AWS HealthImaging 정식 출시 — 대규모 의료 영상을 위한 목적 기반 관리형 서비스

AWS HealthImaging 정식 출시 — 대규모 의료 영상을 위한 목적 기반 관리형 서비스

이번에 정식 출시하는 AWS HealthImaging는 의료 영상 데이터를 페타바이트 규모로 저장, 분석 및 공유하는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되도록 특별히 제작된 목적 기반 관리형 서비스입니다. AWS HealthImaging은 DICOM P10 형식으로 데이터를 수집하며, 대기 시간이 짧은 검색을 위한 API와 특수 제작된 저장소를 제공합니다.

AWS의 헬스케어 고객은 의료팀이 최고의 의료 이미징 애플리케이션을 갖기를 원하고 인프라 관리의 복잡성을 줄이고 싶어한다고 피드백을 계속 주셨습니다. 의료 연구에 중점을 둔 고객은 이미징 데이터를 대규모로 분석하고 의료 기관 전체에서 협업 및 검색을 가속화하기를 원하고 있습니다.

이 두 고객 그룹 모두 조직의 모든 의료 이미징 애플리케이션이 동일한 데이터 저장소에서 작동하기를 원합니다. 클라우드는 이러한 고객 요구 사항을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. HealthImaging을 사용하면 의료 이미징 애플리케이션 및 연구 솔루션을 제공하는 AWS 파트너와 같은 빌더는 인프라에 대해 걱정하는 대신 이러한 고객의 문제를 해결하는 데 더 집중할 수 있습니다.

의료 치료 및 연구에서 의료 영상 대규모 확장

100년 이상 동안 의료 서비스 제공자는 X선 촬영, 자기 공명 영상 (MRI) 및 초음파와 같은 의료 영상을 사용하여 비침습적으로 환자를 살펴왔습니다. 노벨상 수상자 마리 퀴리는 의료 영상의 초기 선구자 중 한 명입니다. 그녀는 제1차 세계 대전 동안 전쟁터 외과의가 더 나은 치료를 제공할 수 있도록 “쁘띠 퀴리(petite Curies)”라고 하는 X선 장비가 장착된 차량을 개발했습니다. 오늘날 의료 영상은 종양학, 외상, 뇌졸중 등에 이르는 광범위한 건강 상태를 진단하고 모니터링하는 데 사용됩니다. 전 세계적으로 매년 36억 건 이상의 의료 이미징 절차가 수행되며 총 엑사바이트의 의료 이미징 데이터가 생성됩니다.

의료 시스템은 의료 영상 절차에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위해 고군분투하고 있습니다. 2008년 이후 미국에서 방사선 전문의에게 할당된 영상 절차의 평균 횟수는 하루 58회에서 100회로 증가했습니다. 같은 기간에 일반적인 이미징 연구 크기는 거의 150MB로 두 배가 되었습니다. 결과적으로 방사선 전문의는 생산성을 높이기 위해 새로운 기술이 필요하며 인지적으로 부담스러운 워크플로우를 간소화하고 오류를 최소화하기 위해 인공 지능 (AI)기술을 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

정보 기술(IT) 기반 의료 서비스 제공 업체들은 의료 영상 자료를 호스팅하는 인프라를 담당합니다. 이러한 기업들은 일반적으로 온프레미스에서 빠르게 성장하는 이미징 아카이브를 관리하고 있습니다. 그들은 상당한 규모의 서버실, IT 직원 및 운영 예산을 소비하는 인프라를 가지고 있습니다. 또한, 각기 다른 대기 시간과 해상도 요구 사항을 가진 동일한 의료 이미지에 액세스해야 하는 빠르게 증가하는 엔터프라이즈 애플리케이션 역시 관리하고 있습니다. 그 결과 다양한 애플리케이션을 위해 각 이미지의 여러 캐시된 복사본과 장기 저장을 위한 추가 복사본을 저장하게 됩니다. 결과적으로 데이터 중복으로 인해 더 높은 저장 비용과 신뢰할 수 있는 이미지 버전에 대한 불확실성이 발생합니다.

또한, 의료 치료 팀과 연구 그룹 간의 협업을 통해 더 많은 데이터 사본이 생성될 수도 있습니다. 치료팀은 일반적으로 완전히 식별된 데이터가 필요한 반면, AI 모델을 구축하는 팀은 식별되지 않은 데이터를 선호할 수 있습니다. 기존의 온프레미스 아키텍처를 사용하는 고객은 각 사용 사례에 대해 추가 데이터 복사본을 만들어야 하므로 스토리지 비용이 높아지고 운영 복잡성이 커질 수 있습니다. 의료 영상의 확장으로 새로운 언어 및 컴퓨터 비전 AI 모델을 개발하는 데 사용할 수 있는 방대한 데이터 세트가 생성되었습니다. 그러나 레거시 데이터 사일로는 연구원의 데이터 액세스를 제한하여 혁신을 방해하게 됩니다.

AWS HealthImaging 기능 소개

AWS HealthImaging은 프로비저닝 인프라를 간소화하여 고객이 환자를 돌보고 연구를 수행할 수 있는 더 많은 시간을 제공하는 특수 제작된 의료 영상 데이터 저장소를 제공합니다. HealthImaging을 사용하면 의료 기관 전체의 모든 애플리케이션이 복제 없이 신뢰할 수 있는 단일 데이터 복사본에 액세스할 수 있으며 사용자는 어디서나 데이터에 안전하게 액세스할 수 있습니다.

HealthImaging 콘솔에서 몇 번의 클릭만으로 페타바이트 규모의 의료 영상 데이터를 호스팅할 수 있는 데이터 저장소를 프로비저닝하여 지연 시간이 짧은 검색을 위해 모든 이미지를 준비할 수 있습니다. 또한 HealthImaging은 엔터프라이즈 이미징 솔루션을 운영하는 데 필요한 인프라의 양을 줄여 비용을 절감하고 운영 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이제 HealthImaging에 구축된 애플리케이션을 사용하여 하드웨어 교체 주기나 용량 계획에 대해 걱정할 필요 없이 이미지 아카이브에 대한 낮은 스토리지 비용을 활용할 수 있습니다. 이미징 양식에 의해 새로운 데이터가 생성되면 HealthImaging으로 가져올 수 있으며 PACS(사진 보관 및 통신 시스템)와 같은 진단 애플리케이션에서 즉시 검색할 수 있습니다. AWS DataSync 및 AWS Direct Connect, 그리고 AWS 파트너가 특별히 구축한 게이트웨이는 엣지에서 클라우드로의 데이터 이동을 간소화할 수 있습니다.

양식(예: CT, X-ray 등)에서 생성된 데이터 가져오기에서 임상 애플리케이션(예: PACS) 및 연구 워크플로우에 의한 짧은 대기 시간 검색에 이르기까지 AWS HealthImaging의 작동 방식.

의료 이미지를 위한 비용 효율적인 스토리지 제공

AWS HealthImaging은 모든 크기의 새로운 데이터 및 이미지 아카이브를 저장하기 위한 총 소유 비용을 줄일 수 있는 비용 효율적인 스토리지를 제공합니다. HealthImaging은 신규 및 자주 액세스하는 데이터를 위한 자주 액세스하는 스토리지 계층과 자주 액세스하지 않는 데이터를 위해 비용 효율적인 아카이브 인스턴트 액세스 계층을 제공합니다. 또한, Amazon S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스는 30일 이상 저장된 데이터는 아카이브 계층으로 자동 이동하여, 비용 절감 효과를 누리실 수 있습니다.

HealthImaging의 두 스토리지 계층 모두 데이터 검색을 밀리초 단위로 지원합니다. HealthImaging에 저장된 모든 이미지 프레임은 1초 미만의 대기 시간으로 액세스하고 렌더링할 수 있으므로 고객이 값비싼 블록 스토리지 볼륨에 데이터를 스테이징할 필요성이 줄어듭니다.

확장 가능한 데이터 수집 및 처리

비동기 가져오기 작업을 시작하여 DICOM P10 파일을 HealthImaging으로 가져옵니다. 여러 가져오기 작업을 동시에 실행하여 확장할 수 있습니다. 개별 DICOM P10 파일은 이미지 프레임으로 가져오고 환자, 연구 및 시리즈 수준에서 일관된 메타데이터로 이미지 세트에 자동으로 구성됩니다. 복사 및 업데이트 API를 사용하면 특정 작업 흐름에 따라 이미지 세트를 쉽게 관리할 수 있습니다.

각 DICOM P10 파일의 픽셀 데이터는 효율적인 무손실 압축 및 해상도 확장성을 제공하는 최첨단 이미지 압축 코덱인 HTJ2K(High-Throughput JPEG 2000)로 인코딩됩니다. 대용량 아카이브를 보유한 고객은 HTJ2K로 스토리지 볼륨이 줄어들어 비용을 절감할 수 있습니다. HealthImaging은 가져온 각 이미지 프레임에 대한 체크섬을 제공하여 모든 픽셀 데이터가 성공적으로 트랜스코딩되었는지 확인합니다. 이러한 체크섬은 이미지 집합 메타데이터에 추가되므로 이미지 프레임 검색 시 무손실 이미지 처리를 독립적으로 확인할 수 있습니다.

환자 식별자 및 절차 세부 정보와 같은 DICOM P10 파일의 메타데이터는 환자, 연구 및 시리즈 수준에서 자동으로 정규화됩니다. 이는 불일치를 제거하고 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. DICOM 데이터 요소의 레지스트리를 기반으로 정규화가 수행되어 모든 메타데이터가 보존됩니다. 또한, 16진수 DICOM 태그가 아닌 PatientID 같은 개발자 친화적인 키를 사용하여 정규화된 요소에 액세스할 수 있습니다.

HealthImaging으로 데이터를 가져오는 데는 요금이 부과되지 않습니다. 픽셀 데이터 인코딩 및 메타데이터 정규화가 자동으로 수행됩니다. 이는 고객이 DICOM 수집을 위해 자가 관리형 인프라에서 HealthImaging으로 마이그레이션할 때 비용을 절감할 수 있음을 의미합니다.

실시간 애플리케이션에 최적화된 API

기존 이미지 전송 프로토콜(예: DIMSE 및 DICOMweb)은 클라우드에서 스트리밍할 때 낮은 대기 시간 성능을 제공할 수 있습니다. 그러나 방사선 전문의는 대화형 워크플로 및 진단 애플리케이션을 위해 대기 시간이 짧은 경험이 필요합니다. 따라서 HealthImaging은 지연 시간이 짧은 픽셀 데이터 및 메타데이터 검색을 위해 최적화된 API를 제공합니다.

HealthImaging은 효율적인 메타데이터 인코딩, 무손실 압축 및 프로그레시브 해상도 이미지 데이터 액세스 지원 덕분에 데이터 검색 및 이미지 로드에서 업계 최고의 성능을 제공하도록 특별히 제작되었습니다. 애플리케이션 및 AI 알고리즘은 이미지 데이터를 로드하지 않고도 API를 통해 연구 메타데이터에 효율적으로 액세스할 수 있습니다. 마찬가지로 응용 프로그램은 최신 이미지 압축 덕분에 이미지 품질 저하 없이 API를 통해 이미지 데이터를 직접 로드할 수 있습니다.

HTJ2K 코덱은 JPEG2000보다 훨씬 빠르고 다른 모든 DICOM 전송 구문보다 최소 2배 빠릅니다. HealthImaging을 통해 애플리케이션은 뛰어난 이미지 디코딩 성능을 위해 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령과 함께 HTJ2K를 활용할 수 있습니다. 또한 최신 브라우저는 웹 어셈블리 SIMD(WASM-SIMD)를 활용하여 공간을 적게 차지하는 웹 뷰어에 업계 최고의 성능을 제공할 수 있습니다. 따라서 HealthImagining을 사용하면 애플리케이션이 가장 까다로운 대화형 사용 사례를 충족하는 대기 시간으로 데이터를 검색하고 로드할 수 있습니다.

AWS HealthImaging 파트너와 함께 하세요!

AWS 파트너는 이미 HealthImaging을 사용하여 방사선 전문의, 치료 팀 및 연구원이 사용하는 의료 영상 솔루션을 재구성하고 있습니다.

Wake Forest Baptist Health는 Apollo Enterprise Imaging 및 HealthImaging의 솔루션을 사용하여 방사선과 학생들이 임상 콘텐츠에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있습니다.

“우리는 전사적으로 그리고 전 세계 협력자들과 연구 및 교육을 위해 의료 이미지를 확장하고 공유하고 볼 수 있는 기능이 필요합니다. AWS HealthImaging 및 최첨단 엔터프라이즈 이미징 리포지토리 기술을 사용하여 Apollo EI와 협력하여 이를 가능하게 합니다.” — Josh Tan, Wake Forest Baptist Health의 시스템 관리자

의료 영상 분야의 글로벌 리더인 Philips는 HealthImaging을 차세대 의료 영상 제품군의 기본 요소로 사용할 계획입니다.

“우리의 비전은 임상의와 직원이 증가하는 작업 부하를 관리하고 작업 흐름을 최적화하여 환자 진단 및 치료 시간을 단축하도록 돕는 것입니다. AWS HealthImaging과 같은 AWS 전용 서비스는 Philips가 더 빠르게 혁신하고 고객과 환자에게 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리의 클라우드 지원 HealthSuite Imaging PACS는 AWS HealthImaging을 사용하여 전 세계 임상의의 경험과 접근성을 개선할 계획입니다.” — Shez Partovi, 최고 혁신 및 전략 책임자 겸 Enterprise Informatics 최고 비즈니스 리더, Philips

온프레미스 사일로에서 클라우드로 데이터를 이동하면 혁신을 위한 새로운 기회가 열립니다.

HealthImaging은 기계 학습을 위해 Amazon SageMaker와 통합되어 GPU 가속 컴퓨팅에 대한 액세스를 제공합니다. NVIDIA는 HealthImaging과 원활하게 작동하는 하드웨어 가속 도구 및 오픈 소스 프레임워크에 투자하여 의료 영상 전반에서 알고리즘 개발 및 AI 채택을 발전시키고 있습니다.

“NVIDIA가 공동 설립하고 가속화한 MONAI는 연구 혁신과 AI 애플리케이션을 임상에 적용하는 속도를 높이는 도메인별 의료 이미징 AI 프레임워크입니다. MONAI와 AWS HealthImaging의 통합을 통해 거의 실시간으로 의료 이미지를 보고 처리하고 분할할 수 있으므로 의사 워크플로우를 최적화하고 환자 경험을 향상하며 병원의 효율성을 개선할 수 있습니다.” Prerna Dogra, NVIDIA 헬스케어 AI 제품 글로벌 리드

또한, HealthImaging의 이점을 보다 쉽게 ​​실현할 수 있도록 하고 있습니다.

Dicomatics는 HealthImaging을 사용하여 레거시 환경에서 최신 클라우드 기반 환경으로 엔터프라이즈급 데이터 마이그레이션을 지원하는 솔루션을 포함하여 다양한 솔루션을 제공하는 의료 정보 회사입니다.

“Dicomatics는 원활하고 확장 가능한 의료 영상 데이터 마이그레이션의 선두 주자입니다. 온프레미스에서 클라우드에 이르기까지 우리는 페타바이트 규모의 복잡한 마이그레이션을 처리하는 데 탁월합니다. AWS HealthImaging의 힘으로 고객은 이제 귀중한 데이터 저장, 임상 워크로드 촉진 및 획기적인 연구에 전념하는 전문 클라우드 서비스를 갖게 되었습니다.” – Aviram Biton, 전략적 파트너십, Dicomatics.

정식 출시

AWS HealthImaging은 US East (N. Virginia), US West (Oregon), Europe (Ireland), Asia Pacific (Sydney) 리전에서 정식 출시 되었습니다.  더 자세한 것은 제품 페이지나 제품 설명서를 참고하시기 바랍니다.

– Tehsin Syed, General Manager of Health AI, AWS
– Andy Schuetz, PhD, Principal Product Manager with Health AI, AWS

이 글은 AWS for Industries Blog의 Introducing AWS HealthImaging — purpose-built for medical imaging at scale의 한국어 번역입니다.

Source: AWS HealthImaging 정식 출시 — 대규모 의료 영상을 위한 목적 기반 관리형 서비스