GE HealthCare와 AWS, 생성형 AI를 활용한 헬스케어 혁신 가속화를 위한 전략적 협력 발표

GE HealthCare, AWS와 손잡고 의료 AI 혁신 가속화 GE HealthCare가 Amazon Web Services(AWS)를 전략적 클라우드 제공업체로 선정하고, 의료 분야 혁신 애플리케이션 개발을 위한 맞춤형 파운데이션 모델 구축에 나선다고 25일 발표했습니다. 이번 협력을 통해 GE HealthCare는 AWS의 머신러닝 및 생성형 AI 기술을 활용하여 임상 파운데이션 모델을 훈련하고 배포함으로써, 의료 제공업체들이 임상 및 운영 워크플로우를 가속화하고 환자 치료의 질을 향상시킬 수 있도록 지원할 계획입니다. GE HealthCare는 AWS의 헬스케어 및 생성형 AI 서비스를 활용하여 새롭고 다재다능한 파운데이션 모델을 구축하고 구현함으로써 의료의 미래를 변화시킬 것이라고 밝혔습니다. 이러한 생성형 AI 기반 워크플로우는 의료 운영 간소화, 진단 및 스크리닝 정확도 향상, 치료 결과 개선, 접근성 장벽 완화, 공평한 의료 서비스 증진을 목표로 하며, 이를 통해 의료 제공업체의 업무 부담을 줄이고 산업 혁신을 가속화할 것으로 기대됩니다. GE HealthCare의 Peter Arduini 사장 겸 CEO는 "GE HealthCare는 100년 이상 의료 기술을 선도해 왔으며, 전 세계 10억 명 이상의 환자에게 우리의 제품이 영향을 미치고 있습니다. 우리는 치료의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 정밀 의료를 구현하기 위해 가능한 것의 경계를 계속 넓혀야 할 책임이 있습니다."라며, "AWS와의 이번 새로운 협력은 AI의 힘을 활용하여 임상 워크플로우와 치료 제공 방식을 재정의할 것으로 기대되는 의료 기술 창출을 가속화함으로써 우리의 혁신 유산을 더욱 강화할 수 있게 합니다."라고 말했습니다. GE HealthCare는 업계 최고의 파운데이션 모델에 대한 안전한 액세스를 제공하는 완전 관리형 서비스인 Amazon Bedrock을 활용하여 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 생성하고 배포함으로써 고객에게 생성형 AI의 이점을 증폭시킬 예정입니다. Bedrock의 엔터프라이즈급 보안 및 개인 정보 보호 기능과 광범위한 업계 선도 파운데이션 모델을 활용하여, GE HealthCare는 효율성, 치료 제공 및 환자 경험을 향상시키기 위한 목표로 의료 사용 사례에 대한 자체 독점 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 계획입니다. AWS의 Matt Garman CEO는 "AWS와 함께 GE HealthCare는 보다 개인화되고 지능적이며 효율적인 치료를 제공하기 위해 클라우드를 활용할 계획입니다."라며, "GE HealthCare는 우리가 의료 분야에 특화된 클라우드 서비스 및 생성형 AI 기능에 투자한 덕분에 혁신의 중심에 생성형 AI를 두고 있습니다. 이는 최고의 보안, 데이터 개인 정보 보호 및 최신 최첨단 파운데이션 모델에 대한 액세스를 제공합니다. AWS를 전략적 클라우드 제공업체로 삼아 GE HealthCare는 의료 산업을 위한 혁신적인 임상 파운데이션 모델 및 애플리케이션을 구축할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다. GE HealthCare의 내부 개발자들은 실시간 코드 제안 생성, 안전한 작업 완료 등을 통해 소프트웨어 개발을 가속화하는 생성형 AI 기반 어시스턴트인 Amazon Q Developer를 사용할 예정입니다. 또한, 다중 모달 임상 및 운영 데이터의 교차점을 탐색하기 위해 Amazon Q Business를 사용하여 의사의 인지적 부담을 줄이고, 개인화된 치료를 가능하게 하며, 효율성을 높이는 것을 목표로 할 것입니다. AWS의 생성형 AI 기술을 활용하여 GE HealthCare는 임상 애플리케이션 개발 주기를 수년에서 수개월로 단축하고 새로운 의료 솔루션 제공을 가속화할 것으로 예상됩니다. GE HealthCare의 Dr. Taha Kass-Hout 글로벌 최고 과학 기술 책임자는 "생성형 AI와 우리의 깊은 전문 지식을 결합함으로써 우리는 의료 분야의 새로운 시대를 열고 있습니다."라며, "AWS와의 작업은 임상의가 의료 서비스를 더 간단하고 효율적이며 깊이 개인화하는 데 도움이 되는 큰 발걸음입니다. 이는 혁신적인 솔루션 하나하나를 통해 전 세계 사람들을 돌보는 방식을 발전시키는 것입니다."라고 말했습니다. 또한 GE HealthCare는 완전 관리형 서비스로 머신러닝(ML) 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 Amazon SageMaker에서 개발된 자체 파운데이션 모델을 사용하여 애플리케이션 제품군을 현대화할 계획입니다. 의료 사용 사례에 특화된 자체 파운데이션 모델을 개발함으로써 GE HealthCare는 웹 기반 의료 영상 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화하고, 이러한 파운데이션 모델을 통합하여 회사 장비 및 소프트웨어 솔루션 전반에 걸쳐 효율성, 상호 운용성 및 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다. 고객은 AWS HealthLake 및 AWS HealthImaging과 통합될 GE HealthCare의 생성형 AI 기반 애플리케이션을 사용하여 다양한 유형의 환자 데이터를 신속하고 안전하게 분석하여 임상 효율성을 개선하고 환자 치료를 향상시킬 수 있습니다. 매사추세츠 종합병원(Mass General Brigham)의 최고 데이터 과학 책임자이자 매사추세츠 종합병원 AI 사업 책임자인 Dr. Keith Dreyer는 "우리는 생성형 AI가 의료를 더 나은 방향으로 변화시킬 수 있는 방식에 대해 낙관적이며, 산업 및 의료 분야 전반의 협력을 통해 탄생할 새로운 도구와 애플리케이션을 보기를 기대합니다."라며, "매사추세츠 종합병원과 같은 의료 시스템이 AI를 활용하여 작업을 가속화함에 따라, 우리는 고급 기술을 활용하는 새로운 파운데이션 모델에 대한 큰 잠재력을 보고 있습니다."라고 말했습니다. 의료 부문은 전 세계 데이터 생성량의 약 30%를 차지하지만, 이 데이터의 97%는 비정형적인 특성으로 인해 거의 활용되지 못하고 있습니다. 이번 협력은 방대한 양의 비정형 의료 데이터(예: 기록, 보고서, 이미지)를 분석하고 다양한 의료 애플리케이션에 대한 정확하고 적응 가능한 통찰력을 제공하도록 설계된 다중 모달 파운데이션 모델 개발에 중점을 둘 것입니다. 기존 ML과 달리 이러한 모델은 다양한 질병 및 작업을 동시에 해석하도록 구축될 수 있습니다. GE HealthCare는 수년간 AI에 투자해 왔습니다. GE HealthCare는 3년 연속 미국 식품의약국(FDA)의 AI 기반 장치 승인 목록에서 72건으로 1위를 차지했습니다. 최근 파운데이션 모델 작업에는 고급 초음파 영상 분할 도구에 초점을 맞춘 프로젝트가 포함됩니다. 이 연구 도구는 파운데이션 모델 기술을 활용하여 90% 이상의 정확도로 해부학적 구조를 분리하고 식별하는 데 뛰어난 능력을 보여주었으며, 인간의 개입이 거의 필요하지 않습니다. 이 도구의 주요 특징은 일반화 기능으로, 파운데이션 모델의 초기 훈련 세트에는 포함되지 않았던 태아 머리 및 유방 병변을 포함한 해부학적 구조를 분할할 수 있습니다. 이 고급 기능은 모델이 원래 훈련된 용도를 넘어선 사용 사례에 적용될 수 있음을 보여줍니다.