다이아니아 헬스, 병원 방화벽 내부서 구동하는 임상 추론 AI 시냅시스 공개

비정형 의무기록 분석 엔진

미국 뉴저지 기반의 임상 인공지능 기업 다이아니아 헬스가 병원 내 축적된 장기간의 환자 기록을 분석하는 임상 추론 엔진 시냅시스 AI를 발표했다. 이 기술은 의료진이 일상적인 서류 검토 작업에 들이는 시간을 줄이고 환자 진료에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는 데 목적을 둔다. 진료 기록과 수술 보고서 등 다양한 의료 데이터 속에서 환자 맞춤형 치료에 필요한 정보를 빠르게 찾아내는 역할을 맡는다.

기존 병원 환경에서는 수십 년에 걸쳐 작성된 환자 진료 기록이 의사의 서술형 메모, 수술 기록지, 영상 및 병리 판독문, 퇴원 요약서 등 자유 형식 텍스트로 보관되어 왔다. 의료진이 환자 한 명의 전체 병력을 온전히 파악하려면 수년 치에 달하는 방대한 기록을 직접 읽고 검토해야 하는 시간적 부담이 뒤따랐다. 이에 따라 복잡한 진료 기록 검토 작업을 효율화하고 진료 공백을 줄이기 위한 기술적 대안이 요구되어 왔다.

원내 연산과 데이터 보안

시냅시스 AI는 환자 기록에 포함된 모든 진료 메모와 검사 결과, 검사 보고서를 종합적으로 분석하여 수년의 시간차가 있는 소견들을 상호 연결한다. 이를 통해 전문의가 차트를 면밀히 검토하는 방식과 유사하게 임상 관련 질의에 대한 해답을 도출한다. 시스템이 제공하는 출력물은 의무기록 내 출처를 명확히 역추적할 수 있는 임상 신호 형태로 구성되어 의료진이 어떤 환자에게 왜 주의를 기울여야 하는지 직관적으로 파악하도록 돕는다.

환자 개인정보 보호와 데이터 보안을 위해 시냅시스 AI는 의료기관 자체 방화벽 내부의 가속 컴퓨팅 인프라에서 실행된다. 전체 의무기록이 병원 내부에서 직접 처리되므로 민감한 환자 정보가 외부로 공유되거나 병원 밖으로 유출되지 않는다. 다이아니아 헬스는 임상 모델을 개발하고 훈련하는 과정에 공개 라이브러리를 활용했으며, 병원 내부 그래픽 처리 장치 서버에서 빠르고 효율적으로 작동하도록 추론 가속화 도구를 적용해 최적화했다.

임상 연구 적용과 확장 가능성

미국 클리블랜드 클리닉은 2005년부터 2021년 사이에 대동맥판막 치환술을 받은 환자 7,800명 이상의 코호트 연구에 시냅시스 AI를 도입했다. 시스템은 수술 후 수년 동안 추가된 모든 심장초음파 검사 기록을 종합 분석하여 수술 후 3년, 5년, 10년 시점의 판막 기능 저하 및 재중재술 위험을 예측하는 모델을 구축하는 데 활용되었다. 의료진이 일일이 수작업으로 진행했을 경우 수년이 걸렸을 대규모 차트 검토 과정을 신속하게 마쳤다.

이러한 의무기록 분석 방식은 의료 기록 내에 해답이 존재하는 다양한 헬스케어 영역으로 확장이 가능하다. 신약이나 치료법 개발을 위한 임상시험 적격 환자 선별을 비롯해 심장내과와 종양학 분야의 미충족 치료 영역 파악, 임상 레지스트리 등록 자동화 등에 두루 쓰일 수 있다. 외부 클라우드로 데이터를 전송하기 어려운 의료 환경에서도 자체 서버를 통해 복잡한 장기 추적 관찰 데이터를 정형화하고 예측 분석 모델을 구현할 수 있는 환경을 제공한다.

보조 도구로서의 제약과 조건

시냅시스 AI는 의료진을 완전히 대체하는 자동화 진단 장치가 아니라 의무기록에서 근거를 추출해 제시하는 보조 도구로 정의된다. 인공지능이 도출한 임상 신호와 근거 자료는 현장 의료진이 직접 내용을 확인하고 검토해야 하며, 이를 바탕으로 실제 치료 계획을 세우고 실행하는 주체 역시 의료진이다. 시스템 활용 시 최종 판단과 결정 권한이 여전히 임상 전문가에게 유지되어야 한다는 점이 운영상의 필수 전제 조건으로 명시되어 있다.