SageMaker Data Agent를 활용한 임상 데이터 분석 자동화 가이드

클리니컬 데이터 분석 자동화를 위한 SageMaker Data Agent 활용 가이드

소개
의료 및 보건 산업 분야는 하루가 다르게 급증하는 방대한 양의 임상 데이터를 다루고 있습니다. 하지만 데이터를 활용한 연구와 분석이 빠르게 진행되지 못하는 이유는 주로 복잡한 데이터 구조와 기술적 장벽 때문입니다. 환자 케어 및 질병 분석에 특화된 의학 연구자들은 데이터 질의, 추출, 분석을 위해 직접 SQL, Python, PySpark 코드를 작성해야 했고, 이는 수 주간의 시간이 소요되는 과정이었습니다. 이를 해결하기 위해 AWS는 2025년 11월, Amazon SageMaker Unified Studio에 'SageMaker Data Agent'라는 새로운 내장형 데이터 분석 도우미 기능을 도입했습니다.

이 글에서는 Amazon SageMaker Data Agent를 활용하여 병원 및 연구기관이 헬스케어 데이터를 어떻게 자동화하고 빠르게 해석하며, 임상 질문으로부터 인사이트 도출까지의 과정을 얼마나 효율적으로 단축할 수 있는지를 소개합니다.

본론

1. 헬스케어 분석에서의 주요 과제
   병원, 정부기관, 제약사 등에서 생성되는 임상 데이터는 매우 크고 복잡합니다.

• 복잡한 데이터 구조: 의료 데이터는 환자, 진단, 절차, 약물 등 다양한 테이블과 코드 체계를 갖고 있으며 이를 파악하는 것만으로도 분석 시작까지 수일이 소요됩니다.
• 기술적 장벽: 대부분의 역학 연구자와 임상 전문가는 통계와 의학 도메인에는 능숙하지만, 대규모 데이터를 다루기 위한 코드 개발에는 어려움을 겪습니다.

2. SageMaker Data Agent의 기능과 활용 방법
   SageMaker Data Agent는 자연어 기반 인터페이스로, 임상의나 데이터 분석가가 기술적인 코딩 지식 없이도 복잡한 질의를 수행할 수 있게 도와줍니다.

• 데이터 탐색 자동화: AWS Glue Data Catalog와 통합되어 데이터 구조를 자동으로 이해하고 연결합니다.
• 자연어 질문 → 코드 자동 생성: 예를 들어 “당뇨병 환자와 고혈압 환자의 동반질환 비교”라는 질문을 입력하면, 필요한 테이블을 자동으로 식별하고 분석 계획을 설계합니다.
• 최적화된 언어 선택: SQL, Python, PySpark 중 효율적인 언어를 선택해 타당성 있는 코드를 생성합니다.
• 분석 자동화: 데이터 에이전트는 코호트 정의 → 기초 통계 파악 → 통계적 비교 → 시각화 순서로 분석을 자동으로 수행합니다.

3. 사례: 임상 코호트 비교 및 생존 분석 자동화
   한 대학병원의 역학 연구원이 상악동염(viral sinusitis), 당뇨병, 고혈압 환자를 대상으로 코호트 비교 및 생존 분석을 실시하는 사례를 기준으로 진행됩니다.

• 위 연구원은 과거에는 각 데이터를 다른 시스템에서 탐색하고, 수동 SQL 및 Python 코드를 생성해야 했습니다. 하지만 Data Agent를 통해 즉시 접근 가능한 데이터셋을 확인하고, 자연어 입력으로 전체 분석 계획과 코드를 자동 생성할 수 있게 되었습니다.

• 예: “상위 20개 질병과 해당 질병에 걸린 예방접종 환자 분석” 또는 “상악동염 남성 환자 vs 여성 환자 비교 및 생존 분석”과 같은 자연어 질문 → 코호트 기술통계 → 생존곡선 → 시각화 대시보드까지 전 자동화됩니다.

• 사용자는 각 단계마다 분석 계획을 확인하고 수정을 거친 후 실행할 수 있으며, 실패 시 ‘AI로 해결’ 기능을 통해 자동 코드 수정도 가능합니다.

4. 분석 배포 및 재현성 확보
   Data Agent로 구성된 모든 분석은 Jupyter 노트북 상에서 문서화되고, 재현 가능한 형태로 저장됩니다. 이는 다양한 임상 전문가 리뷰와 법적 컴플라이언스를 위한 아카이브 자료로 활용 가능합니다.

결론
SageMaker Data Agent는 헬스케어 분석을 위한 코호트 구성, 자연어 질의, 통계 분석 및 시각화까지 전체 과정을 자동화하고 효율화하는 강력한 도구입니다. 기존 주 단위 분석 흐름을 수 시간 이내로 단축하며, 분석가가 기술적 세부사항보다 임상 해석에 집중할 수 있도록 환경을 제공합니다. 인사이트 도출의 속도를 높이고 연구 역량을 확장하고자 한다면 SageMaker Data Agent 도입은 최적의 선택이 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/agentic-ai-for-healthcare-data-analysis-with-amazon-sagemaker-data-agent/