헨리 샤인 원, 아마존 세이지메이커 기반 치과 영상 검증 자동화

주장치과 진료 현장에서 발생하는 보험 청구 거절의 주된 원인은 영상 품질 미달입니다. 의료진은 진료 과정에서 영상 품질을 즉각 확인하여 재촬영 여부를 결정해야 합니다. 기존의 사후 검토 방식은 환자의 재방문을 유발하며 시간과 비용을 낭비합니다.

팩트헨리 샤인 원은 아마존 세이지메이커 인공지능을 활용해 '이미지 베리파이' 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 엑스레이 촬영 즉시 1점에서 5점 사이의 품질 점수를 산출합니다. 의료진은 이 점수를 바탕으로 현장에서 즉시 재촬영 여부를 판단합니다.

팩트이미지 베리파이 시스템은 현재 1만 개 이상의 치과 진료소에서 사용합니다. 매주 150만 건 이상의 엑스레이 영상을 처리하며 총 처리 건수는 1,100만 건을 넘어섰습니다.

교차검증헨리 샤인 원은 초기 구축 단계에서 타 클라우드 플랫폼을 사용했으나 임상 현장에 필요한 지연 시간과 비용 효율성을 확보하지 못했습니다. 이에 따라 지연 시간, 정확도, 확장성, 비용 효율성, 글로벌 도달 범위를 충족하기 위해 아마존 웹 서비스로 전환했습니다.

팩트이미지 베리파이 시스템은 영상 촬영부터 결과 확인까지 평균 1.4초, 최대 2.2초 이내의 응답 속도를 보입니다. 수백만 건의 추론 과정에서 시스템 전체 오류율은 0.01퍼센트 수준입니다.

팩트헨리 샤인 원은 인프라 최적화를 위해 그래픽 처리 장치 인스턴스를 기존 ml.g6e.4xlarge에서 ml.g7e.4xlarge로 교체했습니다. 인스턴스 수를 15개에서 10개로 33퍼센트 줄이면서도 응답 속도를 개선했습니다.

주장이 솔루션은 진단용 인공지능이 아닌 품질 관리용으로 설계되어 규제 장벽을 낮췄습니다. 병리학적 진단 대신 영상의 임상적 사용 가능 여부만 판단하여 신속한 개발과 배포를 실현했습니다.

팩트헨리 샤인 원은 앞으로 전 세계 4만 개 이상의 치과 진료소로 서비스를 확장할 계획입니다. 아마존 웹 서비스 클라우드 광역 통신망을 활용하여 미국, 유럽, 캐나다, 아시아 태평양 지역에서 일관된 성능을 제공합니다.

교차검증의료 현장에서는 초 단위의 응답 속도가 중요하며 품질 판단 오류는 임상적 신뢰를 저해합니다. 헨리 샤인 원은 이를 방지하기 위해 에이/비 테스트 프레임워크를 도입하여 무중단 배포를 수행하고 매일 최적화 작업을 반복합니다.

주장실시간 품질 피드백은 치과 진료의 디지털 전환을 가속합니다. 데이터 기반의 자동화는 의료진의 업무 부담을 줄이고 환자에게는 더 나은 진료 경험을 제공합니다.

팩트헨리 샤인 원은 향후 인공지능 모델의 고도화를 통해 더 정밀한 품질 평가 기준을 마련할 예정입니다. 이는 영상 품질 표준화에 기여할 것으로 보입니다.

출처헨리 샤인 원의 아마존 세이지메이커 활용 사례를 공식 블로그를 통해 교차 검증했습니다. (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/real-time-dental-image-verification-with-amazon-sagemaker-ai-at-henry-schein-one/)