Van Laere 박사는 앤트워프 대학의 생물정보학 연구 그룹과 힘을 합쳐 AI 기반 솔루션 개발을 향한 첫 걸음을 내디뎠습니다. 솔루션의 첫 몇 번의 사례들은 대학의 보조금으로 자금을 조달했습니다. 이 프로젝트에 참여하는 현지 연구원은 앤트워프 대학교와 UZA의 공동 분사인 Innocens BV에 합류한 첫 번째 동료가 되었습니다.

Van Laere 박사는 또한 절친한 친구이자 IBM 임원이자 컨설턴트이며 AI, 데이터 및 예측 분석 전문가인 Dirk A. Claessens와 함께 가능한 솔루션에 대해 논의했습니다.
 
두 사람은 매주 자전거를 타고 시내를 돌아다니거나 지역의 작은 식당에서 식사하며 자주 업무 이야기를 나누었습니다. 이러한 모임은 평소 위기에 처한 신생아를 돌보고 두려움에 떠는 부모들과 힘든 대화를 나누는 것이 일상이었던 Van Laere 박사에게 반가운 휴식처가 되어 주었습니다.
 
이러한 휴식에서 두 사람은 자전거와 맛있는 음식을 매우 좋아한다는 것 외에도 데이터에 대한 열정을 공유한다는 공통점이 있다는 것을 깨달았습니다. "데이터는 이야기를 전달합니다. 환자에게 심각한 합병증이 있을 경우, 데이터를 통해 환자의 생리가 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 이야기가 어디로 향하는지 판단할 방법이 있어야 결말을 개선할 수 있습니다”라고 Van Laere 박사는 말했습니다. Claessens는 Van Laere 박사로부터 영감을 받아 아이디어를 적기 시작했습니다.
 
"구축하려는 솔루션은 보유한 데이터를 기반으로 신생아에게서 패혈증과 같은 부작용을 나타낼 수 있는 잠재적 징후를 더 빨리 감지하는 데 도움이 되어야 합니다"라고 Claessens가 열띤 토론 중에 말했습니다. UZA 신생아 집중 치료실은 미숙아 및 저체중아에 대한 10년간의 입원 데이터를 보유하고 있어, 두 사람은 굳건한 출발점이 되어줬습니다.Van Laere 박사는 이 데이터를 의료 종사자에게 인사이트를 제공할 수 있는 AI 기반 예측 솔루션에 통합하고자 했습니다. "제 주요 관심사는 밤이더라도, 저희 치료실이 바쁠 때라도 가능한 한 빨리 감염 징후를 확인할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다."
 
암스테르담의 IBM Consulting, 알메이든의 IBM Research, 뮌헨의 IBM Watson Center가 제공하는 광범위한 AI 솔루션과 기술 전문성을 갖춘 Claessens는 IBM이야말로 Van Laere 박사의 비전을 실현하는 데 이상적인 기술 파트너가 될 수 있다는 사실을 알았습니다. Van Laere 박사의 팀은 이러한 브레인스토밍 세션과 대학 연구 그룹의 개발 결과를 바탕으로 이후 Innocens 솔루션을 더욱 발전시키고 검증하기 위해 설립된 자회사 Innocens BV를 설립하게 되었습니다.

임상 조기 알림 시스템을 통한 신생아 결과 개선(Improving Neonatal Outcome with a Clinical Early Notcome System)의 약자인 Innocens는 환자의 데이터 스트림을 분석하여 후기 패혈증을 나타낼 수 있는 패턴을 찾도록 컴퓨터를 훈련하는 엣지 컴퓨팅 기술입니다. Van Laere 박사에 따르면 Innocens와 같은 솔루션은 예측 모델, 강력한 사용자 인터페이스, 견고한 아키텍처라는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 구축됩니다.

예측 모델

고객은 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습하고 데이터 내의 패턴에서 추론을 도출하며 결과를 예측하는 데 도움이 되는 AI 하위 카테고리인 머신 러닝이라는 프로세스를 사용하여 컴퓨터를 훈련할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 더 빠르고 정확해지도록 계속 수정하고 학습합니다.

IBM 클라이언트 엔지니어링은 Innocens BV 솔루션이 사용하려는 연합 머신 러닝 모델을 개발하고 테스트하는 데 도움을 주었습니다. Innocens BV는 IBM Watson Studio를 사용하여 신생아 집중 치료실에서 신생아 혈류 감염을 감지하는 솔루션의 머신 러닝 모델을 학습시켰습니다. IBM Cloud Pak for Data의 핵심 서비스인 IBM Watson Studio는 대규모로 모델을 구축, 실행 및 관리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

사용자 인터페이스

사용자 친화적인 인터페이스는 직관적이며 사용자가 해석할 수 있는 인사이트를 제공합니다. Van Laere 박사는 "우리는 모델링에 사용된 데이터 플랫폼인 IBM Cloud Pak for Data에 내장된 설명 가능한 AI 기능을 활용했습니다."라고 설명합니다. "사용자가 모델이 안내하는 내용과 그 이유를 더 잘 이해할 수 있도록 지원함으로써 간병인과 의료 기기 사이에 신뢰의 토대를 구축하고 있습니다. 이는 긴장을 놓지 않기 위한 필수적인 부분입니다."

Claessens는 신뢰의 중요성에 관해 설명합니다. “사용자 인터페이스는 기술에 대한 사용자의 이해를 강화하는 데 절대적으로 중요합니다. 우리는 의사에게 진단 정보를 제공하는 데 활용할 수 있는 인사이트를 제공하는 기술을 제공하고 싶습니다. 컴퓨터는 인간의 인사이트를 향상하지만 궁극적으로 의사가 통제권을 유지한다는 아이디어입니다.”

견고한 아키텍처

엣지 컴퓨팅을 통합하는 강력한 아키텍처는 계산 및 데이터 스토리지를 데이터 소스에 더 가깝게 만듭니다. 이는 치료 과정에서 민감한 정보가 공유되고 시간이 가장 중요한 의료 환경에서 매우 중요합니다. "시각화와 예측을 수행하는 디바이스는 데이터 소스 및 데이터를 사용하는 사람과 가까운 곳에 있어야 합니다"라고 Claessens는 말합니다.

서로 다른 데이터 소스는 보안을 약화시키고 대응의 지연으로 이어질 수 있습니다. “병원이 있고, 병원 내부에 병실이 있고, 병실 안에는 디바이스가 있습니다. 이러한 각 영역을 분리하여 데이터를 보호하고 실시간으로 인사이트를 처리할 수 있도록 지원하고자 합니다"라고 Claessens는 말합니다.

Innocens 모델은 병원 방화벽 내에서 로컬로 실행되며 병원에서 민감한 데이터를 제거하지 않고도 작동하고 발전할 수 있습니다. “원시 데이터는 온프레미스에 남게 됩니다. 페더레이션된 머신 러닝은 데이터를 이동하지 않고도 이 작업을 수행합니다. 파라미터는 클라우드 내에서 이동하지만 원시 데이터는 병원 방화벽 내에 머물게 됩니다.” 라고 Claessens는 말합니다.

Innocens 기술의 영향은 임상 시험을 통해 조사 중입니다. 향후 몇 년 내에 상용 출시가 이루어질 수 있습니다.

친구들 사이의 단순한 아이디어 교환으로 시작해 결국 신생아 관리에 대한 획기적인 접근 방식이 되었습니다.

Innoncens BV에서 Van Laere 박사 팀은 IBM 기술을 사용하여 의사가 패턴을 연구하고, 결과에 의문을 제기하고, 개별화된 가치 기반 치료를 설계할 수 있는 데이터 및 AI 환경을 구축했습니다.

예측 모델은 의사에게 진료 결정에 대한 지속적이고 설명 가능한 데이터 기반 기준을 제공합니다. Van Laere 박사는 계속해서 "Innocens는 우리와 함께 일주일 내내 24시간 유아를 모니터링합니다"라고 말합니다. 병상 의료 종사자의 인지 능력을 향상하여 신생아 집중 치료실 의사가 환자에게 편안함과 정밀한 진료를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

궁극적으로 Van Laere 박사와 Claessens는 잠재적 조기 패혈증 예측 및 치료에 대한 Innocens 솔루션의 영향력을 신생아 치료 개선을 위해 AI를 적용하는 긴 여정의 시작으로 보고 있습니다. "동일한 모델 기반 접근 방식을 사용하여 미숙아의 다른 합병증을 조기에 발견할 수 있기를 바랍니다"라고 Van Laere 박사는 말합니다. IBM Cloud Pak for Data, IBM Watson Studio 및 IBM Watson Machine Learning은 전 세계 다른 신생아 집중 치료 병원 및 시스템에 솔루션을 배포하려는 Innocens BV의 계획을 지원하고 뒷받침하고 있습니다.

Innocens BV(ibm.com 외부 링크)는 앤트워프 대학 병원 신생아 집중 치료실(UZA)의 연구 개발 스타트업 회사입니다. Innocens는 '임상 조기 알림 시스템으로 신생아 예후 개선'의 약자( )로, Innocens 솔루션은 AI 기술을 기반으로 한 임상 의사결정 지원 시스템 개발을 목표로 합니다.

¹ Palmeira, P., Quinello, C., Silveira-Lessa, A. L., Zago, C. A., & Carneiro-Sampaio, M. (2012). 건강한 임신 및 병리학적 임신에서의 IgG 태반 전달. 임상 & 발달 면역학, 2012, 985646. https://doi.org/10.1155/2012/985646