의료 영상 인공지능 플랫폼 가속화 솔루션: 데이터 전송 및 컴퓨팅 최적화
September 30, 2025
진단 의학에서 인공 지능의 급속한 발전은 의료 영상 분야에서 혁명을 일으키고 있지만 의료 조직은건강보험이 솔루션 설명은 최적화된 데이터 인프라를 활용하는 방법을 조사합니다.멜라녹스 네트워크기술들이 대용량 처리에서 중요한 병목을 해결합니다.의료 데이터, 빠른 진단, 향상된 환자 결과, 그리고 가속화된 인공지능 추론 및 교육 워크플로우를 통해 고가의 이미지 장비의 보다 효율적인 활용을 가능하게 합니다.
의료 영상 촬영은건강보험, 알고리즘은 이제 암에서 신경 질환에 이르기까지 질병을 탐지하는 방사선 전문가 수준의 성능을 달성합니다. 의료 영상 촬영에서 인공지능의 글로벌 시장은 $ 4을 초과 할 것으로 예상됩니다.2028년까지 50억원, 증가하는 영상 촬영량, 방사선 의사 부족, 그리고 진단 정확성을 향상시키는 인공지능의 입증된 능력으로 인해 the computational demands of processing high-resolution DICOM images—often ranging from hundreds of megabytes to multiple gigabytes per study—create unprecedented challenges for healthcare IT infrastructure일반적인 중견병원은 50TB 이상의 새로운의료 데이터매년 주로 CT, MRI, PET 영상 시스템에서
의료 조직은 의료 영상 촬영에 대한 인공지능 솔루션을 구현할 때 중요한 기술적 장벽을 마주하고 있으며, 이는 주로 영상 데이터의 대규모 규모와 민감성에서 비롯됩니다.
- 데이터 전송 지연:PACS 아카이브에서 GPU 서버로 여러 기가바이트의 영상 연구를 옮기는 데 몇 분이 걸립니다.시간적 민감한 진단 작업 흐름에 허용 할 수없는 지연을 만드는.
- 저장 시스템 과부하:전통적인 네트워크 연결 스토리지 (NAS) 시스템은 많은 인공지능 애플리케이션과 방사선학자가 동시에 큰 이미지 데이터 세트에 액세스 할 때 피크 시간 동안 압도됩니다.
- 계산 비효율성:GPU 서버는 종종 데이터 전송이 완료될 때까지 가만히 앉아서 값비싼 AI 가속 하드웨어의 낮은 활용률을 초래합니다.
- 데이터 보안 및 준수의료 영상 데이터는 엄격한 보안 조치와 처리 전반에 걸쳐 HIPAA 준수가 필요하며, 인공지능 워크플로우 구현에 복잡성을 추가합니다.
- 확장성 제한:기존의 인프라는 종종 증가하는 이미지 볼륨과 점점 더 복잡한 AI 모델을 처리하기 위해 경제적으로 확장 할 수 없습니다.
이러한 도전은 종종 진단이 늦어지고, 비용이 증가하고, 인공지능 투자로 인한 수익률이 제한되며, 궁극적으로 환자 진료 품질에 영향을 미칩니다.
멜라녹스는 이러한 과제를 해결하기 위해건강보험데이터 이동과 계산 효율성을 최적화합니다.
- 고성능 멜라녹스 네트워크:RDMA (Remote Direct Memory Access) 기술을 탑재한 100/200/400GbE 엔드-투-엔드 인프라를 통해 스토리지, 서버 및 GPU 시스템 간의 직접적인 메모리-메모리 데이터 전송을 가능하게 합니다.전통적인 TCP/IP 네트워크에 비해 최대 90%의 지연 시간을 줄입니다..
- NVMe-oF 가속 저장소 접근:NVMe over Fabrics 기술은 인공지능 서버가 중앙 집중식 스토리지 배열에서 이미지 데이터에 직접 액세스하여 로컬과 같은 성능을 발휘하여 스토리지 네트워크 병목을 제거 할 수 있습니다.
- GPU 직접 기술:CPU의 참여 없이 네트워크 어댑터와 GPU 사이에 직접 데이터 전송을 가능하게, 크게 처리 오버헤드를 줄이고 전체 시스템 효율성을 향상의료 데이터가공
- 고급 서비스 품질 (QoS):시간적 민감성이 낮은 작업 부하보다 중요한 진단 트래픽을 우선시하고, 피크 사용 기간 동안 일관된 성능을 보장합니다.
- 안전한 데이터 처리:하드웨어 가속 암호화 및 보안 기능은 성능을 손상시키지 않고 인공지능 처리 파이프라인 전체에서 데이터 보호를 유지합니다.
멜라노크스의 가속 인프라 구현은 의료 영상 인공지능 배포의 모든 측면에 측정 가능한 개선을 제공합니다.
| 성능 측정기 | 전통적 인프라 | 멜라녹스 가속 인프라 | 개선 |
|---|---|---|---|
| 연구 검색 시간 (1GB MRI) | 45~60초 | 3~5초 | 90-95% 감소 |
| 인공지능 처리 처리량 | 15-20개의 연구/시간/GPU | 55-65 연구/시간/GPU | 250~300% 증가 |
| GPU 사용률 | 30~40% | 85-95% | 150~200% 개선 |
| 전체 진단 시간 | 25~40분 | 8~12분 | 60-70% 감소 |
| 인프라 비용/연구 | $0.85-1.20 | $0.25-0.40 | 65~70% 감소 |
이러한 성능 향상은 더 빠른 진단, 방사선 의사의 생산성 증대,그리고 더 정교한 인공지능 알고리즘을 구현하여 진단의 정확성을 향상시킬 수 있습니다..
다병원 의료 시스템에서는 5개의 병원에서 매달 25,000개 이상의 영상 연구를 처리하여 기업 전체 인공지능 이니셔티브를 지원하기 위해 Mellanox의 가속 인프라를 구현했습니다.이 배포는 200GbE멜라녹스 네트워크PACS 저장장치, GPU 서버 및 읽기 스테이션을 연결하는 섬유. 결과는 비상사태의 진단 시간 68% 감소와 방사선 의사의 읽기 용량 40% 증가,99을 달성하는 동안.99%의 시스템 사용 가능성과 완전한 HIPAA 준수
성공적 인건강보험의료 영상 촬영에 있어서 중요한 것은 데이터 인프라의 근본적인 과제를 극복하는 것입니다.멜라녹스의 최적화된 솔루션은 진단 의학에서 인공지능의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필요한 고성능 기반을 제공합니다., 의료 조직의 관리 및 프로세스를 변화의료 데이터이 기반시설은 데이터 이동과 계산 효율을 극적으로 가속화함으로써 방사선학자들이보다 정확한 진단과 동시에 기술 투자 수익을 극대화.