삼성서울병원은 국내 병원 최초로 마이크로소프트사의 애저 아크(Azure Arc)를 이용해 맞춤형 인공지능(AI) 모델 서비스 환경을 구축했다고 30일 밝혔다.
애저 아크는 하이브리드와 다중 클라우드 관리 솔루션으로 병원 내 민감 데이터의 이동 없이 자동화된 머신러닝(AutoML) 기능을 이용하는 서비스를 제공한다. 인공지능 모델 개발에 최대 걸림돌 중 하나였던 민감 정보의 유출 우려를 차단할 수 있게 됐다.
삼성서울병원은 그동안 병원 내 자체 구축 방식의 온프레미스(On-Premise) 컴퓨팅 파워로 다양한 AI 모델을 개발해 적용해 왔다. 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.
이번에 새로 도입한 시스템으로는 더 다양한 분야에서 환자가 체감하는 편익 증가가 나타날 것으로 기대된다. 삼성서울병원 데이터혁신실 차원철 센터장(응급의학과 교수)는 "최신 AI 알고리즘을 활용하여 모델 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.
애저 아크는 하이브리드와 다중 클라우드 관리 솔루션으로 병원 내 민감 데이터의 이동 없이 자동화된 머신러닝(AutoML) 기능을 이용하는 서비스를 제공한다. 인공지능 모델 개발에 최대 걸림돌 중 하나였던 민감 정보의 유출 우려를 차단할 수 있게 됐다.
삼성서울병원은 그동안 병원 내 자체 구축 방식의 온프레미스(On-Premise) 컴퓨팅 파워로 다양한 AI 모델을 개발해 적용해 왔다. 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.
이번에 새로 도입한 시스템으로는 더 다양한 분야에서 환자가 체감하는 편익 증가가 나타날 것으로 기대된다. 삼성서울병원 데이터혁신실 차원철 센터장(응급의학과 교수)는 "최신 AI 알고리즘을 활용하여 모델 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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