필수 IT: Providence, 데이터를 활용한 COVID-19 환자 치료 방법

마이크로소프트(MSFT) 클라우드 기술, 팬데믹 속 의료 시스템 혁신 이끌다 코로나19 팬데믹은 전 세계 의료 시스템에 전례 없는 위기를 안겨줬습니다. 하지만 이 위기 속에서 마이크로소프트의 클라우드 기술은 미국 최대 의료 시스템 중 하나인 Providence의 디지털 전환을 가속화하며 환자 치료와 의료진 생산성 향상에 크게 기여했습니다. B.J. Moore Providence 최고정보책임자(CIO)는 2019년 7월, 마이크로소프트와의 다년간의 전략적 제휴를 통해 디지털 솔루션 개발에 나서는 중요한 결정을 내렸습니다. 당시 그는 "정치적으로나 전술적으로 어려운 결정이 될 것"이라는 주변의 만류에도 불구하고, 마이크로소프트 애저(Azure), 마이크로소프트 365(Microsoft 365)와 같은 첨단 컴퓨팅 기술을 Providence의 임상 전문 지식 및 의료 환경과 결합하여 의료 결과 개선과 비용 절감을 목표로 삼았습니다. 이 계획의 야심찬 첫걸음은 2019년 여름, 12만 명에 달하는 Providence 직원들이 사용하던 다양한 웹 회의 및 커뮤니케이션 애플리케이션을 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)라는 단일 플랫폼으로 통합하는 작업이었습니다. 원래 18개월로 계획되었던 이 대규모 마이그레이션 작업은 예상치 못한 팬데믹으로 인해 긴급하게 진행될 수밖에 없었습니다. 2020년 1월 20일, 미국에서 첫 코로나19 확진자가 발생한 직후 Providence는 팬데믹의 심각성을 인지하고 팀즈 마이그레이션 가속화의 필요성을 절감했습니다. Moore CIO는 "만약 우리가 봉쇄 조치에 들어갔는데 모든 의료진이 단일 협업 플랫폼에 있지 않았다면 재앙이었을 것"이라고 회고했습니다. 의료진들은 시스템 전반에 걸쳐 신속하게 소통하며 치료 성공 사례, 병상 확보, 공급망 문제 등 팬데믹 관련 정보를 공유해야 했습니다. 또한, 감염 확산을 막기 위해 수천 명의 의료진이 하룻밤 사이에 원격 근무로 전환해야 했습니다. IT 부서는 남은 10개월의 마이그레이션 기간을 불과 몇 주 만에 단축하는 데 총력을 기울였고, 그 결과 4월까지 모든 12만 명의 직원이 팀즈를 사용하게 되었습니다. Moore CIO는 "우리에게는 사활이 걸린 문제였다"며 "이 전환을 하지 못했다면 의료 시스템으로서 기능할 수 없었을 것"이라고 강조했습니다. 당시 그의 결정을 의심했던 사람들은 이제 그의 선택이 옳았음을 인정하며 감사 이메일을 보내왔다고 합니다. 팀즈 전환과 더불어 애저로의 데이터 이전도 성과를 보이기 시작했습니다. 이전까지 온프레미스 데이터 웨어하우스를 사용했던 Providence는 팬데믹 상황에서 개인 보호 장비(PPE)와 인공호흡기 수요를 예측해야 하는 과제에 직면했습니다. 애저 클라우드 데이터는 지역 사회의 바이러스 초기 징후를 감지하고, 코로나19 확산세를 예측하는 데 결정적인 역할을 했습니다. Moore CIO는 "당시 우리는 이미 데이터의 상당 부분을 애저로 옮겨 놓았고, 애저의 네이티브 머신러닝과 AI 기능을 활용하여 필요한 곳에 자산을 배치할 수 있었다"고 설명했습니다. 그는 "만약 온프레미스 환경이었다면 이러한 도구를 사용할 수 없었을 것"이라며, "애저를 통해 2주 전에 85~90%의 정확도로 코로나19 확산세를 예측할 수 있었다"고 밝혔습니다. 이러한 예측은 환자들이 발열, 기침 등의 증상으로 외래 진료를 받은 후, 약 2주 뒤 응급실을 찾는 패턴을 분석한 결과입니다. Providence는 이를 통해 특정 지역의 확산세를 미리 파악하고 선제적으로 인공호흡기 및 PPE를 해당 지역으로 이송할 수 있었습니다. 또한, 의료비 청구 및 코딩과 같은 비임상 환경에서도 팀즈와 애저를 활용하여 높은 성과와 생산성을 유지하고 의료진의 안전을 확보했습니다. 이러한 변화는 Providence의 부동산 활용 방식과 현대 의료 인력의 미래에 대한 조직의 사고방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. Moore CIO는 미래에는 스마트워치 등을 통해 수집된 건강 데이터가 클라우드 기반 건강 기록에 자동으로 업로드되고, 의사들은 AI와 머신러닝을 활용하여 이 방대한 데이터를 분석해 지역 사회의 질병 발생을 조기에 감지하는 시대가 올 것이라고 전망했습니다. 그는 "우리의 의술과 약은 훌륭하지만, 지역 사회 건강을 개선하는 가장 좋은 방법은 사람들이 아프지 않도록 하거나 가능한 한 빨리 개입하는 것"이라며, "기술이 이를 가능하게 할 것"이라고 강조했습니다.