[reinvent 2024] 강력한 member experiences 창출: Cigna의 AWS HealthLake 여정

AI/ML, Architecture

Summary

Cigna가 데이터 상호 운용성 플랫폼을 AWS HealthLake로 마이그레이션하여 TCO를 낮추고, 플랫폼 확장성을 개선하고, 회원에게 개인화된 경험을 제공한 방법을 알아보세요. Cigna가 여러 사업체에 걸쳐 통합된 데이터 상호 운용성 계층을 개발하여 회원 애플리케이션을 구동하고 실시간 분석을 제공하여 고급 통찰력과 개인화된 치료를 위한 생성형 AI를 통합하는 미래 혁신을 가능하게 한 방법을 알아보세요. Cigna가 AWS에서 업계를 선도하는 헬스케어 솔루션을 통해 혁신을 주도하고, 환자 결과를 개선하고, 뛰어난 가치를 제공하는 방법에 대한 통찰력을 얻으세요.


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Tech Blog

AWS re:Invent 2024 Tech Blog written by MegazoneCloud

Overview

  • Title: Creating powerful member experiences: Cigna’s AWS HealthLake journey
  • Date: 2024년 12월 5일(목)
  • Venue: Wynn | Level 1 | Lafite 4 | Content Hub | Turquoise Screen
  • Speaker:
  • Mani Paulraj(Sr. Engineering Manager, Cigna)
  • Mirza Baig(Principal Solutions Architect, Amazon)
  • Industry: Healthcare & Life Sciences

들어가며

이번 세션에서는 1억 7천만 이상의 고객과 2백만개 이상의 헬스케어 관련 제공업체 및 클리닉, 시설 등의 수많은 관계를 가진 그룹 단위 비즈니스를 하고 있는 Cigna 그룹에서 AWS HealthLake를 활용하여 어떤식으로 데이터를 상호운용적으로 활용하고 스케일링 하는지 확인해보겠습니다.
헬스케어 혹은 의료 데이터 관련 비즈니스에 관심이 있는 분들이라면 이번 세션에서 AWS HealthLake가 실제로 적용된 사례를 통해 데이터를 어떻게 관리하여 효율성을 높이는지, 그리고 이러한 데이터를 어떻게 지속적으로 최적화하는지도 확인할 수 있습니다.

Interoperability platform

헬스케어 산업은 그 특성상 데이터의 양이 굉장히 방대하며(테라바이트 단위) 출처와 표준이 매우 다양하기 때문에 플랫폼을 통한 데이터 통합은 많은 도전과제를 안기고 있습니다.

이러한 환경에서 Cigna의 목표는 안전하고, 활용성 있으며 운용 효율적이고 성능이 좋은 플랫폼을 만드는 것 이었습니다. 이를 위해 AWS HealthLake로 마이그레이션 하여  플랫폼 확장성을 개선하고 TCO를 낮췄습니다.

AWS HealthLake

HealthLake는 AWS의 완전관리형 서비스로서 HIPAA(개인건강정보와 의료데이터 보호법)의 요구사항을 준수하는 기능을 가지고 있는 FHIR 스토리지 입니다. FHIR은 의료데이터의 교환 및 상호운용성을 위해 설계된 프레임워크로 주로 의료데이터를 효율적으로 관리하기 위해 활용됩니다.

여전히 수많은 데이터가 FHIR 포맷에 맞지 않기 때문에 각종 데이터를 FHIR 포맷에 맞게 컨버팅 해주는 과정이 필요하고, 이렇게 구조화된 데이터는 AWS HealthLake에 적재된 후 여러 API및 서비스를 통해 분석되어 다양한 Healthcare 애플리케이션 등에 활용됩니다.

AWS HealthLake를 통해 여러 문제점들이 해결되었습니다.

  1. TCO 절감

평균적으로 4~50% 가량 감소되었지만 단순 비용절감 이상의 의미가 있습니다. 운영적인 부담을 줄일 수 있기 때문에 적은 시간과 노력으로 작업을 처리할 수 있으며 남는 시간과 노력을 통해 비즈니스 관점의 가치 창출이 가능합니다.

  1. 스케일링 및 성능

하루 평균 40억개의 리소스 수집 및 수백 TB 단위의 확장을 통해 FHIR API 호출에 일정한 초당 응답 가능

  1. SLA conformance

하루 평균 40억개의 리소스를 문제없이 원활하게 수집하여 SLA conformance에 맞는 서비스 처리 가능

  1. Data reusability

이렇게 적재된 FHIR 데이터는 데이터 분석, AI/ML, BI 등 다양한 부분에 활용될 수 있습니다.

AWS HealthLake의 장점

HealthLake는 다양한 장점을 가지고 있습니다.
첫째, 기본 인프라가 모두 관리되는 완전 관리형 서비스이며 기반 API나 인프라 복잡성을 신경쓰지 않고 애플리케이션 워크플로를 구성할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 작업 및 반복을 줄일 수 있습니다.
둘째, 셀 기반 아키텍처로 구성되어 스케일링을 지원합니다. 필요한 경우 특정 구성요소에 대해서만 약간의 조정을 함으로써 전체 구성요소를 조절할 경우 발생하는 추가 비용을 억제할 수 있습니다.
셋째, 통합된 의료 관련 자연어 처리입니다. 의학 텍스트 등에서 인사이트를 발굴하고 이를 온톨로지(체계적으로 표현되는 표준화된 데이터 구조)와 매끄러운 매핑이 가능합니다. 이후 결과를 FHIR 포맷으로 저장하여 API에 활용하거나 기타 분석에 활용하는 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.
넷째, 멀티모달 분석을 지원합니다. 유전적 데이터 및 이미지 데이터를 각각 독립적인 스토리지에 저장하고 이를 통해 멀티모달 분석을 실행할 수 있습니다.

결론

데이터가 HIPAA 규정을 준수할 필요가 있어 해당 규정을 준수할 수 있는 환경에서 안전하게 클라우드에 데이터를 저장하고, FHIR 형식으로 저장된 데이터를 쉽게 분석, AI/ML, BI등에서 활용할 수 있도록 하는 AWS HealthLake를 실무에서 어떻게 활용하는지 알아봤습니다. 서비스의 주된 설계목적이 의료 데이터 등을 다루기 위한 것인 만큼 포괄적인 기능을 하진 못하지만, 그만큼 의료데이터 활용에 있어서는 좋은 도구가 될 것은 확실해보입니다.
글 │메가존클라우드, AI & Data Analytics Center (ADC), Data Engineering 2 Team, 정지원 매니저
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