암 치료를 전문으로 하는 여러 주요 의료 기관들이 인공지능(AI)의 잠재력을 최대한 활용하여 이 분야를 발전시키기 위해 파트너십을 구축했습니다. 대형 기술 기업들의 자금 지원과 함께 현금 4,000만 달러를 확보한 ‘Cancer AI Alliance (CAIA)’는 정밀 의학 분야에 있어 중대한 진전을 이룰 잠재력을 지니고 있습니다.
이 동맹의 회원사로는 새로운 노력을 총괄할 프레드 허치슨(Fred Hutchinson)과 존스 홉킨스(Johns Hopkins), 다나 파버(Dana Farber), 슬론 케터링(Sloan Kettering) 등이 참여하며, 정확히는 이들 기관의 암 연구 부서들입니다.
프레드 허치슨의 사장 겸 디렉터인 톰 린치(Tom Lynch)는 본 기관이 위치한 시애틀에서 열린 인텔리전트 애플리케이션 서밋(Intelligent Applications Summit) 무대에서 이 이니셔티브를 발표했습니다. 이 행사를 주최한 벤처 캐피털(VC) 회사 마드로나(Madrona)는 허치슨에 자문사 역할을 하며 이 과정에 깊이 관여해 왔습니다. 린치는 "이는 혁신적 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다. 이는 협력을 통해 진보가 가능하다는 점에 모두가 동의할 수 있는 전례 없는 능력을 의미합니다"라고 말했습니다.
그는 한 센터에서 발생한 희귀 소아암 환자의 경우, 치료법을 개선할 과학적 지식이 또 다른 센터에 고립되어 있으며, 이는 독점적인 방법론과 처리 프로토콜 속에 갇혀 있는 예시를 들었습니다. 그 지식이 학술 문헌을 통해 표류해 나오기까지는 10년이 걸릴 수도 있지만, 그가 지적했듯이 무반응 백혈병을 앓는 아이에게는 그만큼의 시간이 남아있지 않습니다.
물론 AI가 만병통치약은 아니며, 감성적인 호소는 이 문제가 가상의 치료제 발굴 모델로 빠르고 쉽게 해결될 것이라는 뉘앙스를 전달하려는 것은 아닙니다. 하지만 이러한 기관들 사이에서 진행을 도울 수 있는 치료법이나 연구가 공유되지 않는다면, 전체 학문 분야의 속도가 늦춰질 수밖에 없습니다.
문제는 규제 사항, 안전 고려 사항, 그리고 형식 및 데이터베이스의 비호환성 때문에 의료 기관 간 데이터 공유가 결코 간단하지 않다는 점입니다. 슬론 케터링에서 백혈병으로 고통받는 아이를 돕기 위한 연구 결과가 존스 홉킨스에 존재하더라도, 법적 및 기술적으로 공유 가능한 형태로 제공된다는 보장이 없습니다.
이에 새로운 조직은 '연합 학습(federated learning)'을 통해 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 연합 학습이란 원본 데이터의 프라이버시는 유지하면서도 AI 및 기타 컴퓨팅 시스템의 훈련 목적으로 데이터를 활용할 수 있게 하는 일종의 보안 데이터 협력 방식입니다.
만약 연구 기관들이 모두가 존재함을 아는 암에 대한 신약 개발 모델이나 진단 모델 훈련과 같은 공통의 목표에 기여하고, HIPAA와 같은 데이터 통제 규정을 준수한다면 기꺼이 협력할 것입니다. CAIA의 목표는 바로 이 모델 하에 협력 시스템을 구축하는 것이지만, 프레드 허치슨의 부사장 겸 최고 데이터 책임자(CDO)인 제프 리크(Jeff Leek)에 따르면 아직 갈 길이 멉니다.
그는 이것이 분명 가능한 목표이지만, 주요 주체들이 갖춰져야 접근 가능한 기술적 난제라고 설명했습니다. 이처럼 여러 암 연구 센터들을 한데 모으고, 마이크로소프트(Microsoft), AWS, 엔비디아(Nvidia), 딜로이트(Deloitte)의 자본력과 전문성으로 이들을 하나로 묶는 것이 필수적이었으며, 이는 결코 사소한 과정이 아니었습니다. 이제야 비로소 실제 공유 인프라, 표준, 그리고 구체적인 목표(특정 암종이나 치료법에 대한 모델 개발 등)가 구체화되기 시작한 것입니다.
이 4,000만 달러는 언급된 네 개 회사에서 출자한 운영 현금, 서비스, 무형 자산이 결합된 자금이며, 구체적인 집행 일정 없이 투입될 예정이지만, CAIA는 올해 말까지 운영을 개시할 것으로 예상됩니다. 또한, 이 이니셔티브는 2025년 말까지 "최초의 통찰력"을 제공할 것으로 기대됩니다.