CHOP, 오픈소스 NVIDIA AI로 선천성 심장질환 소아 모델링 시간 4시간에서 수 초로 단축

Children’s Hospital of Philadelphia(CHOP)가 오픈소스 NVIDIA AI 프레임워크 MONAI를 활용해 선천성 심장질환 소아 환자의 3D 심장 모델을 생성하는 시간을 기존 4시간에서 수 초로 단축했다. 이는 복잡한 해부학적 구조를 가진 환자들에게 맞춤형 디바이스를 선택하고 수술 계획을 세우는 데 필요한 임상적 의사결정을 대폭 가속화한다.

기술적 혁신과 효율성

기존에는 숙련된 연구자가 CT, MRI, 3D 초음파 데이터를 처리해 해부학적으로 정확한 심장 모델을 만드는 데 약 4시간이 소요됐다. CHOP은 MONAI Label과 NVIDIA Auto3DSeg를 결합해 이미지-모델 쌍으로 segmentation 네트워크를 학습시키는 방식을 도입했다. 10~20개의 학습 쌍만으로도 인간 전문가 수준의 품질을 수 초 만에 달성할 수 있게 되었다.

임상적 효과와 확산

이 기술은 복잡한 심실중격결손(VSD) 수술 전 모델링을 표준 진료로 전환하는 데 기여했다. 과거 두 차례 수술 실패 사례에서 3D 모델링을 통해 결손 위치를 명확히 하여 첫 시도에 성공한 바 있다. 현재 미국 내 20개 이상의 소아병원에서 이 프로그램을 운영 중이며, Boston Children’s Hospital은 연간 약 500건의 수술에 이를 활용하고 있다.

오픈소스 생태계와 확장

선천성 심장병 환자는 희귀하고 다양해 전통적인 상업적 개발 동기가 부족했다. Dr. Matthew Jolley는 오픈소스가 이러한 소규모 및 이질적 인구 집단에 대한 장벽을 허물고 전국 소아병원 컨소시엄을 통한 협력을 가능하게 한다고 강조했다. 또한 NVIDIA Newton과 Warp을 활용한 GPU 기반 물리 시뮬레이션으로 장치 배치 예측을 실시간에 가깝게 수행하며, NVIDIA Omniverse와 VLM을 연동해 VR 환경에서의 직관적인 상호작용도 추진 중이다.