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![유승찬 연세의료원 교수가 4일 서울 강남구 코엑스에서 아마존웹서비스(AWS)가 개최한‘AWS 퍼블릭 섹터 데이 서울 2024’에서 세션 발표를 하고 있다.[Ⓒ 디지털데일리]](https://imgnews.pstatic.net/image/138/2024/07/05/0002176895_001_20240705000111540.jpeg?type=w647)
[디지털데일리 권하영기자] 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 도입을 통한 디지털혁신 바람이 의료 분야에도 번지고 있다.연구 목적의 데이터 분석이나 헬스케어 서비스 자동화 등을 통해 의료의 질과 업무효율성을 높이려는 노력들이 이어지고 있다.
이런 가운데,연세의료원과 삼성서울병원은 지난 4일 서울 강남구 코엑스에서 아마존웹서비스(AWS)가 개최한‘AWS 퍼블릭 섹터 데이 서울 2024’에 참여해 AWS의 클라우드와 AI 기술로 병원 내 디지털혁신을 어떻게 추진하고 있는지 소개했다.
먼저 유승찬 연세의료원 교수는‘병원의 디지털 혁신 활성화’를 주제로 세션 발표에 나섰다.그는 “연세의료원은 매일 6000명 정도의 외래 환자들이 방문하고 있고,보유한 데이터는 2페타바이트(PB)에 육박한다”며 “다양한 의료 데이터를 안전하게 활용하면서 AI를 통한 맞춤형 분석 환경을 갖추기 위해 클라우드를 도입했다”고 밝혔다.
연세의료원은 신약 개발 등 연구에 필요한 데이터를 자유롭게 활용할 수 있는 의료 빅데이터 플랫폼인‘세브란스 데이터 포털(SDP)’을 지난해 구축한 바 있다.현재 연세의료원은 원내 폐쇄망 기반의 자체 클라우드(VM웨어)와 AWS 내 연세존을 구축한 위탁 클라우드 두 가지를 사용하는데,소나벨SDP는 AWS 클라우드 기반으로 구축됐다.
유 교수는 “민간 병원이 가진 방대한 의료 데이터들은 다양한 분야 연구개발에 쓰일 수 있는 가치가 있기 때문에,소나벨어떻게 하면 더 많이 활용할 수 있을까 고민을 했다”며 “안전하지만 유연한 시스템으로 내외부 연구자들이 편하게 쓸 수 있도록 의료 빅데이터 플랫폼을 만들었고,소나벨이는 클라우드의 중요한 축으로 진행되고 있다”고 말했다.
또한 연세의료원은 환자 맞춤형 치료가 가능한 디지털치료기기(DTx) 처방에도 앞장서고 있다.올해 1월 디지털치료기기 통합 솔루션 플랫폼인‘커넥트-DTx’를 기반으로 한 불면증 개선 인지치료 소프트웨어(SW) 처방을 시작으로 DTx 처방을 본격화했다.이 플랫폼 역시 AWS 클라우드를 기반으로 하고 있다.
유 교수는 “이 서비스는 사실 국내뿐만 아니라 국외 시장에서도 선보일 생각을 하고 있기 때문에,그런 연계성에 있어 AWS는 장점이 분명하다”며 “또 모든 의료 데이터에 대해 데이터 보안이 가장 중요한 만큼,국제 표준 보안들이 적용돼 있는 AWS를 사용하는 것이 우리에겐 편안하게 다가왔다”고 강조했다.
이러한 경험들을 바탕으로 유 교수는 의료 업계에서도 클라우드의 장단점을 명확히 이해하는 것이 중요하다고 설파했다.그는 “의료기관에서는 클라우드에 대해 약간 관념적으로만 접근하는 경우들이 많은데,일단 한번 써 봐야 장단점을 알 수 있다”며 “병원이라는 사업 자체가 마진이 굉장히 적은 사업이라 기업들처럼 대규모 투자를 할 수 없는데,그럴 때 클라우드는 아주 좋은 옵션이라고 생각한다”고 말했다.
이어 최종수 삼성서울병원 디지털혁신추진단장은‘병원의 디지털 전환 : 생성형AI,어떻게 준비할 것 인가’를 주제로 세션 발표에 나섰다.삼성서울병원 역시 AWS 클라우드 기반의 의료 연구를 진행하는 의료기관 중 하나이며,최근에는 AWS가 개발한 유방암 환자 대상 증상 모니터링 솔루션 등을 활용해 디지털혁신에 앞장서고 있다.
![최종수 삼성서울병원 디지털혁신추진단장이 4일 서울 강남구 코엑스에서 아마존웹서비스(AWS)가 개최한‘AWS 퍼블릭 섹터 데이 서울 2024’에서 세션 발표를 하고 있다.[Ⓒ 디지털데일리]](https://imgnews.pstatic.net/image/138/2024/07/05/0002176895_002_20240705000111588.jpeg?type=w647)
최 단장은 GMAI(Generalist Medical AI)를 위한 파운데이션모델의 중요성을 말하며 “아마존 베드록을 실습해봤는데 생각보다 쉽게 쓸 수 있는 구조로 돼 있다”며 “지금까지는 한 기능에 대해 머신러닝이든 딥러닝을 했는데,이젠 내가 원하는 답을 주는 파운데이션모델로 생성형 AI가 발전하고 있다”고 언급했다.아마존 베드록은 다양한 거대언어모델(LLM)을 선택적으로 사용할 수 있는 AWS의 생성형 AI 플랫폼이다.
그는 “예전에는 의사들이 ETL(추출·변환·적재)을 할 때 수작업을 했지만 이제 이걸 자동화시켜놨고,생성형 AI가 원하는 만큼 데이터를 만들어준다”며 “또 미국에선 진료 기록을 요약하는 데 생성형 AI를 가장 많이 쓰고 있는데,의사와 환자의 대화를 자동으로 음성 인식해 진료 기록을 생성하고 실제 환자 한 명을 보는 진료 시간을 30분에서 7분으로 줄였다”고 설명했다.
삼성서울병원이 AWS와 함께 응급실 특화 AI 기반 임상지원 시스템인‘AEGIS’(Artificial-intelligence algorithms for Emergency department innovation and Globalization-directed Information System)를 설계하는 사례도 소개했다.AEGIS는 보건복지부의 연구개발 과제 중 하나로,▲연구·검증용 응급의료데이터셋 구축 ▲개방향 응급의료플랫폼 구축 ▲응급실 업무 프로세스 효율화를 위한 AI SW 개발 등을 포함한다.
최 단장은 “우리는 AI를 필요할 때마다 쓰는 생태계가 필요한데,그렇게 되려면 결국 클라우드로 가야 한다”며 “앞으로 병원의 영향력은 IT로 인한 서비스 경쟁력이 중요해질 텐데,그런 서비스와 툴들을 먼저 시도하는 이들이 더 좋은 경쟁력을 갖추게 될 것”이라고 지적했다.
한편,AWS는 최근 클라우드 기반의 헬스케어 관련 솔루션들을 다수 선보이고 있다.조민성 AWS 헬스케어&리서치 총괄은 “헬스 오믹스,소나벨헬스 레이크,헬스 이미징,소나벨그리고 AWS 컨트롤타워 등의 솔루션들을 출시한다고 얘기가 돼 있다”고 밝혔다.
헬스 오믹스는 전자의무기록(EMR) 데이터와 유전체의 상관관계를 빠르게 볼 수 있는 분석 솔루션이며,헬스 레이크는 환자의 입원부터 퇴원까지 전주기 데이터를 빠르게 검색해 확인할 수 있는 솔루션,헬스 이미징은 의료 영상 데이터 사이즈를 압축함으로써 비용을 줄일 수 있는 솔루션이다.또한 아마존 베드록을 통해 생성형 AI 솔루션들을 활용할 수 있으며,통합 관제 솔루션인 AWS 컨트롤타워를 통해 병원 내 클라우드 관리 서비스를 받을 수 있다.
조 총괄은 “병원에서 발생한 EMR 데이터와 유전체 데이터 그리고 환자의 이미징 데이터를 합쳐 인사이트를 얻어낼 수 있는 그런 솔루션들을 제공하는 게 AWS의 역할”이라며 “아마존 세이지 메이커와 아테나 등 AWS에서 직접 제공하는 서비스를 병원의 모든 의료 데이터를 넣어 활용할 수 있도록 하고 있다”고 말했다.
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