“인공지능(AI)과 기술은 의료에 대한 더 평등한 접근을 실현하는 데 일조해야 한다. 정밀 의료, 대화형 챗봇, 인텔리전트 스크라이브, 데이터 상호운용을 위한 API 등의 혁신은 미래 의료를 더욱 개선하고, 효율성과 형평성을 높인다.”

아마존웹서비스(AWS)의 머신러닝 총괄이자 최고의료책임자인 타하 카스 호우트는 12일 판교 메타버스허브에서 열린 ‘AWC 2022 in Seoul’ 기조연설에서 이같이 말했다.

타하 카스 호우트는 “의료사업은 전 세계적으로 7조5000만 달러에 달한다”며 “환자들에 대해 많은 데이터를 수집하며, 이 데이터를 잘 해석하는 게 매우 중요하다”며 “매우 흔한 증상일지라도 환자들은 우리 생각보다 각기 다른 고유의 특성을 갖기 때문이다”라며 데이터 해석에 대한 중요성을 강조했다.

그는 의료분야에서 혁신과 고급 분석, AI 적용 확대를 위해 완벽한 시너지를 제공하는 몇 가지 요소가 있는데, 최근에는 점점 더 많은 의료 조직이 클라우드로 이동하는 것을 볼 수 있다고 설명했다.

타하 카스 호우트는 “클라우드를 통해 가치체인 전반의 정보와 데이터를 통합시키고, 동시에 온프레미스 인프라보다 더 비용 효과적인 컴퓨팅 및 스토리지 옵션을 누릴 수 있다”고 말했다.

이제 단순 전자 의료데이터 외에도 새로운 디지털 데이터, 소위 건강 상태를 결정하는 사회적 요인이라 불리는 유전체학, 행동 및 환경 데이터가 나오고 있고, 데이터를 수집하고 환자에게 공유하는 다양한 방법이 나오고 있다.

타하 카스 호우트는 “오늘날 의료 시스템을 보면, 10년 전에는 의료기록의 약 15%만이 디지털 형태였지만 이제는 의료기록의 98%가 디지털 형태로 이용된다”며 “건강상태를 측정하는 의료기기 외에도, 게놈을 서열화하고 분석하는 능력, 예방주사 예약 등 모두 디지털화되었다”고 말했다.

이어 “최근에는 더 정확하고 새로운 알고리즘을 이용한다. 오늘날 알고리즘은 패턴 인식, 예측 및 자연어 처리 등으로 기대되는 변곡점에 도달해 있다. 의료분야에서는 새로운 사업모델, 즉, 환자에게 더 나은 결과를 안겨주는 가치 기반의 의료서비스가 나왔다”고 덧붙였다.

특히 의료 데이터는 아주 민감한 개인정보이기 때문에, 사람들의 개인정보 보호가 중요하다. 디지털 데이터는 많지만, 이들은 상호 호환이 되지 않는 수천 가지의 다른 데이터 포맷으로 되어 있고, 이는 모던 API나 마이크로서비스로도 노출되지 않는다.

그는 원격의료의 빠른 증가와 병상이 부족한 병원까지 의료업계는 팬데믹으로 지속적인 변화와 도전을 맞이해야 했다며 이로 인해 의료업계는 빠르게 적응해야 했고, 기술에 의존해 혁신을 꾀하며 질병을 이해하고 치료하기 위한 새로운 방법을 찾았다고 설명했다.

타하 카스 호우트는 “머신러닝은 비정형 데이터, 즉 음성, 텍스트, 사진 등을 통한 질병 진단에서부터 수작업 제거까지 여러 측면에서 의료업계를 지원하고 있다”며 “개인을 위한 의료서비스와 전 인구의 건강상태를 개선하고, 기존에 수작업으로 처리되던 청구 처리의 자동화나 재입원 감소 등 임상 활용 최적화를 통해 시스템 내 낭비를 줄인다”고 말했다.

의료분야에 머신러닝 적용 이유에 대해 “의료 데이터 규모가 점점 더 커지고 다양해짐에 따라, 현대적인 데이터 전략은 여러분이 데이터와 관련해 어떤 상태이든 데이터를 더 잘 관리, 접근, 분석하고, 이를 기반으로 행동할 수 있도록 청사진을 제공한다”고 설명했다.

한편, 올해로 7회째를 맞은 'AWC 2022 in Seoul’은 디지털헬스 산업의 최신 기술 트렌드를 이해하고, 각국 간의 교류가 이뤄지는 글로벌 콘퍼런스다. 올해는 메타버스와 헬스케어가 결합한 ‘메타헬스, 미래 헬스케어를 말하다’를 주제로  5월 12일 판교 메타버스허브에서 열렸다.