AWS, 생성 AI 기반 임상 문서 자동 작성 서비스 출시

아마존웹서비스(AWS)는 최근 미국에서 개최한 AWS 서밋 뉴욕에서 미국의료정보보호법(HIPAA)을 준수하는 새로운 서비스인 ‘AWS 헬스 스크라이브(HealthScribe)’를 출시했다고 28일 밝혔다.

AWS 헬스 스크라이브는 헬스케어 소프트웨어 제공업체가 음성 인식 및 생성형 AI를 활용해 임상 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕고, 이를 통해 임상 문서를 자동으로 생성해 의료진들이 업무 시간을 절약할 수 있도록 한다. 헬스케어 소프트웨어 제공업체가 단일 API를 사용해 의사와 환자 간 상담 시 진료 기록을 작성하고, 의약 용어 및 약물 정보 등 구체적인 정보를 생성하며, 상담 내용을 요약할 수 있도록 한다. 이러한 정보는 전자건강기록(EHR) 시스템에 등록될 수 있다.

생성형 AI는 빠른 속도로 의료와 생명 과학을 포함해 여러 업계를 변화시키고 있다. 헬스케어 소프트웨어 공급 업체들은 임상 애플리케이션에서 이 기술을 활용해 의료 산업 내 임상의들이 공통으로 겪는 문제를 해결하려 한다. 가장 흔한 문제 중 하나는 매 진료 후에 임상 문서를 취합하는 것이다. 이는 컴플라이언스와 품질 측정, 배상에 중요한 부분인 동시에, 환자를 직접 대면할 시간을 빼앗는, 여러 단계로 구성된 복잡한 절차이기도 하다.

AWS 헬스스크라이브를 활용한 애플리케이션 구현 예시

이 절차를 간소화하기 위해 많은 헬스케어 소프트웨어 공급 업체들이 문자 음성변환(TTS) 및 자연어 처리(NLP)를 활용하고 있는데, 생성형 AI는 이러한 애플리케이션들이 진료 녹취록을 EHR에 입력할 수 있을 만한 간결한 임상 문서로 변환하는 데 도움을 준다. 생성형 AI 역량 구축을 위해 공급 업체들은 정확한 임상 문서 생성을 위해 자사 LLM을 훈련하거나 미세 조정해야 하는데, 여기에는AI 전문가와 면밀하게 주석이 달린 의료 데이터, 막대한 컴퓨팅 용량이 요구된다.

의료용 LLM은 일반 의학, 소아과, 정형외과 등 다양한 분야의 전문 용어들을 이해할 수 있도록 훈련돼야 하고, 처방명과 용량을 인식하는 능력 및 자유롭게 흘러가는 대화를 이해, 분석 및 요약할 수 있어야 한다. 이 솔루션의 올바른 작동을 위해서는 소프트웨어 공급 업체들이 오류 또는 환각(hallucination)의 위험을 완화하기 위해 임상의들이 생성된 모든 텍스트의 출처 추적이 가능하도록 설계하는 등 책임감 있는 AI를 염두에 두고 솔루션을 구축해야 한다.

아마존 베드록의 생성형 AI 기반으로 구동되는 AWS 헬스 스크라이브는 의료 소프트웨어 제공업체가 기본 머신러닝(ML) 인프라를 관리하거나 자체 의료 전용 대규모 언어 모델(LLM)을 학습할 필요 없이 일반 의학 및 정형외과와 같은 두 가지 인기 전문 분야부터 애플리케이션에 생성형 AI 기능을 더 빠르고 쉽게 통합할 수 있도록 해준다.

AWS 헬스 스크라이브는 원본 대화 기록 내에서 생성된 모든 텍스트의 원본을 인용하여 의사가 임상 기록을 EHR에 입력하기 전에 더 쉽게 검토할 수 있도록 함으로써 책임감 있는 AI 시스템 배포를 가능하게 한다. 보안과 개인 정보 보호를 고안해서 구축된 AWS 헬스 스크라이브는 고객이 데이터 저장 위치를 제어하고, 데이터가 전송 중이거나 머물러 있는 상황에서도 데이터를 암호화하며, 서비스를 통해 생성된 입력내용 또는 출력 결과물을 모델 학습에 사용하지 않는다.

3M 헬스 인포메이션 시스템(3M HIS)은30만 명 이상의 임상의가 사용하고 있는 음성 해석, 대화 및 앰비언트 AI 솔루션인 엠모달을 제공하고 있다.

게리 게리슨 3M HIS 회장은 “3M HIS는 AWS의 머신러닝 기술을 통해 의료진의 워크플로우 및 번거로운 프로세스를 개선하고, 의료 기관들이 임상 문서 작성과 비용 청구를 보다 원활히 할 수 있도록 돕고있다”며 “3M HIS는 AWS와 대화 및 생성형 AI를 임상 문서 작업에 직접 적용하기 위해 협력하고 있다”고 밝혔다.

그는 “AWS 헬스 스크라이브는 당사의 임상 솔루션에 있어 핵심적인 역할을 할 것이며, 당사의 앰비언트 임상 문서 작업 및 가상 어시스턴트 솔루션 제공을 더욱 가속 및 정밀화하고, 확장하도록 도울 것이다”고 덧붙였다.

브라틴 사하 AWS 인공지능 및 머신러닝 부문 부사장은 "의료 고객과 파트너들은 환자를 위한 혁신적인 임상 치료 및 연구 솔루션을 개발하는 데 더 많은 시간을 할애하고, 기초적인 의료 데이터 기능을 구축, 유지, 운영하는 데는 더 적은 시간을 할애하기를 원한다"며 "이것이 바로 AWS가 임상의가 대면 또는 원격 의료 방문 중에 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 AI 기반의 고성능, 대규모 의료 애플리케이션 포트폴리오를 구축하는 데 투자한 이유”라고 강조했다.

그는 “문서화는 의료 전문가에게 특히 많은 시간이 소요되는 작업이므로, AWS 헬스 스크라이브에서 생성형 AI의 성능을 활용하여 이러한 부담을 줄일 수 있게 돼 기쁘다”며 “의료 및 생명과학 산업에 대한 AWS의 노력과 임상 문서화 부담을 줄이고 상담 경험을 개선하는 데 도움이 되는 생성형 AI와 같은 기술에 대한 책임감 있는 접근 방식을 보여준다"고 밝혔다.

한편, AWS는 헬스케어 분야의 혁신을 이어가는 노력의 일환으로 AWS 헬스 이미징의 정식 출시도 발표했다. AWS 헬스 이미징은 의료 영상 데이터를 페타바이트 규모로 저장, 변환 및 분석을 돕는 서비스로, 기본 인프라 프로비저닝의 부담을 줄이는 동시에 높은 퀄리티의 성능을 제공한다.