"데이터 공유 없이 AI 협업"… AWS, '케이-멜로디 플랫폼'에 인프라 지원

병원·제약사 등 38개 기관 참여… 민감 정보 유출 없이 전임상 AI 훈련

아마존웹서비스(AWS)가 다기관 협업으로 추진되는 인공지능(AI) 기반 신약개발 프로젝트에 클라우드 인프라를 지원했다. 

AWS는 국내 첫 연합학습 기반 신약개발 프로젝트 '케이-멜로디(K-MELLODDY)'의 AI 플랫폼에 클라우드와 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 제공했다고 5이리 밝혔다. 해당 프로젝트는 국내 38개 병원, 제약사, 연구기관 등이 참여해 민감한 정보를 공유하지 않고도 AI 협업을 가능케 하는 방식으로 운영된다.

케이-멜로디는 병원과 제약회사가 각자의 데이터로 AI를 훈련한 뒤 결과만 공유하는 방식이다. 이를 통해 데이터 프라이버시를 보호하면서도 공동 예측 모델을 개선해 약물 흡수율이나 독성 예측 정확도를 높이는 것이 목표다.

아마존웹서비스가 케이-멜로디 플랫폼에 인프라를 제공한다. (사진=AWS)

이 프로젝트는 유럽 선도 제약사들이 도입한 연합학습 방식을 참조해 국내 의료 환경에 맞춰 구현됐다. 일반적인 머신러닝(ML)이 데이터를 한데 모으는 방식과 달리 각 기관은 데이터를 외부로 유출하지 않고 자체 보유한 상태에서 협업한다.

클라우드 인프라는 AWS의 서울 리전에서 운영되며, '아마존 버추얼 프라이빗 클라우드'와 '트랜짓 게이트웨이' 등 보안 네트워킹 제품군이 적용된다. GPU 연산은 엔비디아의 L40S 텐서 코어가 탑재된 아마존 'EC2 G6e 인스턴스'를 통해 수행된다.

연합학습 플랫폼은 엔비디아 '플레어 프레임워크'를 기반으로 한다. 각 기관은 자체 AWS 계정에서 플레어 클라이언트 서버를 운영하며, 학습된 모델은 '아마존 세이지메이커'를 통해 통제된 환경에서 추론에 활용된다.

이런 방식은 민감 정보가 외부로 노출되지 않도록 하면서도 대규모 협업을 도울 수 있다는 평을 받고 있다. 특히 의료법과 개인정보보호법이 엄격한 국내 환경에서 연합학습은 실질적인 대안으로 주목받고 있다.

케이-멜로디는 제약바이오 분야의 데이터 활용 한계를 극복하고, 공공 연구와 임상 개발 간 단절을 해소하는 역할도 기대된다. 학습된 모델 파라미터만 공유하는 방식으로 국내외 의료 규제 준수 역시 가능해졌다.

김화종 한국제약바이오협회 케이-멜로디 사업단장은 "AWS와의 협업은 그간 파편화됐던 국내 제약·바이오 분야의 데이터 활용에 있어 중대한 진전을 의미한다"며 "38개 기관이 연구 데이터를 안전하게 보호하면서도 더 효과적으로 학습하고 협업할 수 있게 됐다"고 밝혔다.

윤정원 AWS코리아 공공부문 대표는 "케이-멜로디를 통해 38개 기관이 민감 데이터를 안전하게 보호하면서도 AI 모델을 공동 개발할 수 있는 맞춤형 솔루션을 구축함으로써 한국의 의료법 준수와 신약 개발 가속화라는 두 가지 목표를 동시에 달성했다"고 말했다.