AWS를 통해 의료 영상 부문에 인명 구조 AI 기술을 활용하는 Aidoc

응급실(ED) 의사들이 마주하는 가장 위험한 상해 중에는 육안으로는 확인할 수 없는 경우가 몇 가지 있습니다. 벌어진 상처와 같이 명백한 외상을 입은 환자와 다르게 뇌출혈, 척추 손상 또는 혈전 같이 외관만으로는 알기 힘든 내상 환자는 즉각적인 치료를 받지 못해서 심각한 또는 치명적인 상태로 발전될 가능성이 있습니다.

이러한 내상을 감지하는 유일한 방법은 전산화 단층 촬영(CT), 엑스레이, MRI 검사, 그리고 방사선 전문의나 이러한 영상의 해석과 관련된 전문 교육을 이수한 의사가 분석한 결과 같은 의료 영상 처리를 이용하는 것입니다. 이러한 기술이 발전됨에 따라 환자당 의료 영상을 이용한 검사 횟수는 갈수록 늘어나고 있습니다. 덕분에 이전에는 감지하지 못한 치명적일 수 있는 신체 이상 증상을 발견할 가능성이 늘어나기 때문에 이는 좋은 소식이라 할 수 있습니다. 하지만 전문의의 업무 부담이 가중됨에 따라 이들 중 다수가 적합하지 않은 도구로 업무를 수행해야 하는 상황에 놓이고 있습니다.

Aidoc은 방사선 전문의들이 업무 효율을 높이고 기존 작업 환경 내에서 환자 진료를 신속하게 처리할 수 있게 해 주는 고급 솔루션을 제공함으로써 이 문제를 해결하고자 설립되었습니다. 좀 더 구체적으로 말해, Aidoc은 인공 지능(AI) 및 영상 인식 도구를 활용하면 방사선 전문의의 전문성을 강화할 수 있다고 판단했습니다. 이 회사의 상시 가동되는 AI 기반 의사결정 지원 소프트웨어는 CT 검사 결과를 분석하여 심각한 신체 이상을 파악하고, 생명의 위협을 받고 있는 환자를 우선적으로 치료하고, 환자 진료를 신속하게 처리합니다. 그리고 이러한 모든 기능이 Amazon Web Services(AWS)에서 실행됩니다.

Aidoc 솔루션에서는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) P3 인스턴스를 통해 기계 학습(ML) 모델을 학습시키고 추론 프로세스를 실행하며, Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)를 통해 익명 처리된 의료 영상을 분석을 위해 저장하고, Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)를 통해 영상 메타데이터를 저장합니다.

Aidoc의 마케팅 부문 부사장인 Ariella Shoham은 "Aidoc은 2018년 9월에 자사 최초로 FDA 허가를 획득한 솔루션을 출시한 이후로, 알고리즘 2개에 대해 FDA 허가를 추가로 획득했으며, FDA 의료용 조사 기기 면제 조항이 적용되는 알고리즘 12가지를 더 사용하고 있습니다”라고 말합니다. "AWS 인프라를 통해 실현된 민첩성과 개발 속도 덕분에 대단히 빠른 시간 내에 엄청난 수준의 성공을 손쉽게 거둘 수 있었습니다.”

군사용 인텔리전스 애플리케이션을 위한 AI 솔루션 구축 경험이 있는 이스라엘 방위군(Israel Defense Forces) 퇴역 군인 3명이 설립한 Aidoc은 클라우드에서 탄생했습니다. 설립자 중 한 명이자 연구 개발 부문 부사장인 Guy Reiner는 “클라우드 컴퓨팅은 우리 업무에 매우 핵심적인 요소”라고 말합니다. "클라우드의 유연성과 확장성이 없다면 우리가 제공하는 제품과 서비스는 실현 자체가 불가능했을 것입니다."

Aidoc은 여러 클라우드 공급자를 비교한 후 AWS를 기반으로 솔루션을 구축하기로 결정했습니다. Reiner는 “AWS를 선택한 이유로는 업계를 주도하는 입지, 서비스의 범위와 완성도, 파트너 에코시스템, 그리고 보안, 규모 조정 및 컨테이너 관리를 위한 강력하고 유연성이 뛰어난 도구를 들 수 있습니다”라고 말합니다. "또한 병원에서는 데이터 프라이버시가 무엇보다 중요하기 때문에 AWS가 HIPAA 규정을 준수한다는 점과 클라우드 환경에서 GDPR을 지원하는 광범위한 기능 및 서비스를 중요하게 고려했습니다."

Aidoc이 AWS를 선택할 때 중요하게 고려한 또 다른 요인은 Amazon EC2 P3 인스턴스의 사용 가능 여부였습니다. 이러한 인스턴스는 이 회사의 핵심 제공 사항인 기계 학습 애플리케이션에 적합한 강력하고 확장성이 뛰어난 병렬 처리 기능을 제공합니다. Reiner는 “AWS에서 솔루션을 실행하는 가장 좋은 점 중 하나는 항상 새로운 NVIDIA Tesla V100 GPU 같은 최신 프로세서 기술을 활용하여 모델 학습을 최대한 효과적으로 수행할 수 있다는 것입니다”라고 말합니다. "이러한 모든 요인을 종합적으로 고려하여 AWS가 우리가 계획하는 대규모 성장에 가장 적합한 플랫폼을 제공한다고 판단했습니다."

Aidoc은 AWS를 기반으로 초기에 설정한 기대치에 맞춰 손쉽게 성장을 이어갔습니다. Reiner는 “AWS를 통해 실현된 엄청나게 빠른 개발 속도 덕분에 새로운 알고리즘을 프로덕션 환경에 신속하게 배포하고, 제품의 출시 속도를 높이고, 환자의 신속한 치료 및 병원의 가치 제고를 위해 지원하고 있습니다”라고 말합니다. "AWS를 사용함에 따라 새로운 병상을 대상으로 하는 알고리즘을 3개월마다 한 번씩 출시할 수 있게 되었습니다. 이러한 속도는 업계에서는 전례 없는 수준으로, 경쟁에 있어 절대적인 차별화 요인으로 작용하고 있습니다."

하지만 병원 고객을 확보하지 못하면 개발 속도도 별 의미가 없었을 것입니다. Shoham에 따르면, Aidoc은 AWS에서 솔루션을 실행함에 따라 3백 곳이 넘는 고객을 두 가지 방식으로 손쉽게 확보할 수 있었다고 합니다. "첫 번째로, 상당수의 병원에서 중요한 솔루션을 이미 AWS에서 사용 중이므로, Aidoc 역시 AWS 기반이라는 사실을 알게 되면 신뢰도가 상승되곤 합니다. 두 번째로, AWS를 기반으로 솔루션을 설계하기 때문에 클라우드 데이터가 고도의 보안이 유지된 상태로 익명으로 처리되며 어떠한 엄격한 수준의 데이터 프라이버시 규정도 준수할 수 있습니다.”

무엇보다도, Aidoc의 솔루션은 현재까지 전 세계 300곳이 넘는 의료 시설에서 320만 개 이상의 사례를 분석하며 환자 진료와 방사선 전문의 모두에게 도움이 되고 있습니다. Aidoc 솔루션은 미국의 한 주요 의료 센터에서 평균적으로 환자의 응급실 체류 시간은 59분, 전체 입원 시간은 18시간을 줄였습니다. 이와 비슷한 의료 시설에서는 방사선 전문의가 두개강내 출혈에 대한 CT 검사의 평균 소요 시간을 53분에서 46분으로 13% 줄일 수 있도록 했습니다.

Shoham은 “AWS를 기반으로 하는 Aidoc의 솔루션은 환자의 예약 대기 시간을 일 단위에서 시간 단위로 단축하고 응급실에서는 시간 단위에서 분 단위로 줄입니다”라고 말합니다. “의사들이 '귀사의 솔루션 덕분에 오늘도 한 생명을 구할 수 있었습니다'라고 얘기할 때보다 더 기쁠 때는 없을 거예요!"

Aidoc은 앞으로 종양학 방사선 전문의를 지원하는 알고리즘 패키지를 출시할 계획도 가지고 있습니다. Reiner는 “출시할 종양학 패키지는 방사선 전문의가 신장 및 간 병변은 물론, 폐 및 림프 소절에 대한 용적 측정 결과를 선별 및 비교하고 이 측정을 수행하는 과정을 지원함으로써 까다롭고 많은 시간이 소요되는 이러한 작업에 필요한 업무량을 줄여 줍니다”라고 말합니다. “AWS를 기반으로 하는 솔루션 덕분에 결국에는 방사선 전문의가 관여하는 거의 모든 활동에서 가치를 높일 수 있게 될 것입니다."

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