공되는 지라프(Giraffe)의 사용을 탐색하고 있다. 지라프는 연구진이 게놈 서열을 다양한 집단을 대표하는 참조 게놈인 팬게놈에 매핑할 수 있도록 지원하는 도구이다. 

방사선 전문의와 외과의에게 실시간으로 강력한 능력을 지원하는 AI 스캐너와 현미경

일본의 의료 혁신가들은 방사선 전문의와 외과의를 지원하기 위해 AI 증강 시스템을 구축하고 있다. 

후지필름(Fujifilm)은 외과의가 보다 효율적으로 수술을 수행할 수 있도록 엔비디아와 협력해 AI 애플리케이션을 개발했다. 

이 애플리케이션은 엔비디아 DGX 시스템을 통해 개발된 AI 모델을 활용해 CT 이미지를 3D 시뮬레이션으로 변환해 수술을 지원한다. 

올림푸스(Olympus)는 최근 엔비디아와 통신사 NTT와 협력해 클라우드 연결 내시경이 실시간으로 이미지 처리와 AI 애플리케이션을 효율적으로 실행하는 방법을 시연했다. 이 내시경은 엣지 컴퓨팅을 위한 엔비디아 젯슨 오린(Jetson Orin) 모듈을 탑재했으며, NTT 통신 플랫폼의 IOWN 올-포토닉스 네트워크(IOWN All-Photonics Network)를 통해 클라우드 서버에 연결된다. 이 네트워크 전반에는 포토닉스 기반 기술을 도입해 전력 소비를 줄이고, 용량을 늘리며, 지연 시간을 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 

아울러 엔비디아는 실시간 인사이트를 위해 AI 모델과 애플리케이션 개발을 간소화하는 센서 처리 플랫폼인 홀로스캔을 통해 일본의 방사선과 수술용 실시간 AI 기반 로봇 시스템을 지원하고 있다. 홀로스캔에는 내시경과 초음파 분석을 포함한 애플리케이션을 위한 AI 참조 워크플로우 카탈로그가 포함된다. 

일본 전역에 여러 캠퍼스를 둔 의과대학인 쇼와대학교(Showa University)의 신경외과 전문의는 홀로스캔과 산업용 엣지 AI를 위한 엔비디아 IGX 플랫폼을 채택해 수술용 현미경 애플리케이션을 개발하고 있다. 이 애플리케이션은 수술용 내시경으로 촬영한 비디오 영상을 AI를 통해 실시간으로 3D 이미지로 변환한다. 3D 재구성을 통해 외과의사들은 종양과 뇌의 주요 구조를 더 쉽게 찾아내 수술의 효율성을 높일 수 있다. 

AI 메디컬 서비스(AI Medical Service, AIM), 아나우트(Anaut), 아이메드 테크놀로지스(iMed Technologies), 제이미즈(Jmees)와 같은 일본의 수술용 AI 기업들은 홀로스캔을 활용해 내시경 전문의와 외과의에게 진단 지원을 제공하는 애플리케이션의 개발을 연구하고 있다. 이러한 애플리케이션은 장기와 같은 해부학적 구조를 실시간으로 감지해 부상 위험을 줄이고, 위장암이나 뇌출혈과 같은 상태를 식별하며, 의사가 수술을 준비하고 수행하는 데 도움이 되는 즉각적인 인사이트를 제공할 수 있다. 

디지털 의료 에이전트를 통한 의료 서비스 확장

고령층은 만성 질환을 앓는 비율이 높고 의료 서비스를 가장 많이 이용한다. 이러한 고령화에 발맞춰 일본 기업들은 환자 치료를 강화하기 위한 디지털 의료 시스템 개발에 앞장서고 있다. 

후지필름은 의사가 암과 만성 질환을 더 빠르게 검사하고 CT 스캔 시 방사선량을 줄이도록 설계된 AI 증강 의료 검진을 제공하는 건강 검진 센터 그룹인 NURA를 출범시켰다. 

NURA에서 사용되고 있는 도구는 엔비디아 DGX 시스템을 사용해 개발됐으며, 의료 이미지의 텍스트 요약을 생성하는 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 통합하고 있다. AI 모델은 추론을 위해 엔비디아 RTX GPU에서 실행된다. 후지필름은 또한 모나이, 네모(NeMo), NIM 마이크로서비스의 사용을 평가하고 있다. 

엔비디아의 의료 담당 부사장인 킴벌리 파월(Kimberly Powell)이 진행하는 엔비디아 AI 서밋 온디맨드 세션을 통해 엔비디아와 일본 의료 생태계와의 협력에 대해 자세히 알아볼 수 있다.