Color Health,혁신적인 암 치료 접근

OpenAI와의 협력

Color Health는 OpenAI와 협력하여 암 환자들이 신속하고 효과적인 치료를 받을 수 있도록 돕는 혁신적인 방식을 개발하고 있습니다. 이들의 새로운 코파일럿 애플리케이션은 GPT-4o를 활용해 진단 과정에서 누락된 정보를 식별하고, 맞춤형 치료 계획을 세워 의료 제공자들이 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

컬러 헬스는 지난 10년 동안 700만 명 이상의 환자에게 의료 접근성을 개선해왔으며, 2023년에는 미국 암학회와 협력해 고용주와 건강보험 계획자들이 암을 효과적으로 관리할 수 있도록 도왔습니다. 암은 미국에서 두 번째로 흔한 사망 원인이자 의료 비용의 주요 원인입니다.

맞춤형 암 치료 계획의 제공

Color Health는 OpenAI의 API를 활용하여 환자의 의료 데이터를 임상 지식과 통합하고, 의료 제공자가 검토 및 수정할 수 있는 맞춤형 치료 계획을 생성하는 코파일럿 애플리케이션을 개발했습니다. Othman Laraki, Color Health의 CEO는 “Color의 목표는 암 전문 지식을 환자의 의료 결정에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 시점에 제공하는 것입니다”라고 말했습니다.

코파일럿 애플리케이션의 기능  

    데이터 추출 및 정규화: 환자의 가족력과 개인 위험 요인 등의 정보를 임상 지침 및 신뢰할 수 있는 출처의 데이터와 통합하여 추출하고 정규화합니다. 다양한 형식의 PDF나 임상 노트에서 일관성 없는 정보를 추출하고 정규화하는 GPT-4o의 능력은 특히 주목할 만합니다.  

    개인 맞춤형 스크리닝 계획: "환자는 어떤 검사를 받아야 할까?"와 같은 주요 질문에 답하여 진단 누락을 식별하고 맞춤형 스크리닝 계획을 생성합니다. 또한, 진단 워크업에 필요한 문서도 자동으로 생성합니다.  

    임상의의 평가 및 수정: 모든 단계에서 임상의가 생성된 출력을 평가하고 수정할 수 있습니다. 이를 통해 코파일럿의 성능을 지속적으로 개선합니다.  

    치료 계획 통합: 최종 결과가 만족스러울 경우, 이를 환자의 기존 치료 계획에 통합하여 사용합니다.  

암 치료 지연의 문제 해결

암의 스크리닝과 진단, 치료는 매우 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 치료가 지연될 경우 사망률이 크게 증가합니다. Color Health는 환자 중 3분의 1 이상이 표준 지침에서 다루지 않는 개인 위험 요인으로 인해 다른 스크리닝 접근 방식을 필요로 한다는 점을 강조합니다.

OpenAI와 함께한 빠르고 안전한 개념 증명

Color는 2023년부터 OpenAI와 협력하여 AI 솔루션을 개발하기 시작했습니다. 초기 단계에서 GPT-4와 GPT-4o의 성능을 테스트하고 복잡한 작업을 해결하는 방법을 개발했습니다. OpenAI의 전문가 가이드와 강력한 모델, HIPAA 준수 데이터 보호 기준을 통해 복잡한 의료 의사 결정을 분해하고 프롬프트를 정제하며, 임상의가 개입하는 워크플로우를 설계하여 코파일럿의 초기 버전을 만들 수 있었습니다.

암 환자 치료 시간을 단축하는 목표

Color Health는 캘리포니아 대학 샌프란시스코 헬렌 딜러 가족 종합 암 센터(UCSF HDFCCC)와 협력하여 이 도구의 영향을 측정할 계획입니다. 초기 구현을 위해 후향적 평가를 수행한 후, UCSF의 모든 신규 암 사례에 코파일럿을 통합할 가능성을 검토하고 있습니다.

미래 전망

Color는 코파일럿을 점진적으로 도입하고 있으며, 자사 임상의에게 적용하여 다양한 품질 보증 단계를 거치고 있습니다. 2024년 하반기까지 AI 생성 맞춤형 치료 계획을 20만 명 이상의 환자에게 제공할 계획입니다. Color Health와 OpenAI의 협력은 암 치료의 접근성과 효율성을 혁신적으로 개선하며, 환자와 의료 제공자 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.