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헬스케어 IoT, 코로나19 흐름타고 급속도로 발전

자일링스(XILINX) 수브 바타차랴(Subh Bhattacharya) “머신러닝 통한 추론 위한 다량의 데이터 필요"

헬스케어 IoT, 코로나19 흐름타고 급속도로 발전


[산업일보]
코로나19가 전세계를 팬데믹 상황으로 몰아넣은 지 10개월 이상 지났음에도 치료의 실마리가 잡히기는 커녕 확진자와 사망자 숫자는 지속적으로 증가하고 있다. 일부 제약사들에서 백신을 발명했다고는 하지만 실제적인 접종에 이르기까지는 아직 많은 시간이 소요될 것으로 전망된다.

이러한 상황에서 의료기기는 사물인터넷(이하 IoT) 기술을 적용해 진화를 거듭하고 있다. 특히, 코로나19의 특성이 강한 전염성이기 때문에 의료기기의 비대면 기술 도입은 필수적이라고 할 수 있다.

자일링스(XILINX) 수브 바타차랴(Subh Bhattacharya)는 17일 온라인을 통해 국내 기자들과 만난 자리에서 최근 의료 및 헬스케어 분야에서의 IoT 기술 도입 동향에 대해 설명하고, 자일링스가 의료기기 시장에 내놓은 다양한 제품을 소개했다.

수브 바타차랴는 “다른 산업과 마찬가지로 헬스케어에서도 시장 동향의 변화가 이뤄지고 있다”며, “대표적인 변화로는 커넥티드 시스템과 모바일 디바이스 증가로 인한 데이터 증가량 폭주를 들 수 있으며, 이는 의료수준의 개선이라는 장점과 함께 해킹이나 보안의 문제 대두 등의 단점도 있다”라고 말했다.

수브 바타차랴의 설명에 따르면, 의료게에서는 이러한 데이터를 기반으로 머신러닝이 이뤄지고 있으며 실제 이를 활용한 추론이 진단에서도 사용되고 있다. 이를 좀 더 고도화하기 위해 환자의 개인정보 문제와 함께 레이블화 된 많은 데이터가 필요하다는 것이 수브 바타차랴의 설명이다.

“이미 많은 의료용 IoT 장비들이 설치돼 잇지만, 내년에는 IoT 기반의 의료 장비 수가 60% 증가할 것으로 보이는 만큼 개인정보보호 문제와 해킹의 문제에 대한 대응이 필요하다”고 말한 그는 “해커들도 보안이나 개인정보보호에 대한 대응력을 키우고 있는 만큼 우리도 하드웨어 업그레이드를 비롯해 엣지부터 클라우드까지의 보안을 확보해야 한다”고 강조했다.

한편, 자일링스는 스플라인.AI(Spline.AI)와 공동으로 AWS(Amazon Web Services) 상에서 완벽하게 기능하는 의료용 X-레이 분류 딥러닝 모델과 레퍼런스 디자인 키트를 출시했다.

공동 개발된 이 솔루션은 자일링스 징크 울트라스케일+ MPSoC 디바이스 상의 파이썬(Python) 프로그래밍 플랫폼에서 실행되는 오픈소스 모델을 사용하기 때문에 연구원들이 다양한 애플리케이션별 요구사항에 적합하도록 조정이 가능하다.

의료진단 및 임상장비 제조업체들과 헬스케어 서비스 제공업체들은 이러한 오픈소스 디자인과 클라우드 확장 옵션을 이용해 모바일 및 휴대용 또는 현장진단 엣지 기기에 다양한 임상 및 방사선 애플리케이션을 위한 트레이닝 모델을 신속하게 개발 및 구축할 수 있다.
김진성 기자 weekendk@kidd.co.kr

안녕하세요~산업1부 김진성 기자입니다. 스마트공장을 포함한 우리나라 제조업 혁신 3.0을 관심깊게 살펴보고 있으며, 그 외 각종 기계분야와 전시회 산업 등에도 한 번씩 곁눈질하고 있습니다.

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