AWS SageMaker Data Agent: 의료 데이터 분석 몇 주 → 며칠로

의료 데이터 분석, 몇 주가 며칠로 단축된다

AWS가 의료 데이터 분석을 위한 AI 에이전트 SageMaker Data Agent를 공개했다. 역학자나 임상 연구자가 자연어로 질문하면, AI가 알아서 SQL과 Python 코드를 생성하고 실행한다.^[AWS]

기존에는 의료 데이터 분석을 위해 여러 시스템을 돌아다니며 데이터 접근 권한을 기다리고, 스키마를 이해하고, 코드를 직접 작성해야 했다. 이 과정이 몇 주씩 걸렸다. SageMaker Data Agent는 이걸 며칠, 심지어 몇 시간으로 단축한다.^[AWS]

솔직히, 의료 데이터 분석은 항상 병목이었다. 역학자들이 데이터 준비에 80% 시간을 쓰고 실제 분석은 20%만 하는 구조였다. 분기당 2~3개 연구밖에 못 하는 게 현실이었다.

SageMaker Data Agent는 이 비율을 뒤집는다. 데이터 준비 시간을 대폭 줄여서 실제 임상 분석에 집중할 수 있게 해준다. 개인적으로는 이게 환자 치료 패턴 발견 속도에 직접적인 영향을 미칠 거라고 본다.

특히 코호트 비교와 Kaplan-Meier 생존 분석 같은 복잡한 작업을 자연어로 요청할 수 있다는 게 인상적이다. “남성 바이러스성 부비동염 환자 vs 여성 환자 생존 분석해줘”라고 말하면 AI가 알아서 계획을 세우고 코드를 작성하고 실행한다.^[AWS]

SageMaker Data Agent는 두 가지 모드로 동작한다. 첫째, 노트북 셀에서 직접 인라인 프롬프트로 코드를 생성할 수 있다. 둘째, Data Agent 패널에서 복잡한 분석 작업을 구조화된 단계로 분해해 처리한다.^[AWS]

에이전트는 현재 노트북 상태를 파악하고, 데이터 카탈로그와 비즈니스 메타데이터를 이해해서 맥락에 맞는 코드를 생성한다. 단순히 코드 조각을 뱉어내는 게 아니라 전체 분석 계획을 세운다.^[AWS]

Deloitte 조사에 따르면 의료 경영진 92%가 생성형 AI에 투자하거나 실험 중이다.^[AWS] 의료 AI 분석 도구 수요는 계속 늘어날 것이다.

SageMaker Data Agent 같은 에이전트형 AI가 의료 연구 속도를 높이면, 신약 개발이나 치료 패턴 발견에도 긍정적 영향을 줄 수 있다. 근데 한 가지 우려되는 건 데이터 품질이다. AI가 아무리 빨라도 입력 데이터가 엉망이면 결과도 엉망이니까.

Q: SageMaker Data Agent 비용은?

A: SageMaker Unified Studio 자체는 무료다. 다만 실제 컴퓨팅 리소스(EMR, Athena, Redshift 등)는 사용한 만큼 과금된다. 노트북은 처음 2개월간 250시간 무료 티어가 있어서 가볍게 테스트해볼 수 있다.

Q: 어떤 데이터 소스를 지원하나?

A: AWS Glue Data Catalog, Amazon S3, Amazon Redshift, 그리고 다양한 데이터 소스에 연결된다. 기존 AWS 데이터 인프라가 있다면 바로 연동할 수 있다. 의료 데이터 표준인 FHIR이나 OMOP CDM과도 호환된다.

Q: 어떤 리전에서 사용 가능한가?

A: SageMaker Unified Studio가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있다. 서울 리전 지원 여부는 AWS 공식 문서에서 확인하는 게 좋다.

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