AWS(아마존 웹서비스 : 클라우드컴퓨팅) 의료업계 활용 사례

1. 가톨릭중앙의료원, AI 연구용 클라우드 구축으로 연구 빅데이터 개방 및 활용의 정석 마련

1) 당면과제

- 병원 내에서 연구자들이 의료 데이터를 활용하는데 있어서 아래와 같은 어려움

- 개인민감정보 유출에 대한 두려움

- 의료 데이터를 활용하기 위한 on-premise 인프라 구축의 어려움

- 의료 데이터 반출과 폐기 프로세스 관리의 어려움

- 기관생명윤리위원회(IRB) 등의 인가를 받지 않은 목적의 데이터 활용 감시의 어려움

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2) AWS솔루션

: 공공클라우드를 활용해 연구자들에게 원활한 리소스를 제공하고 민감한 의료 데이터의 무단 반출을 방지하며,

의료 빅데이터를 활용한 연구의 전주기를 관리하는 프로젝트를 진행

: AWS 계정 분리를 통한 보안 클라우드 아키텍처 구축, NIH Chest X-ray 데이터셋에서 폐질환 유형 분류를 위한 GPU사용

: MIMIC-III 를 활용해 중환자 in-house mortality 예측 등 EC2를 사용해서 샘플 데이터를 사용한 테스크 및 네트워크 테스트

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3) 도입효과

- 연구에 AWS 클라우드를 활용함에 있어서 탄탄한 보안 구성 구축

- 다양한 리소스를 연구자가 유연하게 활용

- 연구자를 위한 다양한 옵션들을 확장해서 적용

- 서버 자원을 탄력적으로 운영 가능

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2. AITRICS, AWS와 함께 다국적 의료 빅데이터 시장 공략

1) 당면과제

: 단순히 한국에서의 서비스뿐만 아니라 미국, 중동과 같은 해외 고객사 대상의 서비스를 준비 중에 있다.

각 국가별,지역별 질적 차등 없는 서비스 시스템을 구축해야 했고, 이러한 다국적 의료 시스템에서 들어오는

대규모 데이터의 원할한 처리가 가능한 클라우드 환경이 필요했다.

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2) AWS 솔루션

- 다양한 국가별 EHR 데이터 분석후 점수 측정 및 데이터 시각화를 수행하는 데모서비스 사용

- AWS Glue를 사용해 ETL 작업을 실행한 후 Amazon S3에 DataWarehouse 형태로 저장

- RedShift와 Athena 를 사용해 필요한 Data들을 추출할 쿼리문 처리를 수행

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3) 도입 효과

- 재현성 특면에서 솔루션 구축까지 방문과 인프라 작업의 소요가 크게 줄어 핵심인력으로 ai 알고리즘 튜닝에 집중

- 다양한 Big Data Pipeline Building 가능

- AWS의 클라우드 컴퓨팅 인프라 환경