[AWS] AWS Industry Week 후기 - Healthcare

 

 

조금 아쉬운 AWS Industry Week 후기를 남깁니다. 

 

11월 7일 목요일, AWS Industry Week를 참여했습니다. 2024년에 열리는 산업계 트랙별로 참여가 가능합니다. 나름대로 일찍 신청해서, 헬스케어 트랙의 강연을 들으러 209호로 이동했습니다.

 

자리가 없어서 들을 수 없다고 합니다. 내부를 확인해 보니, 다른 트랙과 비교해서 상대적으로 매우 작은 방을 빌린 느낌입니다. 차이가 나도 너무 나는 것입니다.

 

 

 

이렇게 집에 가야하는지 고민할 때, 추가 의자를 맨 뒤에 비치하여 간신히 들어갈 수 있었습니다. 물론, 들어가서는 제 앞이 통로가 되어 많은 사람들이 자주 지나다니는 통에 발표에 제대로 집중하기 어려웠습니다. 

 

 

1. 기조연설

결국 듣지 못했습니다. 밖에서 서있다가 시간을 다 보냈습니다. 내년에도 이런 상황이 아니길 바랍니다.

너무나 많은 사람으로 맨 뒤에서 간신히 든는 모습

 

 

 

2. 파이디지털헬스케어의 "의료 데이터 혁신 사례"

연세 세브란스 병원과 함께 연구하는 파이디지털헬스케어 기업의 이야기를 들었습니다. 대규모 환자 데이터 기반으로, 환자 의무 기록(EMR)을 자동으로 작성하는 방법을 연구하고 있습니다. 의료 산업에서 많은 정형, 비정형 데이터를 보관한 서버가 있지만, 이러한 온프레미스 환경에서는 서버 리소스 확장 등에서 한계가 있습니다. 이를 AWS 클라우드를 바탕으로 해결한 사례를 확인할 수 있었고, 디지털 혁신이라 부를만 합니다.

 

파이디지털헬스케어 사례

 

 

총 두가지 프로젝트를 소개해주셨습니다. 하나는 디지털 헬스케어의 검증 플랫폼(REVAIV 프로젝트의 일환)이고, 나머지는 와이낫이라는 프로젝트로 전자의무기록 등의 처방을 자동화하는 것입니다. 

 

검증 플랫폼은 말그대로 Validation 검증을 해주는 것입니다. 근거 기반의 의료 인공지능 활용을 위한, 의료 데이터 축적을 해야하는데, 이를 분석결과 및 의료진 검토의견을 확인할 수 있는 인프라를 제공합니다. 이 데이터를 실제로 조사하고 현장에 적용할 수준인지 검증하고 나아가 임상에서 활용이 가능할지 검증할 수 있습니다.

 

이 때, 오픈 AI 사나 다른 빅테크 기업의 LLM 모델을 사용할 수도 있지 않을까? 생각하지만, 여기서 언급하기로는 병원과 의료 현장에서 LLM은 절대로 거짓말을 해서는 안된다고 합니다. 의료 분야에서 거짓말은 환자의 생명과 직결될 수 있기 때문입니다. 따라서 대규모 빅테크의 LLM도 좋지만, 한국어 의료에 특화된 Specialized LLM, Small LLM이 필요하다고 하네요!

 

와이낫(Y-KNOT) 프로젝트가 아마 그 일환으로 보입니다. 이것은 의무기록을 자동화하여 초안을 작성합니다. 완성본이 아니죠. 완성은 의료진이 합니다. 데이터 구축을 위한 의무기록을 전처리하고, 사전학습된 모델을 기반으로 파인튜닝도 수행합니다. 이 모델의 평가는 기존의 모델 평가 척도와 실제 의료진의 평가로 이루어지고, 배포는 EMR 연동하는 것으로 완성됩니다.

 

전공의의 주 역할이었던 EMR이나 서식지 기록 역할을 이제는 AI를 기반으로 보조하는 시대가 열렸습니다. 물론, 이 모든 것이 최종 책임은 AI가 아닌 인간이 하는 만큼 사용에 있어 항상 주의가 필요할 것입니다.

 

CJ 바이오사이언스의 마이크로바이옴 분석 고도화 사례

사실 이 세션은 다른 것보다도 요금 절감 사례가 아직 기억에 남습니다. 그 외에도 디도스 공격에 대응한 이야기도 흥미로웠구요. 마치 아마존의 Best Practice를 연습하면 이렇게 발표할 수 있겠다고 생각할 정도입니다.

 

요금 절감은, 저렴하지만 오래 걸리는 인스턴스와 비싸지만 빠르게 수행하는 인스턴스 두 가지를 예시로 들었습니다. 핵심 포인트는 역시 "Spot Instance"를 사용할 수 있는 환경인지에 따른 것입니다. 저렴한 인스턴스는 같은 모델을 수행할 때 2시간이 걸리고, 비싼것은 30분이면 모두 실행이 가능합니다. 이런 경우에, 스팟 인스턴스는 1시간 이후 끊기는 경우가 많아서 1시간 내로 종료시켜야 합니다. 이 때, 비싼 30분 소요 인스턴스를 채택하는 것입니다. 스팟 인스턴스는 1시간 이내이므로 비싼 인스턴스를 적용해서 더욱 저렴하게 사용할 수 있습니다. 반대로 저렴한 인스턴스는 1시간 이후로 끊기는 과정에서 자동화가 어려워질 수 있습니다. 비용도 물론 최종적으로 보면 비싼 인스턴스가 저렴해지겠죠?

 

 

이렇게 두 가지 세션에 대한 후기를 마칩니다.

감사합니다.