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블로그 콘텐츠의 내용 및 의견은 AWS SUMMIT 2021의 세션을 리뷰한 내용입니다.
이번 포스팅에서는 클라우드 기반의 빅데이터, 인공지능/기계학습(AI/ML)을 통한 의료 산업의 혁신 사례를 소개하고자 합니다. 국내/외 의료 산업의 환경과 정책의 변화에 따른 디지털 헬스 케어 기술의 활용 사례와 맞춤형 의료 서비스로의 변화 사례를 중심으로 함께 알아보겠습니다.
1.헬스케어 시장 현황
정밀 의료를 기반으로 한 바이오 헬스 산업의 급속한 성장에 따라 빅데이터 산업화가 가속화되고 있습니다. 이에 따라 바이오 헬스 분야에 대한 예산이 대폭 증가하였으며, 국내 바이오 헬스 산업에서도 데이터 중심의 의료 혁신 및 첨단 기술을 통한 정밀 의료의 구현이 가능할 것으로 기대하고 있습니다. 헬스케어 솔루션의 디지털화를 위해서도 다양한 분야에서 AWS 서비스를 활용할 수 있습니다.
2.헬스케어 솔루션 구축 사례
서울대학교 병원 (Syapse, SUPERB) 사례
서울대학교 병원에서는 정보 시스템을 구축하며 SW, HW 도입시의 한계를 해결하기 위해 클라우드를 사용하였습니다. 이는 의료 환경이 비대면, 소비자 위주로 변화함에 따라 개별 환자에게 최적의 치료를 위한 정밀의료를 제공하기 위해서는 데이터 플랫폼이 필수적이었기 때문입니다. 이를 위해서 병원 내 자료와 국내 네트워크 및 글로벌 네트워크 등과의 연계가 필요하였으며, 임상/유전체 데이터 통합을 기반으로 ‘Real world data’를 구축하여 진료 및 연구에 활용하였습니다.
빅데이터 리서치 플랫폼(의료 연구분야)
서울대학교 병원은 기존 의료 데이터 연구의 한계를 극복하기 위하여 병원에서 생성되는 다양한 데이터의 연계 및 통합을 바탕으로 보안이 강화된 인프라에서 자유롭게 빅데이터 연구를 수행하기 위한 플랫폼을 구축하였습니다. 원본 데이터 유출을 차단하기 위하여 공동연구를 수행하였으며, 빅데이터와 인공지능을 활용하였습니다. 이 과정에서 클라우드 데이터 레이크, 마이크로 서비스 아키텍처, 인프라 가상화를 통한 빅데이터 리서치 플랫폼을 구현하였습니다.
이지케이텍 -분당 서울대 병원 사례
해외 주요 국가 및 국내에서도 국가 정책과 제도의 변화 등으로 인해 의료 서비스의 클라우드 가속화가 진행되고 있습니다.
메디컬 아이피 – TiSepX 사례
분당 서울대병원에서는 X-Ray 영상을 이용한 데이터 분석 딥러닝으로 다양한 질병을 추적할 수 있었습니다. 인공지능을 통하여 질병의 추적 관찰 및 모니터링과 클라우드를 이용한 즉각적인 분석이 가능해졌습니다. 이로써 추가 장비나 프로그램의 설치 없이 클라우드만을 이용하여 전 세계에서 사용 가능한 시스템을 구축할 수 있었습니다. 이처럼 개인 맞춤형 의료 데이터의 활용과 그 환경의 구축을 위하여 클라우드를 이용한 인프라 구축이 가속화되고 있습니다. AWS 클라우드는 내/외부의 데이터 활용 및 연계, 시스템의 확장성, 운영성, 비용 등 여러 측면에서 다양한 장점을 기반으로 의료 혁신을 선도하고 있습니다.
*해당 블로그는 메가존클라우드 임직원이 AWS SUMMIT 2021 “디지털 헬스케어, 새로운 미래, 헬스케어와 클라우드의 만남” 세션을 보고 작성한 글입니다.