브라질 정글 깊숙한 곳, 처방전 하나가 생사를 가를 수 있는 곳 브라질 아마존 깊숙한 곳, 인구 2만 2천 명의 카라카라이(Caracaraí)에는 단 한 명의 약사가 있다. 34세 사무엘 안드라데(Samuel Andrade)가 바로 그 주인공이다. 매일 아침 8시부터 수백 건의 처방전을 처리해야 하는 그에게, 실수는 곧 환자의 생명과 직결된다.
사무엘 안드라데(Samuel Andrade) 약사 (사진 출처: rest of world)
배를 타고 며칠을 걸려 약을 받으러 오는 환자들 앞에서, 안드라데는 늘 시간에 쫓겼다. 처방전마다 약물 데이터베이스를 뒤져가며 안전성을 확인하는 일은 몇 시간씩 걸리기 일쑤. 인터넷도 불안정한 이곳에서 최신 의약품 정보를 찾는 것은 더욱 어려웠다.
구글·아마존이 뒷받침한 '노해름(NoHarm)' 프로젝트 올해 4월, 안드라데에게 특별한 동료가 생겼다. 브라질 비영리단체 노해름(NoHarm)이 개발한 AI 처방전 검토 시스템이다. 구글, 아마존, 오라클, 엔비디아, 게이츠재단 등이 7년간 지원해 만들어진 이 시스템은 놀라운 성과를 보여주고 있다.
 안드라데 약사가 노해름을 사용하는 모습 (사진 출처: rest of world)
안드라데의 처방전 처리 능력이 4배 증가했다. 도입 후 몇 달 만에 50건이 넘는 위험한 처방 오류를 잡아냈다. "즉시 작동하고 물리적 보고서 대신 디지털 데이터를 활용합니다." 안드라데가 전하는 변화의 체감도다.
형제의 일요일 점심 테이블에서 시작된 혁신 노해름의 시작은 소박했다. 약사인 아나 헬레나(Ana Helena)와 컴퓨터 과학자인 그녀의 형 엔히케 디아스(Henrique Dias)가 포르투 알레그리 집에서 일요일 점심을 먹으며 나눈 대화에서 비롯됐다. 형제는 약사들이 겪는 서류 작업과 연구의 악몽을 기술로 해결하고자 했다. 수천 건의 실제 처방전 데이터를 바탕으로 머신러닝 모델을 훈련시켰다. 약물 조합, 용량 오류, 부작용 상호작용 등 수많은 실제 사례를 학습한 AI는 이제 숙련된 전문가도 놓칠 수 있는 패턴을 찾아낸다.
노해름 AI 웹사이트
핵심은 '지원'이지 '대체'가 아니다. 노해름은 결정을 내리는 것이 아니라 의료진의 판단을 돕는다. "경고를 제공하고, 전문가가 환자의 필요에 따라 평가하도록 합니다."라고 디아스 CEO는 설명한다.
브라질이 AI 의료 혁신의 숨은 강자가 될 수 있는 이유 브라질은 AI 도입에 늦었다. 지난해 5만 개가 넘는 공공 의료기관 중 단 1%만이 AI를 사용했다. 하지만 역설적으로 이것이 브라질의 장점이 될 수 있다. 브라질의 통합 의료 시스템은 세계에서 가장 야심찬 국가 주도 무료 의료 프로그램이다. 시민권자가 아니어도 누구나 무료로 이용할 수 있는 이 시스템은 2억 명 이상을 대상으로 한다. 이는 AI 개발에 있어 독특한 이점을 제공한다. 분산된 시스템이나 사유화된 데이터를 가진 다른 국가들과 달리, 브라질의 중앙집중식 기록은 공공과 민간 데이터를 통합하고 대규모로 AI 도구를 테스트할 수 있는 드문 기회를 제공한다.
브라질 약사들의 업무 모습 (사진 출처: 노해름 인스타그램)
정글에서 증명되는 AI의 실용성 카라카라이 같은 오지에서 노해름의 효과는 극명하게 드러난다. 네덜란드보다 넓은 아마존 지역을 담당하는 이곳에서, 환자들은 만성 질환으로 여러 약물을 동시에 복용하는 경우가 많아 처방전 검토가 복잡하다. "많은 것들이 우리 눈을 피해 넘어가거나, 우리가 단순히 모르는 경우가 있습니다. 이 시스템으로 정보를 훨씬 빠르게 교차 확인할 수 있어요." 안드라데의 말이다. 농촌 의사 나일론 데 모라에스(Nailon de Moraes)도 AI의 도움을 실감하고 있다. 최근 노해름이 그의 처방전 4건을 위험하다고 표시했는데, 실제로 한 약의 용량이 너무 높았고, 다른 환자에게는 하루 중 다른 시간에 복용해야 하는 두 약을 동시에 처방했던 것이 밝혀졌다. "이 일은 감당하기 힘들어요. 특히 저 같은 젊고 경험이 적은 의사들에게는요." 데 모라에스의 솔직한 고백이다.
아마존 지역에서 환자를 이송하는 모습 (이미지 출처: Sora로 생성)
아직 남은 과제들 물론 완벽하지는 않다. 노해름의 초기 훈련은 주로 브라질 남부 병원의 처방전을 바탕으로 했기 때문에, 아마존 지역에 흔한 말라리아 같은 열대 질병에 대해서는 상대적으로 '질병 편향'을 보일 수 있다. 인터넷 연결이 불안정해 시스템이 작동하지 않는 경우도 있고, 의료진이 AI 보조 도구를 제대로 활용하는 방법을 배우는 데 시간이 필요하다는 지적도 있다. 하지만 디아스 CEO는 낙관적이다. "새로운 지역의 데이터와 현지 약사들의 피드백으로 알고리즘을 빠르게 업데이트할 수 있습니다."
노해름 AI의 지식 기반 모델 (이미지 출처: 노해름 인스타그램)
확산 가능성이 큰 모델 현재 브라질에서 가장 가난한 지역 20개 도시가 노해름을 사용하기 시작했다. 공공 의료기관에는 무료로 제공하고, 민간 의료기관에서는 유료로 서비스를 제공하는 이 모델은 다른 개발도상국에도 확산될 가능성이 크다. 아마존 정글 깊숙한 곳에서 시작된 이 AI 혁명은, 의료 자원이 부족한 전 세계 어디에서나 생명을 구할 수 있는 기술이 될 수 있음을 보여주고 있다. 기술이 정말 필요한 곳에서, 정말 중요한 일을 하고 있는 것이다. | 
브라질 정글 깊숙한 곳, 처방전 하나가 생사를 가를 수 있는 곳
브라질 아마존 깊숙한 곳, 인구 2만 2천 명의 카라카라이(Caracaraí)에는 단 한 명의 약사가 있다. 34세 사무엘 안드라데(Samuel Andrade)가 바로 그 주인공이다. 매일 아침 8시부터 수백 건의 처방전을 처리해야 하는 그에게, 실수는 곧 환자의 생명과 직결된다.
사무엘 안드라데(Samuel Andrade) 약사 (사진 출처: rest of world)
배를 타고 며칠을 걸려 약을 받으러 오는 환자들 앞에서, 안드라데는 늘 시간에 쫓겼다. 처방전마다 약물 데이터베이스를 뒤져가며 안전성을 확인하는 일은 몇 시간씩 걸리기 일쑤. 인터넷도 불안정한 이곳에서 최신 의약품 정보를 찾는 것은 더욱 어려웠다.
구글·아마존이 뒷받침한 '노해름(NoHarm)' 프로젝트
올해 4월, 안드라데에게 특별한 동료가 생겼다. 브라질 비영리단체 노해름(NoHarm)이 개발한 AI 처방전 검토 시스템이다. 구글, 아마존, 오라클, 엔비디아, 게이츠재단 등이 7년간 지원해 만들어진 이 시스템은 놀라운 성과를 보여주고 있다.
안드라데의 처방전 처리 능력이 4배 증가했다. 도입 후 몇 달 만에 50건이 넘는 위험한 처방 오류를 잡아냈다.
"즉시 작동하고 물리적 보고서 대신 디지털 데이터를 활용합니다." 안드라데가 전하는 변화의 체감도다.
형제의 일요일 점심 테이블에서 시작된 혁신
노해름의 시작은 소박했다. 약사인 아나 헬레나(Ana Helena)와 컴퓨터 과학자인 그녀의 형 엔히케 디아스(Henrique Dias)가 포르투 알레그리 집에서 일요일 점심을 먹으며 나눈 대화에서 비롯됐다.
형제는 약사들이 겪는 서류 작업과 연구의 악몽을 기술로 해결하고자 했다. 수천 건의 실제 처방전 데이터를 바탕으로 머신러닝 모델을 훈련시켰다. 약물 조합, 용량 오류, 부작용 상호작용 등 수많은 실제 사례를 학습한 AI는 이제 숙련된 전문가도 놓칠 수 있는 패턴을 찾아낸다.
노해름 AI 웹사이트
핵심은 '지원'이지 '대체'가 아니다. 노해름은 결정을 내리는 것이 아니라 의료진의 판단을 돕는다. "경고를 제공하고, 전문가가 환자의 필요에 따라 평가하도록 합니다."라고 디아스 CEO는 설명한다.
브라질이 AI 의료 혁신의 숨은 강자가 될 수 있는 이유
브라질은 AI 도입에 늦었다. 지난해 5만 개가 넘는 공공 의료기관 중 단 1%만이 AI를 사용했다. 하지만 역설적으로 이것이 브라질의 장점이 될 수 있다.
브라질의 통합 의료 시스템은 세계에서 가장 야심찬 국가 주도 무료 의료 프로그램이다. 시민권자가 아니어도 누구나 무료로 이용할 수 있는 이 시스템은 2억 명 이상을 대상으로 한다.
이는 AI 개발에 있어 독특한 이점을 제공한다. 분산된 시스템이나 사유화된 데이터를 가진 다른 국가들과 달리, 브라질의 중앙집중식 기록은 공공과 민간 데이터를 통합하고 대규모로 AI 도구를 테스트할 수 있는 드문 기회를 제공한다.
브라질 약사들의 업무 모습 (사진 출처: 노해름 인스타그램)
정글에서 증명되는 AI의 실용성
카라카라이 같은 오지에서 노해름의 효과는 극명하게 드러난다. 네덜란드보다 넓은 아마존 지역을 담당하는 이곳에서, 환자들은 만성 질환으로 여러 약물을 동시에 복용하는 경우가 많아 처방전 검토가 복잡하다.
"많은 것들이 우리 눈을 피해 넘어가거나, 우리가 단순히 모르는 경우가 있습니다. 이 시스템으로 정보를 훨씬 빠르게 교차 확인할 수 있어요." 안드라데의 말이다.
농촌 의사 나일론 데 모라에스(Nailon de Moraes)도 AI의 도움을 실감하고 있다. 최근 노해름이 그의 처방전 4건을 위험하다고 표시했는데, 실제로 한 약의 용량이 너무 높았고, 다른 환자에게는 하루 중 다른 시간에 복용해야 하는 두 약을 동시에 처방했던 것이 밝혀졌다.
"이 일은 감당하기 힘들어요. 특히 저 같은 젊고 경험이 적은 의사들에게는요." 데 모라에스의 솔직한 고백이다.
아마존 지역에서 환자를 이송하는 모습 (이미지 출처: Sora로 생성)
아직 남은 과제들
물론 완벽하지는 않다. 노해름의 초기 훈련은 주로 브라질 남부 병원의 처방전을 바탕으로 했기 때문에, 아마존 지역에 흔한 말라리아 같은 열대 질병에 대해서는 상대적으로 '질병 편향'을 보일 수 있다.
인터넷 연결이 불안정해 시스템이 작동하지 않는 경우도 있고, 의료진이 AI 보조 도구를 제대로 활용하는 방법을 배우는 데 시간이 필요하다는 지적도 있다.
하지만 디아스 CEO는 낙관적이다. "새로운 지역의 데이터와 현지 약사들의 피드백으로 알고리즘을 빠르게 업데이트할 수 있습니다."
노해름 AI의 지식 기반 모델 (이미지 출처: 노해름 인스타그램)
확산 가능성이 큰 모델
현재 브라질에서 가장 가난한 지역 20개 도시가 노해름을 사용하기 시작했다. 공공 의료기관에는 무료로 제공하고, 민간 의료기관에서는 유료로 서비스를 제공하는 이 모델은 다른 개발도상국에도 확산될 가능성이 크다.
아마존 정글 깊숙한 곳에서 시작된 이 AI 혁명은, 의료 자원이 부족한 전 세계 어디에서나 생명을 구할 수 있는 기술이 될 수 있음을 보여주고 있다. 기술이 정말 필요한 곳에서, 정말 중요한 일을 하고 있는 것이다.