(영상=AWS 유튜브 채널)
아마존웹서비스(AWS)가 9일(현지시간) AWS 리인벤트 행사에서 의료ᆞ생명과학 조직을 위해 설계한 ‘아마존 헬스레이크(Amazon HealthLake)’를 선보였다.
HIPAA(미국 의료서비스 관련 연방법령) 인증을 획득한 아마존 헬스레이크는 다양한 사일로와 이기종 플랫폼에 걸친 조직의 전체 데이터를 중앙집중식 AWS 데이터 레이크로 집계하고 머신러닝(ML)을 통해 이러한 정보를 자동으로 표준화한다.
또 각각의 임상 정보, 태그, 인덱스 이벤트를 표준화된 라벨을 통해 시간순으로 식별하여 쉽게 검색 가능할 뿐 아니라, 모든 데이터를 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 산업표준 형식으로 구성해 개별 환자 및 전체 모집단의 건강 상태를 전체적으로 파악할 수 있다.
아마존 헬스레이크는 의료사업자, 건강보험사, 제약회사에 모든 환자 데이터를 종합하고 이해할 수 있는 서비스를 제공함으로써 보다 정확한 환자건강 예측이 가능하도록 한다. HIPAA를 준수하는 새로운 아마존 헬스레이크를 통해 조직은 클라우드에서 페타바이트 규모로 데이터를 분석하기 위해 머신러닝을 저장, 태그 지정, 인덱싱, 표준화, 쿼리 수행 등을 할 수 있다.
아마존 헬스레이크는 조직이 의료 데이터를 온프레미스 시스템에서 안전한 데이터 레이크로 쉽게 복사하고 서로 다른 형식의 환자 기록을 자동으로 정규화하도록 한다.
의학 용어를 이해하도록 훈련된 머신러닝을 활용해 임상 정보의 각 부분을 식별하고, 태그를 지정하며, 시간 순으로 이벤트를 인덱싱하고, 표준화된 라벨(약물, 조건, 진단, 절차 등)로 데이터를 풍부하게 만들어 이 모든 정보를 쉽게 검색할 수 있다.
일례로 조직은 “콜레스트롤을 낮추는 약이 작년 고혈압 환자에게 어떻게 도움이 되었는가?”와 같은 질문에 대한 답을 빠르고 정확하게 찾을 수 있다.
이를 위해 사용자들은 표준 건강상태 목록에서 ‘고콜레스트롤’을, 치료 메뉴에서 ‘구강 약품’을 선택하고, 구조화된 ‘혈압’ 필드에서 혈압값을 선택해 환자 리스트를 생성한 후 기간, 성별, 연령과 같은 속성을 선택해 리스트를 더욱 세분화할 수 있다.
스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 아마존 머신러닝 부사장은 “최근 몇 년 간 디지털 헬스 데이터가 폭발적으로 증가했지만 의료기관은 머신러닝 기술을 활용해 이러한 정보로부터 가치를 창출해 내는 것이 쉽지 않으며 여러 장벽이 존재한다”며 “아마존 헬스레이크를 사용하면 의료기관은 클라우드에서 헬스 데이터를 변환하는 데 걸리는 시간을 몇 주에서 단 몇 분으로 단축하여 페타바이트(PB) 규모의 데이터도 안전하게 분석할 수 있다”고 설명했다.
아마존 헬스레이크는 병원마다 데이터 분류하는 방법이 다른 현재 모든 데이터를 집계해 라벨링과 인덱싱한 뒤 구조화해 고객이 보다 쉽게 분석할 수 있도록 지원한다.
AI타임스 문재호 기자 news@aitimes.com
