코로나19 환자 산소 요구량 예측하는 AI 모델 - 디지틀조선일보

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해당 모델의 궁극적인 목표는 응급실에 들어오는 사람이 산소 보충을 필요로 할 가능성을 예측하는 것으로, 의사들이 중환자실 배치를 포함하여 환자에 대한 적절한 치료 수준을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다.

매사추세츠 제너럴 브리검 병원에서 AI 개발 및 구축을 총괄하는 이타이 다얀(Ittai Dayan) 박사는 엔비디아와 함께 EXAM 이니셔티브를 공동 주도하고, 연합학습 훈련의 출발점으로 CORISK 모델을 활용하도록 도모했다.

CORISK는 의료 영상과 건강 기록을 결합한 모델로, 많은 국가에서 코로나19 2차 유행으로 인한 환자가 발생할 수 있는 상황에서 의료진이 환자 입원을 보다 효과적으로 관리하도록 돕기 위해 개발됐다.

매사추세츠 제너럴 브리검 병원 및 부속 병원 외에도, 다음의 전세계 의료기관이 엔비디아 클라라를 활용해 로컬 모델을 훈련시키고, EXAM 이니셔티브에 참여했다. 각 기관은 환자 흉부 엑스레이와 기타 민감한 정보를 한 곳에 모으는 대신 데이터를 위해 안전한 사내 서버를 사용한다. 아마존웹서비스(AWS) 기반의 별도 서버가 글로벌 심층신경망(DNN)을 보유하고 있으며, 각 참여 병원에는 자체 데이터셋으로 훈련할 수 있도록 모델 복사본이 제공된다.

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