"고려대학교 의과대학, 몬드리안에이아이와 협력하여 유전체 연구 및 신약 개발의 디지털 전환 가속화"
고려대학교 의과대학은 유전체 분석 및 신약 개발 연구에서 중요한 어려움에 직면했습니다. 이들의 주된 문제는 고성능 컴퓨팅 리소스인 GPU 및 CPU 기반 머신과 쿠버네티스를 활용할 수 있는 내부 인력 부재였습니다. 이러한 자원의 부족은 연구 과정의 효율성을 저해했으며, 부적절한 기술과 제한된 연구가 결합된 대규모의 복잡한 데이터셋은 개인 맞춤형 의료에 있어 큰 장애가 되었습니다.
이에 몬드리안에이아이와 고려대학교 의과대학은 해당 문제상황에 대응하기 위해 적절한 AI 기술 솔루션을 마련하여 바이오 데이터 분석의 효율성을 증대시키고, 신속한 연구 결과 도출에 기여하고자 하였습니다.
“웹 서버 프로세스 최적화를 통한 접근성 확대"
기존의 싱글 워크스테이션 기반의 소규모 단위 연구 수행에서 벗어나 Yennefer Cluster의 다중 서버 노트 클러스터링 기술과 GPU 서버를 도입하여 웹 서버 프로세스 최적화하고 접근성을 확대했습니다. 이에 고려대학교 의과대학의 연구 팀은 복잡한 데이터셋을 더 효율적으로 처리하고, 유전체 연구 및 신약 개발에 있어 연구 결과물을 더 빠르게 도출할 수 있었습니다.
“산학연병 기관에서 공동으로 활용할 수 있는 체계 마련”
산업, 학계, 연구 기관, 및 의료 기관 간의 협업을 촉진하기 위해, 체계적인 협업 체계를 구축하여 다양한 분야의 전문가들이 공동으로 활용할 수 있도록 설계되었으며, 각 기관의 전문 지식과 자원을 효과적으로 통합하였습니다. 연구 개발에 관한 정보 공유, 자원의 통합, 그리고 협업의 효율성 증진을 통해, 각 기관은 자신들의 전문성을 극대화하고 공동의 목표 달성에 중요한 기여를 할 수 있게 되었습니다.
“임상의와 의과학자 공동 사용을 통한 데이터 실용성 증대로 기존 대비 데이터 활용 효율성 30% 시간 감소"
임상의와 의과학자가 공동으로 사용하는 데이터 활용 플랫폼의 도입은 의료분야의 데이터 기반 의사결정과 연구 개발을 강화함으로써 데이터의 실용성을 크게 향상시켰습니다. 이 플랫폼은 실제 환자 치료에 필요한 정밀한 의학 데이터와 의학 연구를 위한 광범위한 데이터의 관리 및 활용을 용이하게 하였습니다. 실제 임상 현장의 요구와 학문적 연구가 서로 보완되어 의료 연구와 임상 분야에서의 효율성이 높아지는 데 기여하였습니다.
“여러 분야의 전문가들의 임상의사와의 지식격차 감소"
임상의사들이 쉽고 효율적으로 교육을 받을 수 있도록 설계된 사용자 친화적 플랫폼으로 교육을 통한 여러 분야의 전문가들의 임상의사 간의 지식 격차를 줄이는 데 선구적인 역할을 했습니다. 이는 의료 분야에서 더 효과적인 혁신적인 솔루션 개발로 이어질 수 있었습니다
