암 치료를 전문으로 하는 주요 의료 기관들이 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 파트너십을 결성함. 4천만 달러의 자금과 대형 기술 지원으로 구성된 암 AI 동맹(CAIA)은 정밀 의학의 큰 진전을 이룰 수 있는 중요한 단계가 될 수 있음.
동맹의 구성원은 프레드 허친슨(Fred Hutchinson)으로, 새로운 노력을 조정할 예정이며, 존스 홉킨스(Johns Hopkins), 다나 파버(Dana Farber), 슬론 케터링(Sloan Kettering) 등 이들 기관의 암 연구 부서가 포함됨.
프레드 허친슨의 회장 겸 이사인 톰 린치(Tom Lynch)는 시애틀에서 열린 지능형 애플리케이션 서밋에서 이 이니셔티브를 발표함. 이 행사를 주최한 VC 회사인 마드로나(Madrona)는 허친슨과 밀접하게 협력해왔음. "우리는 이것이 혁신적일 가능성이 있다고 믿음. 이는 함께 일하는 것이 진전을 가능하게 한다는 전례 없는 능력을 나타냄"이라고 린치가 말함.
그는 한 센터에서 희귀 소아암 환자가 치료를 받고 있지만, 더 나은 치료를 위한 과학적 지식이 다른 센터에 고립되어 있는 예를 들음. 아마도 10년 후에 그 지식이 과학 문헌을 통해 퍼질 수 있지만, 린치가 지적했듯이 비반응성 백혈병을 앓고 있는 아이는 그렇게 오랜 시간을 기다릴 수 없음.
AI는 기적의 해결사가 아니며, 이러한 문제를 쉽게 해결할 수 있다는 의미는 아님. 하지만 이러한 조직 간에 치료법이나 연구가 보이지 않으면 전체 분야의 발전이 느려짐.
의료 기관 간 데이터 공유는 규제, 안전 고려 사항, 형식 및 데이터베이스 간 불일치로 인해 간단하지 않음. 슬론 케터링에서 백혈병 환자를 돕기 위한 연구가 존스 홉킨스에 있을지라도, 그것이 법적이고 기술적으로 공유 가능한 방식으로 존재할 것이라는 보장은 없음.
새로운 조직은 연합 학습(federated learning)을 통해 이를 해결할 계획임. 이는 원시 데이터가 비공개로 유지되지만 AI 및 기타 계산 시스템 교육을 위해 사용할 수 있는 안전한 데이터 협업 방식임.
연구 기관들이 모두 알고 있는 암에 대한 약물 발견 또는 진단 모델 교육과 같은 공동 목표에 기여할 수 있다면, HIPAA 및 기타 데이터 통제를 준수하면서 기꺼이 그렇게 할 것임. CAIA의 목표는 이러한 모델 하에 협력 시스템을 만드는 것이지만, 아직 갈 길이 멀다고 제프 리크(Jeff Leek), 프레드 허친슨의 부사장 겸 최고 데이터 책임자가 설명함.
그는 이것이 가능하다고 설명했지만, 기술 측면에서 어려운 문제이며, 주요 참여자들이 자리를 잡은 후에만 접근할 수 있다고 덧붙임. 이러한 암 연구 센터를 정렬하고, 마이크로소프트, AWS, 엔비디아, 딜로이트의 자금과 전문성으로 묶는 것이 필요한 첫 번째 단계였음. 이제 실제 공유 인프라, 표준 및 특정 목표(특정 암 또는 치료 모델 추구 등)가 형성되기 시작할 수 있음.
4천만 달러는 언급된 네 개 회사의 운영 자금, 서비스 및 무형 자산의 혼합이며, CAIA는 올해 말까지 기능을 갖출 것으로 예상함. 이 이니셔티브는 2025년 말까지 "첫 번째 통찰력을 생산"할 것으로 기대됨.
