2021.07.05

삼성서울병원, AWS 통해 글로벌 임상연구 플랫폼 구축

편집부 | ITWorld
삼성서울병원은 전세계 의료기관의 임상연구를 가속화하고, 의료기관들이 코로나19와 같은 신종 감염병에 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 AWS(Amazon Web Services)상에 임상연구 플랫폼을 구축한다고 AWS가 밝혔다. 

삼성서울병원은 머신러닝(ML), 컴퓨팅, 네트워킹, 콘텐츠 전송, 보안, 자격증명(Identity), 컴플라이언스 서비스 등을 포함한 AWS의 광범위하고 심층적인 클라우드 서비스를 활용해 제약회사 및 병원이 의료 데이터를 공동으로 공유·분석하고, 의료 서비스 제공업체가 적절한 정보를 적시에 확보해 임상 의사결정을 최적화하도록 지원한다는 방침이다. 뿐만 아니라, 질병 결과 예측을 통해 개인 맞춤형 치료를 제공하는 동시에 환자의 건강을 개선하도록 도울 예정이다.

삼성서울병원은 전세계 의료 종사자와 제약회사 연구원들이 치료 결과 및 전략을 공유하고 환자 데이터를 분석하는 것은 물론, 치료 결과를 해석해 의학발전을 도모할 수 있는 안전하고 확장가능한 플랫폼을 구축 중이라고 설명했다. 삼성서울병원은 머신러닝 모델의 신속한 구축, 훈련 및 배포가 가능한 완전관리형 머신러닝 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 활용해 머신러닝 모델을 훈련시켜, 다양한 연구 프로젝트를 통해 확보한 방대한 양의 질병연구 데이터에 대한 연구진의 이해를 돕고, 새로운 치료 방법을 찾는 것을 지원한다. 

일례로, 삼성서울병원은 스캔한 이미지를 통해 병상환자의 욕창 발생 위험부위를 감지하는 AI 기반 솔루션을 개발한다. 이 솔루션은 임상의가 머신러닝 기술을 활용해, 스스로 자세 변경이 불가능한 환자의 욕창 발생 위험부위를 스캔하고 위험수준을 분류함으로써, 예방조취를 취할 수 있도록 한다. 

또한, 삼성서울병원은 사용자가 정의하는 논리적으로 격리된 안전한 가상 네트워크에서 AWS 리소스를 시작할 수 있는 아마존 VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 서비스를 이용해, 연구진이 환자 데이터를 다룰 때 완전한 데이터 보호 및 네트워크 보안을 유지해, 연구 데이터를 보호할 수 있도록 한다.

뿐만 아니라, AWS 리소스에 대한 접근을 안전하게 제어할 수 있는 AWS IAM(Identity and Access Management) 서비스도 적극 활용한다. 이를 통해, 삼성서울병원은 다중요소 인증(MFA)과 같은 ID 관리 및 인증 도구로 개별 연구진 식별인증, 행위분석 등의 프로세스 복잡성을 줄이고 일관된 보안 관행을 유지함으로써, 연구 환경 내에서도 높은 수준의 권한이 있는 사용자에게 정보와 도구에 대한 올바른 접근 권한을 부여하게 된다.

삼성서울병원 데이터혁신추진단장 이풍렬 교수는 “AWS 상에 임상연구 플랫폼을 구축함으로써, 연구진 및 의료진들이 생명을 구하기 위한 의료 연구를 가속화할 수 있게 됐다”며, “AWS의 클라우드 서비스를 통해 우리 의료진들은 삼성서울병원 플랫폼에서 국내외 다른 의료기관과 원활하게 협업해 전세계적으로 질병에 대한 이해를 높이고 환자의 치료 결과를 개선할 수 있을 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr


2021.07.05

삼성서울병원, AWS 통해 글로벌 임상연구 플랫폼 구축

편집부 | ITWorld
삼성서울병원은 전세계 의료기관의 임상연구를 가속화하고, 의료기관들이 코로나19와 같은 신종 감염병에 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 AWS(Amazon Web Services)상에 임상연구 플랫폼을 구축한다고 AWS가 밝혔다. 

삼성서울병원은 머신러닝(ML), 컴퓨팅, 네트워킹, 콘텐츠 전송, 보안, 자격증명(Identity), 컴플라이언스 서비스 등을 포함한 AWS의 광범위하고 심층적인 클라우드 서비스를 활용해 제약회사 및 병원이 의료 데이터를 공동으로 공유·분석하고, 의료 서비스 제공업체가 적절한 정보를 적시에 확보해 임상 의사결정을 최적화하도록 지원한다는 방침이다. 뿐만 아니라, 질병 결과 예측을 통해 개인 맞춤형 치료를 제공하는 동시에 환자의 건강을 개선하도록 도울 예정이다.

삼성서울병원은 전세계 의료 종사자와 제약회사 연구원들이 치료 결과 및 전략을 공유하고 환자 데이터를 분석하는 것은 물론, 치료 결과를 해석해 의학발전을 도모할 수 있는 안전하고 확장가능한 플랫폼을 구축 중이라고 설명했다. 삼성서울병원은 머신러닝 모델의 신속한 구축, 훈련 및 배포가 가능한 완전관리형 머신러닝 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 활용해 머신러닝 모델을 훈련시켜, 다양한 연구 프로젝트를 통해 확보한 방대한 양의 질병연구 데이터에 대한 연구진의 이해를 돕고, 새로운 치료 방법을 찾는 것을 지원한다. 

일례로, 삼성서울병원은 스캔한 이미지를 통해 병상환자의 욕창 발생 위험부위를 감지하는 AI 기반 솔루션을 개발한다. 이 솔루션은 임상의가 머신러닝 기술을 활용해, 스스로 자세 변경이 불가능한 환자의 욕창 발생 위험부위를 스캔하고 위험수준을 분류함으로써, 예방조취를 취할 수 있도록 한다. 

또한, 삼성서울병원은 사용자가 정의하는 논리적으로 격리된 안전한 가상 네트워크에서 AWS 리소스를 시작할 수 있는 아마존 VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 서비스를 이용해, 연구진이 환자 데이터를 다룰 때 완전한 데이터 보호 및 네트워크 보안을 유지해, 연구 데이터를 보호할 수 있도록 한다.

뿐만 아니라, AWS 리소스에 대한 접근을 안전하게 제어할 수 있는 AWS IAM(Identity and Access Management) 서비스도 적극 활용한다. 이를 통해, 삼성서울병원은 다중요소 인증(MFA)과 같은 ID 관리 및 인증 도구로 개별 연구진 식별인증, 행위분석 등의 프로세스 복잡성을 줄이고 일관된 보안 관행을 유지함으로써, 연구 환경 내에서도 높은 수준의 권한이 있는 사용자에게 정보와 도구에 대한 올바른 접근 권한을 부여하게 된다.

삼성서울병원 데이터혁신추진단장 이풍렬 교수는 “AWS 상에 임상연구 플랫폼을 구축함으로써, 연구진 및 의료진들이 생명을 구하기 위한 의료 연구를 가속화할 수 있게 됐다”며, “AWS의 클라우드 서비스를 통해 우리 의료진들은 삼성서울병원 플랫폼에서 국내외 다른 의료기관과 원활하게 협업해 전세계적으로 질병에 대한 이해를 높이고 환자의 치료 결과를 개선할 수 있을 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr


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