"세계 최대 IT 행사 'AWS 리인벤트'서 '바이오헬스' 당당히 주연 차지"

22개 헬스케어 및 생명과학 기업 발표자로 나서 '디지털 전환·클라우드 전략·AI 활용' 등 혁신 사례 공유

AWS 솔루션즈 아키텍트 김현민 매니저가 최근 서울 강남구 코엑스 스튜디오 159에서 열린 ‘Healthcare & Research Community Day’에 발표자로 나섰다. 그는 세계 최대 IT 기술 콘퍼런스 중 하나인 'AWS re:Invent 2024'에서 주목받은 바이오헬스케어 기업들의 사례를 소개했다.©약업신문

“AWS re:Invent(리인벤트) 2024에 전 세계 1000명 이상의 헬스케어 및 생명과학 분야 빌더들이 모여 클라우드와 AI 기술을 활용한 혁신 사례를 논의했다. 예상을 뛰어넘는 성황은 디지털 기술이 바이오헬스케어 산업에서 새로운 가능성을 열고, 신약개발의 패러다임 전환을 이끄는 핵심 동력임을 보여준다.”

AWS(Amazon Web Services, 아마존웹서비스)는 최근 서울 강남구 코엑스 스튜디오 159에서 ‘Healthcare & Research Community Day(헬스케어 & 리서치 커뮤니티 데이)’를 개최했다. 이 자리에서 AWS 솔루션즈 아키텍트 김현민 매니저는 ‘re:Invent 2024 요약: 헬스케어 및 리서치 동향’이라는 주제로 발표하며, 리인벤트 2024에서 주목받은 바이오헬스케어 산업의 디지털 혁신에 대해 소개했다.

AWS 리인벤트 2024는 AWS의 연례 최대 행사로 지난 2일부터 6일까지 미국 라스베이거스에서 진행됐다. 특히 이번 행사에서는 헬스케어 및 생명과학 분야 고객사 22곳이 직접 발표자로 참여해, 디지털 전환, 클라우드 전략, 아키텍처 설계, AI 활용 등을 통해 사업을 가속화한 사례를 공유했다. 김 매니저는 이번 행사가 AI 활용이 얼마나 큰 변화를 가져올 수 있는지를 입증한 중요한 논의의 장이었다고 평가했다.

김 매니저는 리인벤트 행사에서 특히 AI와 생성형 AI 관련 사례가 많은 주목을 받았으며, AI 도입 과정에서 기업들이 직면하는 세 가지 주요 문제와 이에 대한 해결책이 제시됐다고 밝혔다. AWS가 파악한 문제는 △데이터 접근성 부족 △데이터 생성의 비효율성 △AI 활용의 복잡성이다.

김 매니저는 "헬스케어 및 생명과학 분야에서는 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있을 뿐만 아니라, 보안 및 규정 준수 문제로 인해 접근 절차가 복잡해 연구개발 속도를 저해하고 있다"고 지적했다. 이어 그는 “실험 데이터를 생성하고 이를 활용 가능한 형태로 처리하는 수동적인 과정은 막대한 시간과 자원을 소모하며, 특히 대규모 데이터 처리 시 효율성이 크게 저하된다"면서 “AI 기술이 가진 잠재력에도 불구하고, 헬스케어 및 생명과학 분야 전문가들이 이를 효과적으로 활용하기에 여전히 높은 기술적 장벽이 존재한다"고 설명했다.

AWS의 AI 및 데이터 서비스와 헬스케어 및 생명과학 분야 서비스.©AWS

AWS는 이러한 문제를 해결하기 위해 바이오헬스케어 산업에 특화된 맞춤형 서비스를 제공하는 접근 방식을 고안했다. 

AWS는 약 5년 동안 헬스케어 및 생명과학 고객의 데이터 형식과 메타데이터(Metadata), 스키마(Schema)를 분석, 이를 반영한 산업 맞춤형 서비스를 개발했다. 

이에 고객들은 AWS의 AI 솔루션 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker), 데이터존(Data Zone) 등이 신약 및 임상 연구개발 속도를 가속화했다며, 긍정적으로 평가했다.

또한 AWS는 바이오헬스케어 산업이 엄격한 규정 준수를 요구함에 따라 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act), GDPR(General Data Protection Regulation) 등, 주요 규제를 준수할 수 있는 시스템도 마련했다. 김 매니저는 “AWS 솔루션은 연구개발 데이터를 클라우드에 저장, 정리, 분석할 수 있도록 지원하며, 특히 규정 준수가 필수적인 산업의 요구를 충족하고 있다”고 말했다. 

김 매니저는 데이터의 클라우드 이동이 디지털 전환을 가속하는 첫 번째 요소라고 강조했다. 그는 “클라우드는 단순한 저장 공간 확장을 넘어, 데이터 분석과 처리를 지원해 효율성과 유연성을 크게 향상시킨다”라며 "AWS는 고객들이 데이터를 효과적으로 관리하고 AI를 활용할 수 있도록 돕는 클라우드 기반 솔루션을 제공함으로써, 연구개발 과정에서의 혁신과 경쟁력 강화를 지원하고 있다"고 덧붙였다.

글로벌 상위 빅파마 10곳 중 9곳, 전 세계 수백 개에 달하는 바이오헬스케어 기업이 AWS 솔루션을 활용하는 것으로 나타났다.©약업신문

김 매니저는 신약개발에서 AWS 솔루션이 활용된 대표적인 사례로 글로벌 빅파마 제넨텍과 머크를 언급했다. 그는 "제넨텍은 신약개발 과정의 핵심 단계인 표적 식별(Target Identification)과 리드 식별(Lead Identification)에 소요되는 시간을 AWS의 클라우드 및 AI 솔루션을 통해 획기적으로 단축했다"고 말했다.

실제 제넨텍은 AWS의 AI 솔루션을 활용해 분산된 데이터를 통합적으로 관리하고, 효율적인 데이터 검색과 분석을 실현했다. 특히 AWS의 헬스오믹스(HealthOmics) 서비스를 통해 워크플로우를 자동화함으로써 연구원들이 데이터 처리에 대한 부담을 덜고 연구에만 집중할 수 있는 환경을 조성했다.

머크는 연구 데이터를 클라우드로 전환하는 작업을 시작으로, AI 기반 생성 및 예측 기술을 활용해 신약개발을 진행하고 있다. 머크가 해당 기술을 통해 발굴한 신약 후보물질은 현재 실험실에서 검증하는 단계까지 접어들었다.

김 매니저는 "제넨텍은 기존 5년 이상 소요되던 표적 및 리드 탐색 과정을 AWS 솔루션을 통해 단 몇 주 만에 완료했다"며 "기업은 신약개발의 시간과 비용을 대폭 절감함과 동시에 성공 가능성을 크게 높였다"고 전했다. 그는 이러한 사례가 클라우드와 AI 기술이 신약개발에 미치는 영향력을 잘 보여준다고 강조했다.

 

AWS 리인벤트 2024서 눈길 사로잡은 기업 3곳…AWS "디지털 헬스케어 혁신 앞으로도 계속된다."

AWS 리인벤트 2024에서 전 세계 공공 부문 데이브 레비(Dave Levy) 부사장이 AWS는 암 연구와 치료 가속화에 총력을 기울이겠다고 밝혔다.©AWS Events 유튜브 채널 캡쳐, 약업신문

AWS 리인벤트 2024에서는 글로벌 바이오헬스케어 기업과 전자 및 IT 기업들의 디지털 헬스케어 진출 및 혁신 사례들이 대거 쏟아졌다. 국내를 대표하는 전자제품 제조기업 LG그룹을 비롯해 글로벌 헬스케어 기업 GE헬스케어, 로얄 필립스 등의 발표가 주목받았다.

LG그룹의 인공지능(AI) 연구 허브인 LG AI연구원은 AWS 리인벤트에 참가해 AWS 클라우드를 기반으로 개발한 새로운 병리학 모델 ‘엑사원패스(EXAONEPath)’를 공개했다. 이 모델은 신속한 암 진단을 가능하게 하는 파운데이션 모델(Foundation model)로, 의료 데이터 처리와 분석에서 혁신적인 접근을 제시하며 디지털 헬스케어 분야의 새로운 가능성을 열었다.

엑사원패스는 암 환자의 조직병리 이미지를 분석해 유전자 검사 시간을 기존 2주에서 1분 미만으로 단축시킨 혁신적인 진단 모델이다. 이 모델은 세포 수준의 시각적 특징을 분류하는 6개의 벤치마크에서 평균 86.1% 정확도를 달성, 더 큰 데이터셋으로 훈련된 다른 병리학 모델들과 비슷한 성능을 보였다. 이는 향후 엑사원패스에 데이터셋이 추가되면 경쟁 모델 성능을 훨씬 능가할 것이라는 점을 유추해 볼 수 있다.

LG AI연구원은 아마존 세이지메이커, Amazon S3, 러스트용 아마존 FSx(Amazon FSx for Lustre) 등의 솔루션을 활용해 엑사원패스 모델 훈련 시간을 60일에서 1주일로 단축했다. 또 데이터 관리 및 인프라 비용도 약 35% 절감했다. 

아마존 세이지메이커는 2억8500만개의 데이터 포인트와 3만5000개 이상의 고해상도 조직 샘플 이미지를 활용해 모델 훈련부터 배포까지 단 8개월 만에 완료했다. Amazon S3와 러스트용 아마존 FSx는 대규모 데이터셋 처리에 필요한 저장소와 고속 데이터 전송 기능을 제공하는 역할을 했다. LG AI연구원과 AWS의 협력은 암 진단과 치료 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 평가받고 있다.

리인벤트 행사에서는 AWS와 GE헬스케어가 협력해 개발한 업계 최초의 전신 3D MRI 연구 기초 모델도 소개됐다. 이 모델은 무려 1만9000개 이상의 연구 데이터와 17만3000개 이상의 MRI 이미지를 기반으로 훈련됐다. 이 모델은 이미지 검색 작업에서 MRI 스캔과 텍스트 설명을 매칭하고, 복잡한 해부학적 구조를 보다 포괄적으로 분석할 수 있게 한다. 이는 의료진이 한 번의 MRI 스캔으로 이전보다 더 많은 의료 정보와 인사이트를 얻도록 지원한다.

GE헬스케어 발표에 따르면, 내부 테스트 결과에서 전신 3D MRI 연구 파운데이션 모델은 MRI 스캔과 텍스트 설명을 매칭하는 작업에서 최대 30%의 정확도를 기록했다. 이는 기존 유사 모델의 3% 수준과 비교해 현저히 향상된 성능이다.

이러한 전신 3D MRI 연구 기초 모델의 고도화된 성능은 아마존 세이지메이커를 비롯한 AWS 서비스 제품군의 지원을 통해 실현됐다. 고급 파운데이션 모델 개발에는 방대한 컴퓨팅 파워와 정교한 클라우드 기반 도구가 필요하다. AWS는아마존 세이지메이커를 통해 초고속 네트워크 접근, 리소스 스케일링, 분산 훈련 전략 배치, 실시간 모니터링 등을 지원해 모델의 효율성과 성능을 극대화했다.

로얄필립스(이하 필립스)는 리인벤트 행사에서 AWS와의 협력을 강화해 통합 진단 포트폴리오를 클라우드에서 제공하겠다는 목표를 제시했다. 이 포트폴리오는 방사선학, 디지털 병리학, 심장학 및 AI 기반 고급 시각화 솔루션을 포함하며, 클라우드 환경에서 다양한 진단 소스의 환자 데이터를 통합적으로 제공할 수 있도록 한다.

필립스는 의료진의 진단 워크플로우를 효율화하고, 중요한 의료 인사이트의 접근성을 개선하며, 의료진 간 협력을 강화해 임상 분야 전반에서 더욱 향상된 환자 치료 결과를 도출하는 데 중점을 두고 있다. 필립스는 이미 북미와 남미 전역의 150개 이상 임상 현장을 AWS 기반의 필립스 헬스스위트 이미징(HealthSuite Imaging)으로 성공적으로 전환했다. 현재 유럽 등 글로벌 지역으로 확대도 추진 중이다.

또한 필립스는 AWS 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 활용해 임상 워크플로우에 통합할 수 있는 생성형 AI 기반 애플리케이션 개발도 진행 중이다. 의사가 자연스러운 대화형(자연어)으로 소견을 말하면, 생성형 AI 애플리케이션이 이를 구조화된 보고서로 변환한다. 이는 기존 환자 병력 데이터와 임상 맥락을 통합해 높은 의료 품질을 유지하면서, 보고서 작성 시간까지 단축할 수 있다.

AWS 리인벤트 2024에서 캔서문샷 부문 대통령 보좌관(Deputy Assistant to The president for Cancer Moonshot) 다니엘 카니발(Danielle Carnival) 박사가 발표하고 있다.©AWS Events 유튜브 채널 캡쳐, 약업신문

한편 AWS는 리인벤트 2024에서 여성 건강을 위한 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)의 스프린트(SWH) 런치패드 수상자 4팀에게 최대 200만 달러(약 29억2720만원)의 AWS 크레딧을 지원한다고 발표했다. 수상 팀은 △아이오와대학교 약학대학(University of Iowa College of Pharmacy) △미국 나스닥 상장 기업 아스피라 우먼 헬스(Aspira Women's Health) △미국 바이오텍 가메토(Gameto) △베스 이스라엘 디코네스 메디컬 센터(Beth Israel Deaconess Medical Center)다. 

이번 프로젝트는 난소암 치료, 자궁내막증 진단, 폐경기 관리, 여성에게 영향을 미치는 신경학적 질환 등 여성 건강의 주요 과제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 아이오와대학교 약학대학은 난소암 치료를 위한 맞춤형 나노입자를 연구 중이며, 아스피라 우먼 헬스는 자궁내막증을 비침습적으로 진단할 수 있는 도구를 개발하고 있다. 가메토는 폐경기 관리를 위한 세포 치료 임플란트 개발을 진행하고 있으며, 베스 이스라엘 디코네스 메디컬 센터는 GE헬스케어와 협력해 림프계 기능 평가를 위한 MRI 측정 기준을 검증하고 있다.

수상자들은 AWS의 헬스 데이터 포트폴리오(Health Data Portfolio)를 포함한 종합적인 클라우드 서비스 제품군을 지원받게 된다. 이를 통해 안전한 데이터 전송, 저장, 분석, 협업 등의 기회를 받는다. 또한 아마존 베드록을 활용한 생성형 AI 기능과 AWS의 AI 및 머신 러닝 서비스도 이용할 수 있다. 추가로 레지스트리 오브 오픈 데이터(Registry of Open Data)와 파트너 액셀러레이션 프로그램 같은 AWS 프로그램에 참여할 기회도 주어진다.