의료 분야에서 AI란 무엇인가요?
의료 분야에서 AI란 무엇일까요?
인공 지능(AI)은 연구 및 신약 개발부터 환자 치료, 운영 및 의료 데이터 관리에 이르기까지 의료 서비스를 이루는 모든 측면을 변화시키고 있습니다. 이 가이드는 의료 조직이 AI를 활용하여 효율성을 높이고, 의료 분야 전반에 걸쳐 환자와 의료진의 성과를 개선할 수 있는 방법을 살펴봅니다.
의료 조직은 더 나은 환자 치료 경험을 제공하기 위해 노력하면서 수많은 어려움에 직면하고 있습니다. 양질의 의료 서비스에 대한 수요가 증가하면서 의료 비용, 규제 문제 및 운영상 병목 현상도 증가하고 있습니다. 의료 전문가들은 종종 주어진 자원을 최적화하여 환자 치료 성과를 향상시키면서도 의료 윤리를 유지해야 한다는 압박을 받습니다.
AI, 특히 생성형 AI는 의료 조직이 당면한 어려움을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성형 AI는 대규모 데이터를 분석하고 인간이 종종 놓치는 복잡한 패턴을 식별하는 데 능숙합니다. 의료 분야에서 AI 기술은 의료 시설이 수집하는 방대하고 다양한 데이터를 처리하는 데 도움을 주며, 여러 혁신적인 활용 사례를 만들어냅니다. 의료진은 AI 앱을 사용해 워크플로를 보강하여 보다 정확하고 효율적인 전달을 할 수 있습니다. 마찬가지로 의료 연구, 청구, 처방 및 기타 의료 관련 프로세스에서도 AI 시스템이 제공하는 데이터 기반 인사이트를 활용할 수 있습니다.
초기에 의료 서비스 제공자들은 인프라 비용, 윤리적 위험, 데이터 보안 문제 때문에 AI를 도입하기 꺼려했습니다. 그러나 AI가 발전하면서 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 지원이 향상되어 비용 효율적이고 규정을 준수하며 안전한 AI 지원 환경이 조성되었습니다. 예를 들어 조직에서는 Amazon Bedrock을 사용하여 인기 있는 AI 모델로 의료 AI 애플리케이션을 구축하고 종량제 요금을 지불하는 혜택을 받습니다.
의료 분야에서 AI의 응용 분야는 무엇인가요?
의료 서비스 제공자는 AI 기술을 활용하여 인구 건강 관리, 연구 및 환자 치료와 관련된 문제를 극복할 수 있습니다.
의학 연구
약물 발견, 유전자 연구 및 임상 시험은 의료 실무의 발전에 매우 중요한 역할을 차지합니다. 하지만 이러한 분야에는 종종 수년에 걸친 면밀한 연구, 실험, 검증이 필요합니다. 이 과정에서 의료 연구원은 방대한 데이터세트를 통합하고, 정확성을 검증하며, 새로운 가설로 이어지는 패턴을 찾아내야 합니다. 연구자 혼자서는 데이터가 불일치하는 위험에 노출될 수 있으며, 이는 연구 결과의 지연으로 이어질 수 있습니다.
AI는 임상 데이터세트를 더 신속하게 식별, 분류, 분석할 수 있습니다. 연구자들은 AI를 활용하여 이전에 걸렸던 시간보다 훨씬 더 짧은 시간 안에 신약을 만들 수 있습니다. 또한 AI는 과학자들이 멀티오믹 및 멀티모달 분석에 시간을 투자하는 유전자 연구도 지원합니다. 예를 들어, Roche는 암 연구를 수행할 때 AWS HealthOmics를 사용하여 분석 시간을 1년에서 3개월로 단축합니다. Roche는 AWS HealthOmics를 사용해 게놈, 전사체 및 기타 오믹스 데이터에서 인사이트를 도출하여 더 나은 치료제를 개발합니다. 또한 AWS HealthOmics를 사용하면 약물 후보의 효능을 자동으로 평가하여 약물 개발 및 임상 시험 속도를 향상시킬 수 있습니다.
진단
생활 방식의 변화로 인해 전 세계 인구가 예방 가능한 질병에 걸릴 위험에 처해 있습니다. 의료 기관 최전선에 있는 의료 전문가들은 환자를 신속하게 상담, 진단, 치료하는 임무를 맡고 있습니다. 그러나 기존 의료 기술이 항상 효율적이지는 않습니다. 이로 인해 의사들은 환자의 필요를 돌보는 대신 행정 업무에 부담을 느끼게 됩니다.
AI를 전략적으로 통합하면 진단 과정을 간소화하고 의료 전문가의 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. 또한 생성형 AI 및 컴퓨터 비전 기술은 종양, 골절, 기타 이상을 식별하여 적절한 떄에 의료 개입을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 실험실 기술자는 AWS HealthImageing을 사용하여 의사가 나중에 검색할 수 있도록 클라우드에 대량의 의료 이미지를 저장합니다. HealthImaging은 DICOM P10을 지원하며, 고급 파일 압축 기술을 활용하여 스토리지 비용을 최대 40%까지 절감합니다.
의료 AI 기술은 질병 진단 시간을 줄이는 것 외에도 환자 치료에도 똑같이 도움이 됩니다. 의사는 AI를 활용하여 환자의 병력, 현재 진단 및 기타 가능한 위험을 분석하여 치료 계획을 설계할 수 있습니다. 간호사는 AI 기반 원격 의료 기술을 사용하여 환자를 원격으로 모니터링할 수 있습니다.
의료 데이터 관리
임상의는 진단, 치료, 청구 및 기타 의료 목적으로 EHR에 액세스하고 공유합니다. AI를 사용하면 적절한 환자 기록이나 기타 임상 데이터를 더 쉽게 검색할 수 있습니다. AI 자동화 시스템은 데이터 사일로를 허물어 의료진이 필요한 정보를 즉시 검색할 수 있도록 합니다. 팀은 부서 및 조직 간에 EHR 및 관리 데이터를 보다 쉽게 공유할 수 있습니다. 이렇게 하면 환자의 재활이 더욱 조율되고 실시간 관찰을 기반으로 치료 조치를 받을 수 있습니다.
예를 들어 의사는 AI 모델을 기반으로 하는 Amazon HealthScribe를 사용하여 환자와의 대화를 수동으로 필사하는 대신 의료 기록으로 변환할 수 있습니다.
생성형 AI는 의료 시설에서 데이터 액세스를 대중화하지만, 의료 이해관계자들은 환자의 개인정보 보호, 데이터 보안, 의료법 준수를 보장하기 위해 적절한 조치를 취해야 합니다. AWS Wickr는 의료진이 환자 정보를 안전하게 전달할 수 있도록 지원하는 클라우드 메시징 서비스입니다. 딜로이트는 미 육군 원격 의료 및 첨단 기술 연구 센터를 위한 원격 의료 시스템을 개발할 때 Wickr를 군사 네트워크와 통합하여 의료진이 안전 위험을 최소화하면서 부상당한 전투원에게 중환자 치료를 제공할 수 있도록 했습니다.
임상 챗봇 및 가상 어시스턴트
의사들은 종종 일상적인 업무에 압도되어 환자 치료를 개선하는 데 할애할 수 있는 시간을 빼앗깁니다. 예를 들어, 다른 부서에서 진단 결과를 검색해야 할 수도 있습니다. 진단 결과는 나중에 치료 옵션을 구성할 때 요약합니다.
AI 모델은 일상 대화를 이해하고 이에 대응하는 데 탁월합니다. AI 챗봇을 임상 프로세스에 통합하면 의사가 신속한 결정을 내리고 치료를 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 의사는 Amazon Comprehend Medical을 사용하여 처방전, 시술 또는 진단에서 특정 의학 용어를 추출합니다.
마찬가지로 환자는 AI 기반 어시스턴트와 상호 작용할 때 보다 개인화되고 긍정적인 경험을 즐길 수 있습니다. 예를 들어 진료소에 전화를 걸어 진료를 예약하는 대신 가상 의료 도우미에게 예약 세부 정보를 말할 수 있습니다.
관리 워크플로우 자동화
헬스케어 AI 기술은 의료 시설의 관리 기능을 지원합니다. 환자 온보딩부터 청구 및 보험 청구에 이르기까지 AI 솔루션은 반복적인 작업을 자동화하고 의료 데이터를 통합하여 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 의료진은 AWS Intelligent Document Processing(IDP)를 활용하여 의료 기록에서 정보를 추출, 처리 및 분류할 수 있습니다. IDP는 AI를 사용하여 대량의 의료 데이터를 요약하고 실행 가능한 통찰력으로 전환합니다.
원격 환자 치료
때때로 환자는 의료 시설을 떠난 후에도 지속적인 치료가 필요합니다. 이로 인해 의료팀은 특히 환자의 상태를 모니터링할 때 운영 및 물류 문제를 겪게 됩니다. 이러한 노력을 지원하기 위해 의료 서비스 제공자는 환자가 시설을 떠날 때 착용하는 사물 인터넷(IoT) 장치를 배포합니다. 이 장치는 건강 데이터를 안전한 클라우드 서버로 지속적으로 전송하고, AI 모델은 이를 분석합니다. 예를 들어, 의료 IoT 디바이스 공급업체인 BioT는 AWS IoT Core를 사용하여 더욱 연결된 원격 환자 모니터링 시스템을 개발합니다. AWS IoT Core는 의료 디바이스를 클라우드에 연결하여 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 합니다.
헬스케어 로보틱스
로봇 시스템은 의료 절차에서 신뢰할 수 있는 보조자로 입증되었습니다. AI를 통해 의료 로봇은 임상 워크플로우를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI 로봇 팔은 수술 절차를 지원하거나 생검에서 추출한 조직 샘플을 분석할 수 있습니다.
AI 기반 로보틱스는 일상적인 작업에서도 유용하다는 것이 입증되었습니다. Diligent Robotics는 일선 임상의를 위해 물건을 가져오는 AI 로봇인 Moxi를 만들었습니다. Amazon SageMaker의 AI 모델을 사용하여 개발된 이 로봇은 간호사가 환자를 대면하지 않는 워크로드를 덜어줍니다. Amazon SageMaker는 통합 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 구축하고 데이터를 분석할 수 있는 도구를 제공합니다.
조직은 의료 분야에서 AI를 어떻게 시작하나요?
생성형 AI는 다양한 방식으로 의료 산업에 혜택을 지원합니다. 그러나 의사, 환자 및 기타 의료 이해 관계자의 이익을 보호하려면 AI를 반드시 책임감 있게 사용해야 합니다. 의료 분야에서 AI를 구현할 때 고려해야 할 사항을 공유합니다.
건강 데이터 수집 및 저장
의료 AI 애플리케이션은 환자의 건강 상태에 대한 의료 팀 간의 공통된 이해를 보장하기 위해, 다양한 부서에 걸쳐 의료 데이터를 수집, 저장, 공유합니다. AI 도구 간에 전송되는 방대한 환자 데이터는 의료 기관에 데이터 보안, 개인정보 보호 및 규제 준수와 관련된 과제를 제기합니다. 예를 들어, 미국에서 활동하는 의료 제공자는 건강 정보 보호에 대한 조직의 책임을 강조하는 건강보험 이동성과 책임에 관한 법(HIPAA)에 따라 의무를 지닙니다. 따라서 의료 서비스 제공자는 AI가 가진 이점을 최대한 활용하려면 안전한 데이터 스토리지 및 교환 메커니즘을 구축해야 합니다.
AWS HealthLake는 의료 서비스 제공자가 대규모로 의료 데이터를 저장 및 분석할 수 있도록 지원하는 HIPAA 적격 서비스입니다. AWS HealthLake를 사용하면 의료 데이터를 확장 가능하고 안전한 클라우드 스토리지로 통합할 수 있으며, 허가된 의료진이 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 자폐 아동에게 서비스를 제공하는 Cortica AWS HealthLake를 사용하여 환자의 병력, 행동 평가 및 실험 보고서를 안전하게 저장합니다.
RAG 워크플로 구현
생성형 AI는 공개 데이터세트에서 학습하여, 모델이 다양한 주제에 대한 질문에 응답할 수 있도록 합니다. 그러나 AI 모델은 특정 건강 데이터로 학습되지 않는 한, 조직에만 해당되는 서비스, 제품 또는 정보에 대한 질문에는 답할 수 없습니다. 새로운 AI 모델을 처음부터 학습시키려면 상당한 노력과 시간, 비용이 필요한데, 일부 의료 서비스 제공자들은 이러한 상황에 대비하지 못하고 있습니다.
그 대신 조직은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 유사한 결과를 얻을 수 있습니다. RAG는 AI 모델이 조직의 지식 기반에 액세스할 수 있도록 지원하는 기술입니다. AI 모델은 쿼리를 수신하면 지식 기반을 검색하여 최신 정보와 정확한 답변을 제공합니다.
Amazon Kendra는 최종 사용자가 전체 데이터 소스에서 정보를 검색할 수 있도록 개발자가 검색 기능을 추가할 수 있는 매우 정확한 엔터프라이즈 검색 서비스입니다. Amazon Kendra GenAI 인덱스는 의료 기관이 AI 모델을 보다 효율적으로 구현할 수 있도록 RAG 및 지능형 검색을 위해 설계된 Kendra의 새로운 인덱스입니다. 예를 들어, Orion Health는 Amazon Kendra를 활용하여 고객이 대화형 쿼리를 통해 건강 정보에 빠르고 정확하게 액세스할 수 있도록 지원합니다.
AI 출력 검증
AI 모델은 사용자에게 그럴듯해 보이지만 정확성이 떨어지는 답변을 생성할 수 있습니다. 이러한 부정확성은 의료 분야에서 임상 진료 경험과 환자 건강에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 AI 의료 분야 시스템을 구현할 때는 적절한 보호 장치가 필요합니다. 예를 들어 평가형 LLM 접근 방식은 의료 분야 데이터 과학자가 AI 모델이 제시하는 응답이 유용하고, 정확하며, 완전하고, 일관성이 있는지 분석하고 확인할 수 있도록 도와줍니다.
단순히 AI에만 의존하는 대신 의료 전문가가 임상 의사 결정에 참여해야 합니다. 이런 방식으로 진단, 치료 및 기타 의료 워크플로에 적용하기 전에 공인 전문가가 모든 결정을 심사합니다.
의료 조직은 Amazon Bedrock Guardrails를 사용하여 책임 있는 AI 관행에 따라 적절한 보호 장치를 도입할 수 있습니다. 이는 AI 응답에서 할루시네이션 정보를 걸러내고, 단일 솔루션 내에서 개인정보 보호 및 진실성 안전장치를 구축하고 사용자 지정할 수 있도록 도와줍니다. Amazon Bedrock Guardrails는 고급 자동 추론 기능을 통해 AI 모델이 특정 반응을 일으키는 이유를 검증하고 임상의에게 그 이유를 설명할 수 있습니다.
AWS는 의료 분야에서 AI 요구를 어떻게 지원할 수 있을까요?
조기 개입부터 임상 워크로드 감소에 이르기까지 AI 의료 도입이 점차 탄력을 받고 있습니다. AI 기술은 환자 치료 서비스를 혁신하고, 의료 워크플로를 간소화하며, 의료 연구의 진행 속도를 높이는 등 다양한 이점을 제공합니다. 의료 종사자와 환자 모두 생성형 AI가 제공하는 거의 무한한 잠재력을 활용할 수 있습니다. 그러나 의료 분야 AI 도입에는 윤리적 안전장치, 데이터 보안 및 규제 준수 확인이 반드시 수반되어야 합니다.
의료 및 생명과학 분야에서 AWS 생성형 AI는 의료 기관이 환자 치료 경험을 개선하기 위해 AI 애플리케이션을 안전하게 혁신, 배포, 확장할 수 있도록 지원하는 솔루션을 제공합니다.