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의료 및 생명과학

의료 분야에서 생성형 AI를 책임감 있게 개발하는 여정

2023년 7월 18일
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Aashima Gupta

Global Director of Healthcare Strategy & Solutions, Google Cloud

Amy Waldron

Global Director of Health Plan Strategy & Solutions, Google Cloud

* 본 아티클의 원문은 2023년 4월 14일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.


의료 분야의 혁신은 과학적 엄격성, 인간의 통찰력, 연민을 통해 세상을 변화시키고 인류에게 희망을 가져다 줍니다. Google은 AI가 연구자, 의료 기관 등 보다 광범위한 생태계와 밀접하게 협업하여 이러한 변화에 기여할 수 있다고 믿습니다. 

오늘은 이러한 이니셔티브의 놀라운 성과를 공유하고 Google의 의료 분야 대규모 언어 모델(LLM)인 Med-PaLM 2에 대해 제한적인 액세스 권한을 부여한다는 소식을 전해드립니다. 앞으로 몇 주 내에 Google Cloud의 선별된 고객 그룹에게 제한적인 테스트 목적으로 서비스가 제공됩니다. Google은 해당 고객들이 사용 사례를 탐색한 후 제공하는 의견을 토대로 이 기술을 안전하고 책임감 있으며 의미 있는 방식으로 활용할 방법을 조사할 계획입니다. 

Med-PaLM 2는 Google의 LLM 기능을 활용하며 의료 업계와 협력하여 의료 관련 질문에 보다 정확하고 안전한 답변을 제공합니다. 그 결과 Med-PaLM 2는 LLM 최초로 미국 의사면허시험(USMLE) 양식 질문의 MedQA 데이터 세트에 대해 '전문' 응시자 수준의 성능을 발휘했으며 85% 이상의 정확도를 달성했습니다. 또한 AI 시스템 최초로 인도 AIIMS 및 NEET 의학 시험 질문으로 구성된 MedMCQA 데이터 세트에 대해 72.3%의 점수로 합격선을 넘었습니다.

Med-PaLM 2와 같은 업종별 맞춤형 LLM은 급성장 중인 생성형 AI 기술군의 일부이며 의료 서비스 경험을 크게 향상할 잠재력을 지니고 있습니다. Google은 고객과의 협력을 통해 어떻게 Med-PaLM 2가 풍부하고 유익한 토론을 촉진하고, 복잡한 의료 관련 질문에 답변하며, 복잡하고 비정형 의료 텍스트에서 유용한 정보를 도출하는 데 사용될 수 있을지 파악할 수 있기를 기대합니다. 또한 고객들은 짧거나 긴 형식 답변의 초안 작성을 지원하고, 내부 데이터 세트 및 과학 지식 기관에서 얻은 문서와 유용한 정보를 요약하는 기능도 탐색할 수 있습니다.

AI를 활용한 책임감 있는 혁신

작년부터 Google은 Med-PaLM과 Med-PaLM 2를 연구하고 평가하면서 과학적 합의, 의학적 추론, 지식 회상, 편향, 잠재적 유해성 등 여러 기준에 대하여 다양한 배경 및 국가의 의료진과 비의료진의 평가를 받았습니다. 

Med-PaLM 2가 의료 시험 양식의 질문에서 얻은 인상적인 성적은 미래가 기대되는 성과이지만 이 기술이 의료 분야 종사자, 연구원, 관리자, 환자들에게 어떻게 혜택을 줄 수 있을지 파악해야 합니다. Google은 Med-PaLM 2를 빌드하면서 안전성, 형평성, 불공정한 편향에 대한 평가에 초점을 두었습니다. Google Cloud의 선별된 고객에게 제한적으로 액세스를 제공하는 시도는 이러한 노력을 한 단계 더 발전시킨 것으로 의료 및 생명과학 생태계 전반의 전문성을 더할 중요한 발걸음입니다. 

또한 Google Cloud는 제품에 새로운 AI 기술을 도입할 때 두 가지를 약속합니다. 즉 혁신적인 기술을 제공할 뿐 아니라 이러한 기술에 조직, 사용자, 사회를 위한 적절한 보호가 포함되도록 한다는 것입니다. 이를 위해 2017년에 마련된 AI 원칙은 첨단 기술 구축, 연구 수행, 제품 개발 정책 입안에 대한 Google Cloud의 접근 방식을 안내하는 '살아있는 기준'을 제시합니다.

AI에서 생성형 AI로  

Google은 오랫동안 AI를 연구했기에 생성형 AI 기술과 관련된 작업에 정통합니다. 대규모 학습 데이터 세트에서 복잡한 관계를 발견한 후 학습한 내용을 일반화해 새로운 데이터를 생성할 수 있는 것입니다. Transformer와 같은 혁신 기술 덕분에 LLM을 비롯한 대규모 모델이 수십억 개의 매개변수로 확장됨에 따라 생성형 AI가 초기 AI의 제한된 패턴 추적 기능을 넘어 음성부터 과학적 모델링에 이르는 다양한 콘텐츠의 새로운 표현을 생성하는 단계에 진입했습니다. 

Google Cloud는 Alphabet의 연구 노력이 반영된 제품을 시장에 선보이기 위해 노력하고 있습니다. 2022년에는 Google Cloud와 Alphabet의 AI 연구 조직을 긴밀하게 통합하면서 Vertex AI가 DeepMind의 획기적인 단백질 구조 예측 시스템인 AlphaFold를 실행하는 토대가 마련되었습니다.

그 외에도 다양한 기능이 공개될 예정입니다. 생성형 AI는 혁명적인 기술입니다. 그러나 또 한편으로는 컴퓨팅의 발전으로 데스크톱 퍼블리싱부터 인터넷, 소셜 네트워크, 모바일 앱에 이어 오늘날 생성형 AI에 이르기까지 새로운 산업이 형성된다는 새로울 것 없는 이야기일 수도 있습니다.

선도적인 AI 기술을 토대로 발전

아울러 오늘 Google에서는 의료 보험금 승인과 청구 처리 이전의 프로세스를 간소화기 위해 설계된 새로운 AI 기반 Claims Acceleration Suite를 발표합니다. Claims Acceleration Suite를 사용하는 의료 보험 제공업체와 의료 서비스 제공업체는 비정형 데이터를 정형 데이터로 전환하여 전문가의 의사 결정 속도를 앞당기고 시의적절하게 환자를 치료할 수 있도록 접근성을 개선함으로써 운영 효율을 높이고 관리 부담과 비용을 줄일 수 있습니다. 

지난해에는 임상 분야에서 AI 지원 진단 기술인 Medical Imaging Suite를 발표했습니다. Hologic에서는 자궁경부암 진단의 개선을 위해, Hackensack Meridian Health에서는 전립선암 환자의 전이 예측에 이 제품을 사용하고 있습니다. 또한 Google은 Mayo Clinic과 두경부암의 치료를 개선하기 위한 AI 알고리즘에 대해 협력했습니다. 최근 Google Health는 AI를 사용한 유방암 검진 개선을 위해 iCAD와 협력하고 있습니다.

이밖에도 많은 사례를 통해 의료 업계가 AI를 테스트하는 단계를 벗어나 워크플로 개선, 비즈니스 문제 해결, 치료 속도 향상을 위해 AI를 배포하는 단계로 발전했음을 분명히 알 수 있습니다. 이를 고려하면 생성형 AI 기술에 대한 관심과 도입이 빠르게 증가할 것으로 기대됩니다. 의료 조직은 생성형 AI에 대해 배우고 이 기술을 어떻게 사용해야 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있는지 알아보기를 원합니다.

향후 계획

Google Cloud는 AI를 활용해 개인 정보 보호, 보안, 투명성 향상을 위한 노력을 강화했습니다. Google Cloud의 플랫폼은 데이터 및 모델 계보 기능, 통합 보안 및 ID 관리 서비스, 서드 파티 모델 지원, 모델 및 비용에 대한 옵션 및 투명성, 통합 청구 및 사용 권한 지원, 여러 언어로 제공되는 지원 등을 포함하여 유연하게 설계되었습니다. 

Google은 Med-PaLM 2와 같이 의료 분야에 초점을 둔 혁신적인 기술뿐만 아니라 모든 업종에 관련된 제품도 갖추고 있습니다. 지난달에는 Vertex AI의 생성형 AI 지원과 생성형 AI 앱 빌더를 포함해 Google Cloud에 도입될 여러 생성형 AI 기능을 발표했으며 이미 다수의 고객이 기능을 테스트하고 있습니다. 개발자와 비즈니스는 이미 Vertex AI를 사용해 머신러닝 모델과 AI 애플리케이션을 규모에 맞게 빌드 및 배포하고 있으며, 최근 Google은 Vertex AI에 생성형 AI 지원을 추가했습니다. 이를 통해 고객은 기반 모델을 자체 데이터에 맞춰 미세 조정할 수 있고, 생성형 AI라는 강력한 신기술을 활용하여 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 또한 Google은 조직이 대화형 AI 흐름을 즉시 사용 가능한 검색 환경 및 기반 모델과 연결하여 몇 분 또는 몇 시간 내에 자체 AI 기반 채팅 인터페이스와 디지털 어시스턴트를 빌드할 수 있는 생성형 AI 앱 빌더를 출시했습니다.

AI가 그 가치를 입증함에 따라 의료 및 생명과학 분야에서 고품질 데이터 수집과 선별에 대한 관심이 높아질 전망입니다. 의료 시스템 전반에서 데이터 흐름과 통합, 즉 데이터 상호 운용성을 개선하는 것은 AI 활용에서 가장 중요한 요소 중 하나이며 조직의 운영 효율성을 높이고, 환자 치료를 개선하며, 사람들이 보다 건강한 삶을 살 수 있도록 도와줍니다. 앞으로도 Google은 기술, 인프라, 데이터 거버넌스에 투자를 이어갈 것입니다.

Google은 의료 분야에서 생성형 AI 기술의 잠재력을 실현하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 초기부터 신뢰할 수 있는 일부 의료 조직과 협업하여 이 기술로 무엇을 이룰 수 있고 어떻게 하면 기술이 안전하게 발전할 수 있는지에 대해 자세히 알아보고자 합니다. 생성형 AI에 대한 전망은 모두를 고무시키고, 겸허한 마음이 들게 하며, 기대감을 높이고 있습니다. 

Cloud의 생성형 AI에 대해 자세히 알아보려면 신뢰할 수 있는 테스터 프로그램에 가입하거나 Google Cloud 영업 담당자에게 문의하세요.

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