엔비디아, AI로 헬스케어 혁신 가속화…디지털과 물리적 AI의 융합

헬스케어 산업은 종종 타업종에 비해 변화 속도가 느린 편이다. 그 이유로는 예산 제한, 기술의 가용성, 그리고 의료 분야에서의 오류가 생명을 잃게 할 수도 있다는 점 등이 있다. 그러나 중요한 변화가 수년간 전면에 나서면서 엔비디아(NVDA)의 GTC 컨퍼런스에서 헬스케어 분야의 혁신이 큰 주목을 받고 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 AI가 헬스케어에 미칠 수 있는 강력한 영향력을 항상 강조해 왔다.

GTC26에서는 헬스케어에서의 AI 활용이 새로운 단계로 접어들었다. 과거에는 AI가 화면상에서 작동하며 진단을 돕는 도구로 여겨졌다면 이제는 '에이전틱'과 '물리적 AI'의 시대로 진입했다. 엔비디아의 헬스케어 및 생명과학 부문 부사장인 킴벌리 파월은 논의 중, 현재 헬스케어 인력 부족 문제를 해결하기 위한 AI의 중요성을 강조했다. AI가 단순한 소프트웨어를 넘어 실제로 '고용'할 수 있는 디지털 또는 물리적 인력으로 발전한 것이다.

최근까지는 'AI 스크라이브'가 대세를 이뤘으나, 엔비디아는 이제 에이전틱 디지털 헬스 플랫폼을 제공해 업무를 수행하고, 자동화된 워크플로우를 구축하고 있다. 예를 들어, Abridge라는 회사는 AI를 활용해 환자의 진료 여정을 이해하고, 심지어 의료진의 요청 없이 자동으로 관련 절차를 진행할 수 있도록 한다.

물리적 AI는 병원의 수술실과 복도에까지 발전되어 왔다. GTC에서 공개된 헬스케어 로봇공학을 위한 도구들은 수술 비디오 데이터, 디지털 트윈에서의 로봇 학습, 텍스트 명령으로 로봇을 제어하는 모델 등을 포함한다. 이러한 시스템은 단순한 로봇 팔을 넘어서, 실시간으로 도구를 관리하고 무균 조작을 조율할 수 있는 인지력을 갖춘 시스템으로 진화하고 있다.

'디지털 디바이드'는 여전히 주요 과제로 남아 있지만, 엔비디아는 비용 절감을 통해 이를 해결하고 있다. 고객 경험 데이터를 시스템에 통합해 지속적으로 개선함으로써 적은 비용으로 AI 서비스를 제공하여, 작금의 헬스케어 시스템에서는 모든 규모의 병원이 혜택을 누릴 수 있도록 한다.

또한, AI는 실험실에서도 혁신을 일으키고 있다. 엔비디아의 BioNeMo를 통해 연구원들은 생물학적 데이터와 화학적 구조를 언어처럼 모델링할 수 있으며, 이는 전통적인 '물리적 연구실' 작업의 비중을 줄이고 데이터 기반의 시뮬레이션으로 대체할 수 있다는 장점이 있다.

결론적으로, 엔비디아는 단순한 칩 제조사가 아닌, 헬스케어의 현대화를 촉진하는 주체로서 의료 인력과 생물학 연구의 진화를 이끌고 있다. AI 기술을 활용하지 않는 헬스케어 CIO는 이미 경쟁에서 뒤처지고 있는 셈이다.