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AWS HealthScribe 미리보기 출시 – 환자와 의사와의 대화에서 자동 임상 노트 생성

의료 소프트웨어 공급업체가 환자와 의사와의 대화를 분석하여 예비 임상 노트를 자동으로 생성하여, 임상 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 새로운 HIPAA 적격 서비스인 AWS HealthScribe를 미리보기로 출시합니다.

AWS는 고객이 협업하는 방법을 재창조하고, 데이터 기반 임상 및 운영 결정을 내리고, 정밀 의료를 지원하고, 치료 비용을 줄이는 목적에 맞게 구축된 서비스를 제공함으로서 의료 및 생명 과학에 계속 투자해 왔습니다. 의료 및 생명 과학 데이터를 저장, 변환, 분석 및 액세스할 수 있는 대규모의 고성능 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 최첨단 기능을 제공합니다. 목적에 맞게 구축된 기능을 통해 고객은 임상 기록, 게놈 및 기타 오믹스 데이터, 의료 영상, 구조화되지 않은 의료 텍스트 및 음성을 비롯한 여러 유형의 의료 및 과학 데이터에서 통찰력을 관리하고 이끌어낼 수 있습니다.

오늘날 의료 현장의 문서 관리의 문제점

임상 의사가 모든 환자에게 양질의 치료를 제공하기 위해 약속을 잡느라 하루를 보내는 바쁜 병원의 하루를 상상해 보십시오. 휴식 시간이 제한된 이 연속 일정 외에도 임상의는 환자를 방문할 때마다 자세한 문서를 유지 관리해야 합니다. 이 필요한 관리 작업에 소요되는 시간과 노력은 종종 환자와의 귀중한 대면 상호 작용을 앗아갑니다.

그런데, 의료 산업 문서 요구 사항은 더욱 세심한 문서화를 요구합니다. 임상 의사는 종종 환자와의 대면 상호 작용 대신 관리 작업에 거의 두 배 더 많은 시간을 할애합니다.1  이것은 정상적인 치료를 제공하는 것과 정확한 기록을 유지하는 것 사이의 시간과의 싸움을 만듭니다. 이러한 부담은 임상의와 환자 모두에게 큰 타격을 줍니다. 환자는 의료진의 관심을 덜 받는 반면 임상의는 탈진 위험이 높아지고 직업 만족도가 낮아집니다. 의료 서기관은 문서화 작업량을 줄이는 데 도움이 되었지만 고용, 교육 및 유지하는 데 비용이 많이 들 수 있으며 문서화의 시간 소모적 특성으로 인해 비슷한 번아웃에 직면하는 경우가 많습니다.

새로운 시대: AI 기반 의료 데이터 수집 솔루션

인공 지능(AI) 기술은 행정 업무에 대한 의사와 의무기록사(보건의료정보관리사) 업무 시간을 크게 줄여 임상 문서화 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기존의 보조적인 AI 에이전트는 기록된 대화의 맥락을 이해하는 능력이 매우 제한적이었습니다. 그러나, 생성형 AI (Generative AI) 및 대규모 언어 모델(Large-language Model, LLM)의 발전으로 이러한 상황이 바뀌게 되었습니다.

본질적으로 생성형 AI는 학습된 데이터 내에서 복잡한 패턴을 식별하고 재생성하는 방법을 학습합니다. 이 기능은 데이터 복잡성과 다양성이 심각한 문제를 야기하는 의료 산업의 문제에 적합합니다. 생성형 AI는 한때 힘들고 시간 소모적이었던 작업을 가속화함으로써 의료 제공을 혁신하기 위해 환자 치료를 위한 시간을 확보하는 보조 도구를 구축할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.

그럼에도 불구하고 의료 애플리케이션 개발자는 AI를 구축하고 임상 애플리케이션에 통합할 때 몇 가지 문제에 직면합니다.

  1. 구현 복잡성: 대화형 및 생성형 AI 서비스를 위한 학습, 최적화 및 통합하는 데는 많은 시간과 비용이 소요될 수 있습니다.
  2. 보안: 개발자는 AI 기반 솔루션이 엄격한 보안, 개인 정보 보호 및 의료 규정 준수 요구 사항을 충족하는지 확인해야 하므로 개발 프로세스에 또 다른 복잡성이 추가됩니다.
  3. 신뢰: AI가 생성한 임상 기록에 대한 신뢰 부족과 모델 훈련에서 환자 데이터의 잠재적 사용은 AI 기반 솔루션 채택을 주저하게 만들 수 있습니다.

AWS HealthScribe 소개

AWS HealthScribe는 의료 소프트웨어 공급업체가 환자와 임상의의 대화를 기록하고 요약하여 자동으로 임상 메모를 생성하는 임상 애플리케이션을 개발할 수 있도록 특별히 제작된 HIPAA 적격 서비스입니다. AWS HealthScribe는 대화 및 생성 AI를 결합하여 임상 문서 부담을 줄이고 상담 경험을 향상시킵니다. AWS HealthScribe를 사용하면 임상 애플리케이션에서 임상 문서를 가속화하도록 설계된 강력한 AI 기반 기능 제품군을 제공할 수 있습니다. AWS HealthScribe는 환자와 임상의의 대화 오디오를 분석하여 다음을 제공합니다.

  1. 풍부한 상담 기록: AWS HealthScribe는 기록의 각 대화에 대한 단어 수준의 타임스탬프가 포함된 포괄적인 단계별 기록을 제공합니다.
  2. 화자 역할 식별: 시험실에 있는 개인은 성적표에서 고유하게 식별되며 대화는 의사 또는 환자에게 귀속됩니다. 이를 통해 만남 내내 의사-환자 상호 작용에서 “누가 무엇을 말했는지”를 명확하게 이해할 수 있습니다.
  3.  대화 기록 세분화: AWS HealthScribe는 대화 기록을 분류하고 임상 관련 부분을 주관적, 객관적, 평가 및 계획과 같은 적절한 요약 섹션으로 구성합니다. 또한 사용자가 대화 내용의 특정 부분을 찾는 데 도움이 되는 대화 중 잡담과 침묵 시간을 식별합니다.
  4. 임상 메모 요약: AWS HealthScribe는 상담 대화를 분석하여 주요 증상, 현재 질병 이력, 평가 및 계획과 같은 섹션에 대한 요약된 임상 메모를 생성합니다. 이러한 요약은 검토, 편집 및 마무리가 쉬우며 임상의 및 의무 기록사에게 환자 방문의 요약 내용을 빠르게 제공할 수 있습니다.
  5. 증거 매핑: AI가 생성한 임상 노트에 사용된 모든 문장에는 원본 상담 기록에 대한 참조가 포함되어 있어 사용자가 요약의 정확성을 쉽게 확인할 수 있습니다.
  6. 구조화된 의료 용어: AWS HealthScribe는 대화 기록에서 의료 상태, 약물 및 치료와 같은 구조화된 의료 용어를 추출합니다. 이러한 의학 용어를 사용하여 유용한 워크플로 제안을 생성하고 임상 애플리케이션의 다양한 분야에 대한 관련 항목을 자동 제안할 수 있습니다.

의료 애플리케이션 빌더는 임상 애플리케이션에 AWS HealthScribe를 통합하여 의사에게 환자 방문의 주요 하이라이트를 제공할 수 있습니다.

그림 1 의료 개발자가 사용자에게 AWS HealthScribe를 제공할 수 있는 애플리케이션 경험의 예시

그림 1: 의료 개발자가 사용자에게 AWS HealthScribe를 제공할 수 있는 애플리케이션 경험의 예시.

이러한 기능을 통합함으로써 AWS HealthScribe는 별도의 AI 서비스를 위한 학습, 최적화 및 통합하고 사용자 지정 모델을 구축할 필요성을 줄여 더 빠른 구현을 가능하게 합니다. 이제 고객은 개별 AI 구성 요소 최적화에 대해 걱정하지 않고 최종 사용자에게 가치를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

이에 대한 좋은 예는 3M, ScribeEMR 및 Babylon과 같은 의료 소프트웨어 공급업체가 이미 AWS HealthScribe를 사용하여 임상 애플리케이션을 강화하는 방법입니다.

3M 건강 정보 시스템(HIS)은 현재 300,000명 이상의 임상의가 다양한 M*Modal 음성 이해, 대화 및 주변 AI 솔루션을 사용하는 업계 리더입니다.

“AWS 기계 학습을 통해 3M HIS는 임상의 워크플로와 힘든 프로세스를 혁신하여 의료 기관이 임상 문서 및 청구를 간소화할 수 있도록 지원합니다. 3M HIS는 AWS와 협력하여 대화형 및 생성형 AI를 임상 문서 워크플로에 직접 도입하고 있습니다. AWS HealthScribe는 3M의 앰비언트 임상 문서 및 가상 비서 솔루션 제공을 촉진, 개선 및 확장하는 데 도움이 되는 임상 애플리케이션의 핵심 구성 요소가 될 것입니다.” Garri Garrison 사장, 3M HIS

Babylon은 인구 건강을 대규모로 관리하는 통합 디지털 우선 1차 의료 서비스입니다.

“AI를 인간의 의료 전문 지식과 통합하면 양질의 의료 서비스를 보다 저렴하고 쉽게 이용할 수 있으며 공급자의 부담을 줄일 수 있습니다. 임상 요약과 같은 분야의 혁신은 의료 결과를 개선할 수 있는 잠재력을 가진 한 가지 예입니다. AI 혁신의 리더로서 Babylon은 AWS와의 협력을 계속하고 AWS HealthScribe의 생성 AI 기능을 자연어 처리 솔루션과 통합하는 방법을 모색하기를 기대합니다.” – Saurabh Johri, 최고 과학 책임자, Babylon

ScribeEMR은 수백 개의 의료 관행, 병원 및 의료 시스템을 위한 가상 의료 스크라이빙, 가상 의료 코딩 및 가상 진료소 서비스를 제공하는 선도적인 제공업체입니다.

“ScribeEMR의 목표는 진료 효율성을 높이고 수익 을 극대화 생성 AI를 사용하여 의료 기록을 작성하는 프로세스입니다. AWS HealthScribe를 통해 우리의 고급 프로세스는 이제 환자 방문을 보다 효과적으로 캡처 및 해석하고 EMR 워크플로, 코딩 및 환급 프로세스를 최적화할 수 있습니다.” Daya Shankar, 공동 창립자, ScribeEMR, Inc.그림 2 AWS HealthScribe는 AI가 생성한 각 요약 문장이 상담 기록에 다시 연결되도록 책임감 있게 설계되었습니다.

그림 2: AWS HealthScribe는 상담 기록에 다시 연결된 각 AI 생성 요약 문장으로 책임감 있게 설계되었습니다.

보안 및 개인 정보 보호에 중점을 둔 책임감 있는 AI 서비스

AWS HealthScribe는 환자 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 우선시하는 HIPAA 적격 서비스입니다. AWS는 AWS HealthScribe를 학습하기 위해 AWS HealthScribe 서비스를 통해 고객으로 부터 생성된 입력 또는 출력을 사용하지 않습니다. 고객은 자신의 데이터를 완전히 제어하고 필사본 및 예비 임상 기록을 저장할 위치를 결정할 수 있습니다.

AWS HealthScribe는 의사가 문서를 쉽게 작성할 수 있도록 지원하는 역할로 사용하도록 설계되었습니다. AI가 생성한 각 요약 문장은 상담 기록에 다시 연결되어 사용자가 소스를 상호 참조하여 정확성을 쉽게 확인하고 AI가 생성한 메모의 맥락을 이해할 수 있도록 합니다. AI가 생성한 통찰력에 대한 추적성과 투명성을 제공하는 것은 책임 있는 AI의 설명 가능성 원칙과 일치하며 임상 환경에서 AI의 신뢰와 안전한 사용을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

AWS HealthScribe 미리 보기에 참여하세요!

의료 소프트웨어 공급업체와 함께 AWS는 고객이 임상의-환자 상담 경험을 개선하도록 돕고 있습니다. 임상 애플리케이션에서 AWS HealthScribe는 풍부한 대화 기록을 자동으로 제공 및 분할하고, 환자와 임상의의 화자 역할을 식별하고, 의학 용어를 추출하고, 예비 임상 노트를 생성합니다. AWS HealthScribe는 이러한 기능을 결합하여 별도의 AI 서비스를 통합하고 최적화할 필요성을 줄여 구현을 가속화합니다.

AWS HealthScribe는 AI가 생성한 임상 노트의 모든 문장에 대한 원본 환자 기록에 대한 참조를 포함하여 의료 소프트웨어 공급업체가 AI를 책임감 있게 사용할 수 있도록 지원합니다. 중요한 환자 데이터를 보호하기 위해 보안 및 개인 정보 보호 기능이 AWS HealthScribe에 내장되어 있습니다.

AWS HealthScribe는 미국 동부(버지니아 북부)에서 미리보기로 제공됩니다. 서비스를 미리 사용해 보시려면,AWS HealthScribe 제품페이지 및 미리 보기 신청하기를 하실 수 있습니다.

– Jason Mark, Head of Solution Architecture, US Non-Profit Healthcare, AWS
– Sarthak Handa, Senior Product Manager, AWS
– Tehsin Syed, General Manager of Health AI, AWS

[1] 임상 의사는 EHR/사무에 환자보다 거의 두 배 많은 시간을 할애합니다.

이 글은 AWS for Industries Blog의 Introducing AWS HealthScribe – automatically generate clinical notes from patient-clinician conversations using AWS HealthScribe의 한국어 번역입니다.