애저 아크는 하이브리드 및 다중 클라우드 관리 솔루션으로 병원 내 민감 데이터의 이동 없이 자동화된 머신러닝(AutoML) 기능을 이용할 수 있도록 서비스를 제공 중이다.
인공지능 모델 개발에 최대 걸림돌 중 하나였던 민감 정보의 유출 우려를 차단함으로써 삼성서울병원은 보다 광대한 데이터를 이용해 더 고도화된 인공지능 모델을 구현할 수 있는 토대를 마련한 셈이다.
삼성서울병원은 그동안 병원 내 자체 구축 방식의 온프레미스(On-Premise) 컴퓨팅 파워를 활용해 다양한 AI 모델을 개발해 적용해 온 경험이 있다. AI 모델 기반 △낙상 발생 예측 △ 응급실 처치 추천 등의 업무에서 AI 기반의 임상의사결정시스템(CDSS)을 운영하면서 낙상 발생율은 도입 이전 보다 약 11 % 감소했고, 낙상 위험 평가 시간도 기존 3분에서 5초로 크게 줄어드는 등 효과를 봤다. 또 응급실 환자의 입실 후 동맥관 삽입(21 %), 호흡 보조 기관 삽관(61 %) 시간도 모두 단축시켰다.
병원이 이번에 새로 도입한 시스템을 통해 보다 다양한 분야에서 환자가 체감하는 편익 증가를 기대하는 이유다. 차원철 데이터혁신실 센터장(응급의학과 교수)는 “최신 AI 알고리즘을 활용해모델 품질을 유지하면서 확장성, 효율성, 생산성 높은 머신러닝 모델을 만들 수 있을 것”이라며 “환자에게 보탬이 되는 성공 모델을 계속 만들어 병원의 디지털 혁신을 새로운 영역으로 이끌어 가겠다”고 말했다.
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