Carta Healthcare, AI로 의료 데이터 분석 혁신

Carta Healthcare는 여러 모델을 평가한 결과, Claude가 임상 문서를 이해하고 해석하는 데 가장 적합하다고 판단했다. 특히, 임상 언어(Clinical Language)의 복잡성을 이해하고, 여러 문서 간의 상충되는 정보를 비교 분석하는 능력에 주목했다. 이는 단순한 규칙 기반 시스템이나 NLP(Natural Language Processing)로는 해결하기 어려운 문제였다. AI 환각(Hallucination)을 방지하고, 의료 데이터의 정확성을 확보하기 위해 Claude를 선택했다.

Carta Healthcare는 AI 모델의 성능이 모델 자체뿐만 아니라, 모델에 제공되는 맥락(Context)에 의해 결정된다는 점을 강조한다. 즉, 완벽한 프롬프트(Prompt)도 불완전하거나, 순서가 잘못된 정보로 인해 제대로 작동하지 않을 수 있다. 사전 절차 체중 측정(Pre-procedure Weight)의 예시처럼, 정확한 데이터를 추출하기 위해서는 특정 시간 범위와 관련된 맥락을 정확하게 구성해야 한다. 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 통해 각 데이터 포인트에 적합한 정보를 제공하는 것이 핵심이다.

Lighthouse는 데이터 추출 과정의 투명성(Transparency)을 확보하여 임상 전문가의 신뢰를 얻었다. 각 데이터 포인트에 대한 근거와 Claude의 추론 과정을 함께 제공하여, 전문가가 결과를 검증하고 임상적 판단을 내릴 수 있도록 지원한다. 또한, 임상 전문가의 피드백을 바탕으로 프롬프트를 개선하여, 시스템의 정확도를 지속적으로 향상시킨다. 멀티모달 분석(Multimodal Analysis)을 통해 다양한 형태의 의료 데이터를 통합 분석하고, 시스템의 정확도를 높였다.

Lighthouse는 한 대형 병원에서 연간 22,000건 이상의 수술 사례를 처리하며, 98-99%의 높은 정확도를 달성했다. 이는 업계 표준인 추상화 정확도 측정 지표이다. Carta Healthcare는 10배의 성장(10x Growth)을 기록하며, 125개 이상의 병원을 지원하고 있다. 임상 전문가의 피드백을 통해 프롬프트를 개선하여, 1주일 내에 새로운 기능을 배포(Ship in a week)하는 등 시스템의 지속적인 발전을 이루고 있다.