데이터센터 학습시킬 단계에선 한국이 최적의 산업군 보유
치과 데이터들이 미래엔 영상화돼 AI치과모델로 제공될 것
오미애
경북대학교 치의학전문대학원 졸
한양대학교병원 외래교수
통합치의학전문의
현)청담클린치과 대표원장
<지난호에 이어>
“엔비디아에 주문을 주는 회사들은 누구냐면 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 빅테크 기업예요. 왜냐면 기존에 수많은 데이터를 저장하고 가지고 있는데 이 데이터를 학습시키기 위해서는 엔비디아 칩이 필요하거든요. 그래서 주문이 폭주하는데 공급이 지금 모자라는 현실이 발생된 거죠. 여기에 오픈 AI도 스타게이트 같은 데이터센터를 지어야 하기 때문에 수요가 폭증하는 거랍니다. 그러자 오픈 AI가 AMD에 엔비디아 같이 GPU를 만들 수 없느냐? 우리가 주문해 주께 하면서 지금 제안을 한 거죠. 그러면서 여기서 재미있는 현상이 나오는 데 엔비디아도 하이닉스에서 HBM을 공급 받는데 너무 비싸니까 지금 HBM을 못 만드는 삼성전자에 너도 옛날에는 1등도 했는데 HBM은 못해? 내가 도와 줄게! 한번 해봐 하고 제안을 한 것이랍니다. 물론 더 깊게 들어 가면 삼성전자의 HBM은 성능은 좋은 데 발열이 문제였어요. 열이 나면 데이터센터가 불 나겠죠? 그래서 엔비디아가 납품을 안 받았어요. 기존 엔비디아의 아키텍처 제품은 ‘블랙웰’로 이 제품은 공랭식으로 식히는 설계인데 최근, 훨씬 성능이 뛰어난 ‘루빈’ 이라는 아키텍처 제품이 나왔어요. 이 루빈은 성능이 뛰어날 뿐아니라 그에 맞게 열을 더 잘 식히는 수랭식으로 데이터센터가 운용이 돼요. 수랭식은 열을 빨리 식히니까 제품의 발열기준이 조금 완화가 된답니다. 그래서 삼성제품이 발열 기준이 조금 완화된 ‘루빈’에 사용가능 한 기회를 갖게 된 거랍니다. 그래서 깐부치킨 회동에서 젠슨황과 이재용이 함께 한 것이랍니다.”
“그럼 현대차 정의선은 왜 함께?”
“엔비디아가 한국에 26만장의 GPU를 공급해 주는 이유 중의 하나는 우리나라가 가진 산업군들이 데이터 센터를 학습시키기에 아주 좋은 산업군들을 가지고 있고 특히 현대차는 자동차 자율주행 빅데이터를 학습시킬 수 있는 가장 완벽한 파트너 이기 때문이죠.”
“아! 내가 이제 이해를 했어요. 오원장. 결국 인공지능에서 지금 가장 중요한 것은 학습이라는 이야기 군요”
“맞습니다. 지금 한 세대가 전환되는 아주 중요한 시점에서 빅데이터의 중요성을 뛰어 넘어 이제는 인공지능을 보다 완벽하게 사용하기 위해서는 마치 아이를 유치원-초등학교-중고등학교-대학교에 보내 학습시키는 것과 같이 지금 인류는 인공지능을 학습시키는 단계에 있는 것입니다”
“역시. 오원장이야. 언제 이렇게 인공지능에 대해서 공부를 많이 했데?”
“아닙니다. 저도 AI처럼 학습 중입니다 지금의 모든 숙제는 우리가 가진 모든 데이터센터를 이제는, AI가 되는 데이터 센터로 바꿔야 한다는 것입니다. 그런데 이를 누가 제일 잘하느냐? 그건 바로 엔비디아 이기 때문에 엔디비아가 지금 화제의 중심에 서 있는 것 이랍니다”
“많은 도움이 되었네. 우리 치과들도 변화에 대비해야 겠구만. 오원장!”
앞으로 치과진료 및 치료법에 대한 인공지능 학습이 시작되는 순간 전 세계의 환자 진료가정모델이 생길 것이고 진료방법과 치료법에 대한 빅데이터 학습을 통한 최적의 조합이 탄생될 것이다.
이는 새로운 AI알고리즘이 탑재된 치과체어와 모니터, 진료글라스, 수술기구 및 현재 사용되어지는 엑스레이 및 구강 스캐너 등의 업그레이드 및 최적화가 동시에 이루어질 것이다.
현재의 보철 제작, 크라운 제작, 레진의 치료, 인비절라인 보다 더 정교한 데이터 추천 및 착용은 당연하고, 라미네이트의 소재 등의 발전, 치아절삭의 AI알고리즘 탑재, 충치치료나 발치의 AI로봇 손 시술 등 상상도 할 수 없는 치과환경의 변화가 발생할 것이다.
그리고 한국 치과의 수준이 탑 레벨 이므로 외국 환자 치료이 열리고, 언어의 장벽 등이 사라지면서 K치과가 세계시장으로 성장하는 기회가 올 것 이다.
과연 누가 우리 치과영역에서는 선도기관차가 되어서 새로운 AI인공지능의 시대에 빅데이터와 인공지능 학습에 대해서 화두를 던질 것인가?
현재 치과들이 보유한 환자데이터, 치료데이터, 교정데이터, 기공데이터, 이식데이터 등 치료관련 한 모든 데이터들이 미래에는 영상데이터화로 보존되고 학습되어 AI치과모델로 제공되어질 것이다.
치과영역에서도 원장님들 모두가 함께 고민하며 집단지성의 혜안을 찾아 가야 한다. 언어와 그래픽으로 정보를 제공하는 지금의 ChatGPT가 제공하는 LLM(Large Language Model: 대규모언어모델)에서 조만간 AGI(Artificial General Intelligence: 범용인공지능)로 발전하면 그때는 다른 차원의 치과가 탄생하는 계기가 시작되기 때문이다.
모임에서 이야기를 듣던 분이 한마디 하신다.
“와! 그럼 엔비디아나 인공지능 관련한 우리나라 주식을 사야 겠네요”
우리는 지금 주식을 살 때가 아니다!. 누구든 퍼스트 펭귄의 각오로 우리 치과에서 전개될 인공지능과 함께 할 미래에 대해서 같이 고민하고 논의해야 하는 시기이다. 바야흐로 치과 빅데이터의 시대에 인공지능이 치과의 영역을 학습하고 어떤 대안을 제시할 것 인가를 모니터 해야 한다. 그리고 준비해야 한다.
현재 의료계는 입원환자를 대상으로 AI 기반 심정지 예측 프로그램 뷰노메드 딥카스, 응급실에서 응급질환(심부전·뇌졸중 등)을 대상으로 하는 AI 진단 프로그램 AiTiA LVSD 및 StroCare Suite, 영상의학 및 CT 분야에서 AI 영상분석 소프트웨어 AI Rad Companion Chest CT를 도입해서 사용하고 있고, 위내시경 분야에서는 AI 기반 내시경 진단보조 소프트웨어인 Smart Endo 가 이미 임상 적용되고 있다. 이러한 변화를 우리 치과 영역에도 빠르게 적용하여 인공지능 시대에 대비해야 한다
구글이 주문해도 지금 3개월을 기다려야 한다는 엔비디아 GPU의 연산능력은 우리나라 치과원장님들 전체의 두뇌를 합친 것 보다 빠를 수 있다. 우리는 GPU를 통해 학습된 치과인공지능을 어떻게 활용할 것인가? 새로운 도전을 어떤 자세로 준비해야 할 것인가? 지금 당장 함께 연구하고 생각해 봐야 할 시기이다.
http://www.chihak.co.kr/news/20706
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