우울증은 전 세계적인 건강 문제로, 다면적인 정신 건강 분야에서 진단과 치료에 상당한 어려움을 제기합니다. 전 세계적으로 성인의 약 5%,1 10-14세 청소년의 1.1%, 15-19세 청소년의 2.8%2가 우울증을 앓고 있는 것으로 추정됩니다. 이는 전 세계 수백만 명의 사람들이 우울증으로 고통받고 있음을 의미하며, 이는 심각한 공중 보건 문제입니다.
우울증 진단은 간단한 작업이 아니며, 보편적으로 적용되는 절차가 없습니다. 우울증은 사람마다 다르게 나타나기 때문입니다. 우울증의 특정 사례를 진단하는 임상적 방법들이 있지만, 이러한 도구가 항상 개인의 정신 건강 상태를 완벽하게 보여주는 것은 아닙니다. 대부분의 평가에서 의료 제공자는 환자의 감정과 경험에 대한 환자 본인의 설명에 크게 의존합니다. 이는 환자가 자신의 내적 감정 상태를 정확하게 표현해야 한다는 점에서 어려울 수 있으며, 정신적 고통을 겪는 환자에게는 특히 어려울 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 HippoScreen은 인텔® AI Analytics Toolkit과 인텔® oneAPI Base Toolkit을 활용하여 SEA(Stress EEG Assessment) 시스템을 개발했습니다. 이것은 의료 제공자가 보다 적시에 정확한 정신 건강 상태를 진단하는 데 도움이 됩니다.
우울증 진단 및 치료 과제 해결
최근 통계에 따르면 정신 건강 질환을 앓고 있는 사람의 약 50%가 도움을 요청한 첫 해에 적절한 진단이나 치료를 받지 못한 것으로 나타났습니다.3 조기 개입은 정신 건강 결과를 관리하고 개선하는 데 매우 중요하기 때문에 이러한 지연은 장기적으로 지속되는 결과를 초래할 수 있습니다.
특히 전문적인 치료가 제한되는 경우가 많은 농촌 지역에서는 정신 건강 전문가의 부족이 심각한 장애 요소입니다. 정신과 의사와 심리학자의 수가 부족하여 정신 건강 평가에 대한 수요가 공급을 크게 초과하면서, 대기자 명단이 길어지고 진단은 지연되고 있습니다. 또한 기존 전문가들의 과도한 업무량은 신속한 평가와 정확한 증상 해석을 제공하는 데 장애가 될 수 있습니다.
"HippoScreen은 인텔 Extension for Scikit-learn과 인텔 Optimization for PyTorch의 소프트웨어 최적화를 활용하여 맞춤형 EEG Brain Waves 분석 시스템에서 AI 모델의 빌드 시간을 2.4배 가속화 할 수 있었습니다." —Daniel Weng, 최고 기술 책임자, HippoScreen NeuroTech Corp.
또 다른 과제는 잘못 보고된 증상이나 동반되는 여러 가지 상태 등의 다양한 요인 속에서 개인이 정확한 진단을 받도록 보장하는 것입니다. 정신 건강 질환은 약물 남용이나 신체적 질환과 같은 외부 요인이 영향을 미칠 수 있는 복잡한 증상을 보이는 경우가 많습니다. 문제를 더 복잡하게 만드는 점은 특정 질환들 간에 일부 증상이 중복될 수 있어 의료 제공자가 신속하고 정확한 진단을 내리는 것이 어렵다는 것입니다.
이러한 어려움은 정신 건강 평가의 접근성을 개선하고 대기 시간을 단축할 수 있는 혁신적인 솔루션의 필요성을 강조합니다. 또한 머신 러닝 알고리즘을 진단 절차에 통합하면 대규모 데이터 센트를 더 효율적으로 분석하고 유사한 사례에서 관찰된 패턴을 기반으로 맞춤형 인사이트를 제공함으로써 임상의에게 도움이 될 수 있습니다.
더 나은 정신 우울증 진단을 위한 AI 극대화
HippoScreen의 SEA 시스템은 이러한 문제에 대한 솔루션을 제공하기 위해 설계되었습니다. SEA 시스템은 의료 제공자가 정신 건강 질환을 더 정확하게 진단하는 데 도움이 됩니다. 환자의 자가 평가에만 의존하는 기존 방식과 달리 HippoScreen은 뇌파 기술을 사용하여 독특한 접근 방식을 취합니다. 이 접근 방식은 개인의 뇌파 분석으로 사용자의 인지 상태를 식별하기 위해 실시간 행동 처리를 극대화합니다. SEA 시스템은 데이터 캡처 및 신호 처리를 위한 EEG 증폭기, 테스트 프로세스를 관리하기 위한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스), 데이터 분석을 위한 AI 알고리즘을 결합합니다. SEA는 90초 가량의 뇌파 신호를 분석하여 개인이 우울증을 겪을 가능성을 객관적이고 정량적으로 나타내는 수치화된 평가 지표를 제공합니다.
AI의 힘을 활용하고 엔터프라이즈 전체 환경에서 응용 프로그램을 가속화합니다. 인텔® 제온® 기반 AI가 어떻게 여러분에게 도움이 되는지 알아보십시오.
이 솔루션은 데이터 전처리, 특징 추출, 특징 선택, 분류기에 사용되는 다양한 알고리즘을 극대화하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 이를 달성하기 위해 HippoScreen은 다른 의료용 AI 솔루션이 직면한 몇 가지 과제도 해결해야 했습니다. 이러한 과제에는 실제 임상 사용에서의 적용 가능성을 보장하기 위한 AI 모델의 일반화, 데이터 품질 유지를 위해 잘 제어되는 테스트 프로세스의 설계, 그리고 AI 모델의 데이터 변동 처리 능력 보장이 주로 포함되며, 이는 성공적인 결과를 위해 매우 중요합니다. 결과적으로, 이러한 알고리즘 조합 내에서 최적의 매개변수와 완벽한 특징 세트를 찾는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 이 맥락에서 이러한 알고리즘의 효율성을 향상시키는 것은 매우 중요하며, 잠재적으로 최적화된 결과를 적시에 제공하는 데 핵심이 될 수 있습니다.
바로 이러한 점에서 인텔은 HippoScreen이 뇌파 AI 기반 SEA 시스템에 사용되는 딥 러닝 모델의 효율성과 구축 시간을 개선하는 데 중요한 역할을 했습니다.
인텔을 통해 알고리즘 효율성 및 진단 정확성 향상
HippoScreen은 인텔 AI Analytics Toolkit과 인텔 oneAPI Base Toolkit을 사용하여 SEA 솔루션을 최적화하고, 딥 러닝 모델의 효율성, 성능 및 정확성을 개선하는 동시에 중요한 진단 결과의 전달 시간을 단축할 수 있었습니다.
HippoScreen의 개발 프로세스는 다양한 알고리즘과 모델을 통합하여 고유한 결정 요인을 생성할 수 있습니다. 이 프로세스의 핵심은 고유한 요구 사항에 맞게 특별히 설계된 HippoScreen의 독점 알고리즘을 활용하는 것입니다. HippoScreen은 자체 알고리즘 외에도 인텔에 최적화된 PyTorch의 딥 러닝 모델을 통합합니다. 여기에는 SCCNet, EEGNet, Shallow ConvNet과 같은 모델이 포함됩니다. 이러한 정교한 모델은 방대한 양의 정보를 처리하고 기존 분석 방법으로는 명확하지 않은 패턴을 식별하도록 설계되었습니다.
시스템의 기능을 더욱 향상하기 위해 인텔의 scikit-learn에서 제공하는 일반 머신 러닝 알고리즘도 통합되었습니다. K-평균, 서포트 벡터 분류, 서포트 벡터 회귀를 포함하는 이러한 알고리즘은 데이터를 분석하기 위한 강력하고 검증된 기술을 제공합니다. 이 다양한 알고리즘과 모델의 조합은 EEG 데이터 특징을 분석하는 데 사용됩니다. 이렇게 다양한 머신러닝 모델을 결합하면 더욱 포괄적이고 정교한 분석이 가능해져, 궁극적으로 고유한 결정 요인의 공식화로 이어집니다. 독점 알고리즘, 딥 러닝 모델, 일반 머신 러닝 알고리즘의 상호 작용을 통해 탄생한 이 결정 요인은 정신 건강 진단에 대한 HippoScreen의 혁신적인 접근 방식의 정점을 나타냅니다. 이러한 접근 방식은 더욱 정확하고 시기 적절한 진단을 가능하게 하여, 잠재적으로 수많은 사람들의 치료 결과를 개선할 수 있습니다.
HippoScreen의 딥 러닝 프로세스를 혁신적으로 변화시킨 또 다른 주요 도구는 인텔® oneAPI Math Kernel Library(oneMKL)입니다. 이 라이브러리는 머신 러닝 응용 프로그램용으로 특별히 설계된 고도로 최적화된 수학 함수를 제공합니다. oneMKL을 사용하면 HippoScreen 모델이 복잡한 수학 계산을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 귀중한 처리 시간을 단축하고 HippoScreen이 더 크고 정확한 딥 러닝 아키텍처를 구축할 수 있습니다.
HippoScreen은 인텔® Extension for TensorFlow*, 인텔의 PyTorch* Optimization과 같은 프레임워크를 사용하여 업계 최고의 라이브러리와 사전 학습된 모델에 액세스할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 높은 수준의 API, 광범위한 문서, 개선에 적극적으로 기여하는 방대한 개발자 커뮤니티를 통해 고급 AI 알고리즘을 개발할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다. 이렇게 잘 구축된 프레임워크를 사용함으로써 개발 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 다양한 하드웨어 구성과의 호환성을 보장하여 HippoScreen이 여러 환경에 AI 솔루션을 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 HippoScreen은 예측 분석 기능을 통해 고객의 요구 사항과 행동을 예측하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
시기 적절하고 보다 효율적인 우울증 진단을 위한 성능 향상 제공
HippoScreen의 SEA는 AI 워크로드를 위한 인텔® 프로세서의 성능과 함께 인텔® AI Analytics Toolkit 및 인텔® oneAPI Base Toolkit을 극대화하여 성능을 2.4배 향상시킬 수 있었습니다4. 이는 HippoScreen의 SEA가 효율성을 높이고 진단 시간을 크게 단축하는 데 필요한 최적 성능 임계값을 달성하는 데 중요한 역할을 했습니다.
전반적으로, 인텔의 AI 도구와 프레임워크는 HippoScreen의 SEA가 고급 분석 기능으로 잠재력을 최대한 발휘하는 데 핵심적이었습니다. HippoScreen은 인텔® VTune™ Profiler를 활용하여 자체 및 인텔의 python* 환경 모두에서 다양한 OpenMP 라이브러리를 사용할 때 논리적 CPU와 소프트웨어 스레드 총 개수에 대한 심층적인 인사이트를 확보했습니다. 이 심층 분석 기능은 시스템의 성능을 이해하고 최적화할 영역을 식별하는 데 중요한 역할을 했습니다.
HippoScreen과 인텔의 python 환경 모두에서 인텔 VTune Profiler는 스레드 수를 줄이도록 권장했습니다. 이 권장 사항은 두 가지 사례 모두 스레드 초과 할당, 즉 총 논리적 CPU 개수보다 많은 소프트웨어 스레드가 할당되어 비효율적인 CPU 사용률을 초래하는 상황이 발생한다는 관찰을 기반으로 한 것입니다. HippoScreen은 권장 사항에 따라 스레드 수를 조정하여 성능과 CPU 사용률 간의 균형을 맞출 수 있었습니다. 이 조정 과정에는 최적의 스레드 수, 즉 성능이 극대화되고 CPU 사용률이 최소화되는 '최적점'을 찾기 위한 신중한 테스트와 분석이 포함되어, 그 결과 성능이 2배 향상되었습니다.4
이러한 균형점을 찾는 것은 HippoScreen이 CPU에 과도한 부담을 주지 않고 시스템 성능을 최적화할 수 있었기 때문에 중대한 성과였습니다. 이는 시스템의 효율성을 향상시켰을 뿐만 아니라 CPU에 불필요한 부담을 주지 않아 하드웨어의 수명을 잠재적으로 연장할 수 있었습니다.
실질적인 이점 제공
HippoScreen의 SEA는 인텔의 AI 도구와 기술을 효과적으로 활용하여 상당한 이점을 얻었으며, 운영 역량과 전반적인 성능에서 중추적인 발전을 이루었습니다. 주요 이점 중 하나는 뇌파 패턴을 연구하고 다양한 인지 상태를 이해하는 능력이 향상되었다는 것입니다. 이제 연구원들은 AI의 기능을 활용함으로써, 주의력, 기억력, 감정과 같은 복잡한 신경학적 현상을 더 심층적으로 탐구할 수 있게 되었습니다. 인텔 AI 도구와 기술이 제공하는 빠른 처리 성능을 통해 대량의 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있게 되어, 여러 요인이 뇌 기능에 미치는 영향에 대한 이해를 획기적으로 발전시킬 수 있습니다.
또한 이러한 통합은 연구 역량을 향상시켜 의료, 교육과 같은 분야에서 실용적인 적용을 위한 흥미로운 가능성을 열었습니다. 예를 들어, 의료 전문가들은 이 정교한 분석 플랫폼을 활용하여 인지 장애를 더 정확하게 진단하거나 치료 중인 환자의 경과를 정확하게 추적할 수 있습니다. 정확하게 진단하고 경과를 모니터링하는 성능은 더 효과적인 치료 계획으로 이어져 잠재적으로 더 나은 환자 결과를 가져올 수 있습니다. 교육 부문에서는, 새롭게 발견된 이러한 인사이트를 사용하여 개별 학생의 요구 사항에 더 효과적으로 부합하는 맞춤형 학습 경험을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 교육자는 다양한 요인이 인지 기능에 미치는 영향을 이해함으로써, 각 학생에게 더 적합한 교수법과 전략을 조정하여 잠재적으로 학습 결과를 향상시킬 수 있습니다.
결론
인텔의 AI 도구를 HippoScreen의 SEA에 통합한 것은 신경학 진단 분야에서 혁신적인 이정표를 세웠습니다. HippoScreen AI와 인텔의 협력은 신기술이 뇌파를 효과적으로 모니터링하는 역량을 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여줍니다. 이것은 신경학의 흥미로운 진보입니다. 인텔 Extension for PyTorch, scikit-learn과 같은 플랫폼에서 제공하는 성능과 인텔리전스를 활용함으로써, 연구원, 임상의, 환자는 개선된 선별 검사 정확도, 신속한 처리 시간, 그리고 개별 요구 사항에 맞는 조기 개입 전략을 통한 더 나은 환자 치료의 혜택을 누릴 수 있습니다.
HippoScreen 정보
HippoScreen Neurotech Corp. (HNC)는 대만에 본사를 둔 스타트업 기업으로 Compal Electronics의 지원을 받고 있습니다. HippoScreen은 EEG(뇌전도) 신호 처리와 인공 지능 기술을 기반으로 EEG 기반 의료 진단 도구를 개발하고 있습니다. HippoScreen의 독점 EEG 증폭기는 2020년 말에 FDA 510(k)을 승인을 받았고, TFDA 심사를 완료했으며, 2021년 3월 의료기기로 공식 사용 승인을 받아 대만에서 개발 및 제조된 최초의 의료용 EEG 증폭기가 되었습니다. HippoScreen은 대만의 3개 의료 센터와 협력하여 세계 최대 규모의 임상 우울증에 대한 센터 간 EEG 기반 데이터베이스를 구축했습니다. 우울증 진단을 지원하기 위해 설계된 AI 소프트웨어인 Stress EEG Assessment 시스템은 또한 2023년 11월 TFDA의 승인을 받고 등록되었습니다.
