노스웨스턴 대학, 인스퍼 AI 서버로 방사선 판독 보고 가속화

노스웨스턴 대학(Northwestern University)은 방사선 판독 보고서를 읽고 후속 조치가 필요한 보고서를 식별하는 과정을 가속화하기 위한 AI 워크플로우 설계를 구축했습니다.

인스퍼 인포메이션(Inspur Information)과 노스웨스턴 대학 파인버그 의대(Feinberg School of Medicine)는 방사선 보고서 처리 시간을 단축하고 후속 권고 사항의 지연을 줄이기 위해 맞춤형으로 구축된 AI 워크플로우의 13개월 시험 결과를 발표했습니다.

이러한 방사선 보고서의 복잡성으로 인해 약 33%의 후속 권고 사항이 사람의 실수로 인해 지연되거나 완전히 누락됩니다.

노스웨스턴 팀은 인스퍼의 AI 서버와 엔비디아 GPU를 사용하여 자연어 처리(NLP)를 통해 후속 권고 사항이 있는 방사선 보고서를 식별하는 워크플로우를 개발했습니다.

"우리는 AI와 우리 처지의 도구, 특히 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU를 탑재한 인스퍼 NF5488M5-D GPU 서버를 사용했습니다."라고 모치야르 에테마디(Mozziyar Etemadi) 박사는 말했습니다. "맞춤형 AI 워크플로우는 거의 모든 방사선 보고서를 읽고, 우리의 의료 기록 시스템과 깊이 통합되어 주치의, 환자, 전담 후속 팀에게 알림과 통지를 제공함으로써 중요한 세부 사항이 누락되지 않도록 합니다."

AI 워크플로우는 57만 건의 영상 검사를 선별하여 2만 9천 건에서 권고 사항을 발견했습니다. 5천 건 이상의 의사 상호작용이 생성되었고 2,400건의 후속 조치가 완료되었습니다. 팀은 워크플로우가 권고 사항 식별의 신뢰성을 개선하는 동시에 방사선 보고서를 검토하는 데 필요한 인적 시간을 줄였다는 것을 발견했습니다.

"에테마디 박사와 함께 일하게 되어 놀랍습니다. 그가 어떻게 새로운 기술을 노스웨스턴의 AI 기반 연구에 도입하고 이를 의료 분야의 실질적 개선으로 전환하는지 지켜보는 것은 경이롭습니다."라고 인스퍼 시스템즈의 전략적 제휴 부사장 론다 리아오(Rhonda Liao)는 말했습니다. "인스퍼는 이 여정의 일부가 된 것을 자랑스럽게 생각하며, 엔비디아의 훌륭한 협력과 지원에 감사드립니다."

노스웨스턴 팀은 가이드 튜토리얼과 함께 AI 워크플로우의 오픈소스 코드를 업계 관계자들이 활용할 수 있도록 공개했습니다.

"AI는 의료 연구자들이 절실히 필요한 도구를 임상 현장에 가져오게 하여 의사와 환자 모두에게 결과를 제공합니다."라고 엔비디아 글로벌 의료 AI 책임자 모나 플로레스(Mona Flores) 박사는 말했습니다. "AI를 사용하여 워크플로를 최적화함으로써 백로그를 해소하고, 임상의가 가장 필요로 하는 환자의 후속 조치를 우선순위에 둘 수 있습니다."