AarogyaAI, AWS의 AI/ML을 사용하여 항균제 내성을 정밀하게 진단

창업자들은 startup 드림에 대해 잘 알고 있습니다. 인생 경험, 승리, 패배, 데이터, 반복, 그리고 때로는 행운의 축적을 바탕으로 하는 이 꿈은 startup이 “멋진 아이디어가 있어요”에서 벗어나 무엇이 가능한지 증명하는 여정을 이끌고 있습니다.-

인도의 헬스케어 및 생명과학(HCLS) startup인 AarogyaAI는 “공동 창립자가 저는 학계에서 수행한 연구를 활용하여 인체 건강에 영향을 미치고 싶다”는 꿈을 바탕으로 설립되었다고 Praapti Jayaswal 박사는 말합니다. AarogyaAI는 인공 지능과 기계 학습(AI/ML)을 사용하여 박테리아, 곰팡이 및 바이러스 병원체로 인한 환자의 약물 내성을 신속하게 진단합니다. 이를 통해 임상의는 데이터를 기반으로 치료 결정을 내리고, 환자를 효과적으로 치료하며 건강 결과를 개선하는 약물을 처방할 수 있습니다.

Praapti와 공동 창립자 Avlokita Tiwari 최고 기술 책임자(CTO)는 2012년 자택에서 인도 파리다바드에 위치한 트랜스레이셔널 헬스 사이언스 앤 테크놀로지 연구소의 연구실까지 30마일을 운전하며 카풀 친구로서 우정을 쌓기 시작했습니다. Praapti는 결핵 연구 박사 과정을 밟고 있었고 Avlokita는 주니어 연구원이었습니다.

Avlokita가 Praapti에게 “일자리를 찾고 있어요.” 라고 말하면서 그들의 우정은 2019년까지 계속되었습니다. Praapti는 “일자리를 찾지 말고 이 회사를 함께 세웁시다”라고 응답했습니다. Avlokita는 망설이지 않고 간단히 “네”라고 말했습니다.

이를 통해 Aarogyaai가 설립되었습니다. 이 기업은 2023년 5월에 창립 4주년을 맞이했고 현재 9개의 임상 및 상업 파트너십을 맺은 상태입니다. 이 기업은 Amazon Web Services(AWS) 클라우드에서 6개의 전염병 파이프라인을 운영하고 있으며, 약 20,000개의 병원체 게놈이 보관되어 있는 저장소도 운영하고 있습니다.

현대 의료 분야의 가능성 입증

“사람들이 치료 가능한 질병으로 죽어가고 있다는 사실에 좌절감을 느꼈습니다. 2018년에는 결핵이 가장 치명적인 전염병이었습니다. 세균 감염을 치료할 수 있는 약물이 19가지였음에도 불구하고 말입니다”라고 Praapti는 말합니다. “저희는 AI가 사람들이 더욱 부유해지게 만들도록 사용되지만 아픈 사람들을 건강하게 만드는 데에는 사용되지 않는 것을 보았습니다.”

Praapti와 Avlokita는 AI를 사용하여 치료 현장에서 항균제 내성을 정밀 진단할 수 있도록 해서 이러한 상황을 바꾸기로 결정했습니다. AarogyaAI를 통해 임상의는 환자 표본의 게놈 염기서열 분석을 AWS에 구축된 애플리케이션인 AAICare에 입력할 수 있습니다. Praapti와 Avlokita는 누구나 효과적인 치료를 받을 수 있고 또 그래야 한다고 믿습니다. “저희의 비전은 현장 진료 시 유전체학을 이용할 수 있게 하는 것입니다. AWS 기반 컴퓨팅을 통해 인구 규모에서 긍정적인 결과를 얻을 수 있는 데이터 기반 치료 결정을 내리는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있게 되었습니다.” 라고 Praapti는 설명합니다.

AAICare는 존재하는 모든 병원체와 해당 병원체의 약물 민감성을 양적 및 질적으로 식별합니다. 또한 AarogyaAI의 ML 모델은 Amazon SageMaker를 기반으로 구축한 표본 내에서 약물 내성에 기여하는 돌연변이를 검색 및 예측합니다.

“기술은 수십 년 동안 발전해 왔지만 임상 실습에서는 거의 사용되지 않고 있습니다.” 라고 Praapti는 말합니다. “저희는 이런 상황을 바꾸고 있습니다.”

AarogyaAI는 오늘날 일반적으로 시행되는 반응형 의료만큼 사전 예방적 의료가 정상화될 수 있음을 입증하고 있습니다. Praapti는 “저희는 병원체와 슈퍼버그에 관한 현재의 유전체학이 그들의 미래 추세를 예측할 수 있다는 것을 입증하고 있습니다”라고 말합니다. “신약이 나올 때면, 이미 10년 정도 너무 늦어있습니다. 선제적으로 약물을 만들 수 있는 기술을 적용해야 하며, 그러면 SARS-CoV-2와 같은 바이러스가 전 세계 80억 인구를 혼란에 빠뜨릴 때 보이지 않는 것에 굴복하지 않아도 됩니다.”

병원체의 진화 추세를 생물학적으로나 과학적으로 이해하기 위해 Avlokita는 “지능형 유전체학은 AI와 유전체학을 결합하는 저희 연구의 핵심입니다”라고 설명합니다. “이는 병원체 진화에 관한 관련 정보를 추출한다는 비전을 가지고 오늘날 치료 결정을 내리는 데 도움이 되며, 이를 통해 팬데믹 대비를 위한 공중 보건 정책 결정의 지침이 됩니다.”

AWS에서 startup 구축하기

Praapti와 Avlokita는 안전하고 안정적이며 확장 가능한 의료 애플리케이션을 구축하기 위해 AWS에 모든 것을 걸기로 결정했습니다.

Aarogya AI는 SageMaker, Amazon Relational Database Service(RDS) 및 Elastic Load Balancing과 같은 AWS 관리 서비스를 사용하여, 엔지니어링 팀이 설정 및 관리하기 번거로운 작업을 완료합니다. 이를 통해 AarogyaAI는 기술 데이터 센터 운영과 그에 따른 오버헤드에 집중하는 대신 제품의 기능 개발에 더 집중할 수 있도록 지원합니다.

Avlokita는 “AWS를 사용할 때 가장 좋은 점은 모든 것이 원활하다는 것입니다.” 라고 설명합니다. “AWS의 다양한 기능을 모두 파악하고, 이런 기능들이 우리의 목표를 어떻게 지원할 수 있는지 알아보는 일은 놀라운 학습 경험이었습니다. AWS에 매우 만족하고 있습니다.”

AarogyaAI는 startup의 성장을 가속화하기 위해 AI/ML startup이 혁신을 선보일 수 있도록 지원하는 동시에 벤처 캐피탈(VC) 채널에 대한 멘토십과 액세스를 제공하는 인도 기반 프로그램인 AWS ML Elevate에 지원하여 가입했습니다.

기계 학습 모델 훈련 및 배포

ML 모델은 AarogyaAI가 환자 표본을 정확하게 분석하고 향후 추세를 예측할 수 있는 능력의 핵심입니다. SageMaker는 데이터 과학팀이 완벽한 제어 및 가시성을 제공하면서 ML 모델을 구축, 교육 및 미세 조정할 수 있도록 지원하는 AI/ML 솔루션입니다. Avlokita는 “저희는 SageMaker를 사용하여 AI/ML 모델을 구축하고 배포합니다”라고 말합니다. AarogyaAI는 연구를 실제 응용 분야로 전환한다는 아이디어를 염두에 두고 공개적으로 사용 가능하며, 현장에서 생성된 글로벌 및 로컬 게놈 데이터 세트를 기반으로 SageMaker 모델을 교육합니다.

“제품 책임자가 당사에 입사했을 때 그는 AWS를 전혀 경험하지 않은 상태였습니다. 데이터 과학과 AI/ML 알고리즘은 알고 있었으나 AWS를 사용하는 방법은 몰랐습니다.”라고 Avlokita는 밝혔습니다. “SageMaker는 매우 사용자 친화적이기 때문에 바로 뛰어들어 ML 솔루션을 구축하는 방법을 알아낼 수 있었습니다.”

ML 모델의 계산은 온디맨드 방식으로 안전하고 안정적인 컴퓨팅 파워를 제공하는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)를 사용하여 실행됩니다. 객체 스토리지의 경우 AarogyaAI는 Amazon Simple Storage Service(S3)를 사용합니다.

클라우드 비용을 최적화하여 비즈니스에 재투자하기

제품 개발의 다음 단계로 AarogyaAI는 AI 알고리즘을 더욱 견고하게 만들고 보다 많은 병원체를 분석할 수 있기를 원했습니다. “당사는 AWS를 사용하여 ML 실험을 실행했습니다. 빠르고 효율적이었습니다.”라고 Avlokita는 말했습니다. “결과는 매우 만족스러웠습니다. 당사는 AWS를 통해 이러한 실험에서 필요한 것을 얻고, 더 많은 병원체를 포함하도록 알고리즘을 조정하는 방법을 배울 수 있었습니다.”

AarogyaAi가 제품을 확장하는 방법을 실험하고 알게 되면서 그들이 사용하는 컴퓨팅 양이 늘어났고, 이는 AWS 청구서에 영향을 미쳤습니다. 하지만 startup의 구축 및 규모 조정을 지원하는 프로그램인 AWS Activate 회원으로서 10만USB의 AWS Credit을 청구서에 적용할 수 있었습니다.

또한 “인도와 미국의 AWS는 비용 최적화의 다양한 측면에 대해 친절하게 알려주었습니다. Avlokita는 “거의 즉시 청구 비용의 38%를 절감할 수 있었습니다.”라고 Avlokita는 말합니다. “AWS가 클라우드 비용을 처리하도록 지원한 방식에 매우 만족하고 있습니다. 이제 계속해서 구축할 수 있습니다.”

클라우드상의 AarogyaAI 및 헬스케어에 대한 미래 전망

Praapti와 Avlokita는 보다 공평하고 효과적인 의료 서비스의 미래가 기술과 연결되어 있다고 확신합니다. Avlokita는 “최전선과 중앙에서, 의료 분야는 급속히 기술 주도적으로 변할 것입니다”라고 말합니다. “새로운 기술이 등장하면 이에 적응할 수 있는 역량과 확장성을 갖춘 제품을 만드는 것이 저희에게는 중요합니다.”

Praapti는 빠르게 부상하고 있는 의료와 기술의 교차점에서 일하는 다른 사람들을 위해 다음과 같이 조언합니다. “제가 다른 창립자들과 공유할 수 있는 가장 큰 이야기는 아무것도 기다리지 말라는 것입니다. 깊은 곳으로 바로 들어가 보세요.”라고 설명합니다. “지금이 누군가에게 연락하거나, 이메일을 보내거나, 전화를 걸거나, 사업을 시작하거나, 특허를 신청하기에 완벽한 시기일 수는 없습니다. 올바른 전화를 걸든 잘못된 전화를 걸든, 긍정적인 결과를 얻을 수 있을 거예요.”

AarogyaAI는 startup 여정의 다음 단계로 자사 제품을 시장, 특히 미국에서 더 광범위하게 배포할 계획입니다. Praapti는 “인도, 싱가포르, 아시아 태평양 및 미국에서 AWS로부터 매우 놀라운 지원을 받았습니다”라고 말합니다. “AWS와의 공동 상용화를 시작하게 되어 매우 기쁩니다.”

Praapti는 “2012년 Avlokita와 제가 실험실로 카풀을 하곤 할 때, 저희는 전산 생물학을 사용해 임상 실험이 필요없어지는 것 같은 꿈 같은 이야기를 나누곤 했습니다. AarogyaAI와 AWS를 통해 저희의 꿈이 서서히 현실이 되고 있습니다.”라고 말했습니다.