코로나19로 바이오, 헬스케어 산업에 대한 대중의 관심이 매우 커졌습니다. 관련해 의료 관련 연구 개발 강화 움직임도 활발해지고 있습니다.
의료 연구를 뒷받침하려면 매우 강력한 컴퓨팅 파워가 필요하고, 다양한 도구도 있어야 하기 때문에 이를 일일이 구축하고 운영하는 것은 부담스러운 일입니다. 하지만 이런 부담을 간단히 덜어내는 방법이 있습니다. 바로 클라우드를 활용하는 것입니다 🙂
Google Cloud Healthcare API의 등장이 갖는 의미
헬스케어 분야가 나날이 디지털 기술 의존도를 높이고 있다는 것은 모두가 아는 사실입니다. 특히 연구 개발 분야는 AI, 빅 데이터 기술 발전의 직접적인 수혜 분야로 꼽히고 있을 정도로 디지털 기술 활용 효과가 높습니다. 이처럼 디지털의 혜택이 크지만, 막상 첨단 기술을 활용하려고 알아보면 넘어야 할 산들이 꽤 있습니다. 바로 인프라를 구축해야 하고, 소프트웨어 스택도 구성해야 한다는 겁니다. 게다가 IT 인프라와 소프트웨어 플랫폼 관리 부담은 덤으로 따라옵니다. 지금 바로 연구 개발에 들어가도 시원찮은데, 기초 공사만 수개월, 수년 동안 해야 한다면? 클라우드를 쓰면 이런 고민을 할 필요가 없습니다.
Google Cloud Healthcare API를 사용하는 예를 좀 살펴보겠습니다. 이 서비스와 BigQuery 같은 구글 클라우드 서비스를 활용하면 데이터 저장소를 손쉽게 구축하여 다양한 의료 애플리케이션 및 데이터 분석 도구를 이용해 각종 임상 연구 데이터에 안전하고 빠르게 접근할 수 있습니다. 연구자는 시스템과 데이터 관련 작업 요청을 일일이 IT 부서에 하지 않아도 됩니다. IT 부서 역시 긴 준비 기간을 거치지 않고 클라우드를 통해 바로 연구진이 원하는 환경을 제공할 수 있습니다.
조금 더 자세히 알아볼까요?
각종 임상 연구 데이터가 있다고 가정하겠습니다. 임상 연구 데이터를 먼저 저장해보겠습니다. 연구자나 IT 담당자는 Google Cloud Healthcare API 데이터 세트를 만든 다음, 이 안에 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine), FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources), HL7v2(Health Level Seven Version 2.x) 저장소를 만듭니다. 그리고 저장소에 의료 영상, 임상 같은 특정 유형의 의료 데이터를 저장합니다. 이렇게 구축한 저장소에 있는 데이터를 활용해 분석 작업을 하려면 BigQuery를 연계해 쓰면 됩니다. 복잡하게 연구 지원을 위한 데이터웨어하우스나 데이터마트를 구축할 필요가 없이 바로 첨단 분석을 할 수 있습니다. 실시간 데이터 기반의 분석을 원한다면 Dataflow를 사용하면 됩니다. AI 모델을 적용하고자 한다면 Cloud AutoML을 활용하면 됩니다. 이 또한 AI 모델 트레이닝과 배포를 위한 인프라와 플랫폼을 조성하지 않아도 됩니다.
아무래도 의료 정보이다 보니 데이터 보안이 걱정될 수 있습니다. 결론부터 말하자면 데이터 보안은 병원이나 연구소에서 직접 관리하는 것보다 높은 수준이 적용된다고 볼 수 있으니 걱정없이 안심해도 됩니다. Google Cloud Healthcare API는 다음과 같은 업계 표준을 준수합니다. 그리고 FHIR 저장소 및 DICOM 저장소 수준에서 데이터 익명화를 지원합니다.
- ISO 27001
- ISO 27017
- ISO 27018
- PCI DSS
또한, 구글은 HIPPA 규제 관련해 BAA(Business Associate Agreement)를 체결하였습니다. 이에 따라서 ePHI(Electronic Protected Health Information) 정보 역시 적절한 구성 하에 안전하게 사용할 수 있습니다.
이외에도 개인 정보와 같이 민감한 정보 보안의 핵심 요소인 접근 제어도 철저합니다. Google Cloud Healthcare API 보안 모델은 구글의 ID 및 액세스 관리(IAM) 시스템을 기반으로 합니다. 이에 따라 권한을 세분화하여 역할과 책임에 따라 접근을 제어할 수 있고, 누가 언제 의료 데이터로 무엇을 하였는지 투명하게 파악할 수 있습니다. 더불어 감사가 필요한 경우 Stackdriver Logging 서비스를 이용할 수 있습니다. 기본적인 보안 체계가 탄탄할 뿐 아니라 보안 운영 측면에서도 다양한 기능과 도구를 충실히 지원한다고 볼 수 있습니다.
클라우드 서비스인데 중요 실험이나 연구 중 데이터 접근이 불가능해지면 어떻게 하나? 이 역시 걱정이 없습니다. Cloud Healthcare API의 연간 내구성은 99.999999999%에 달합니다.
이상으로 Cloud Healthcare API가 헬스케어 분야의 연구 개발을 어떻게 가속하는지 간략히 알아보았습니다. 더 자세한 내용은 메가존으로 문의 바랍니다 😃
