Google·Taiwan, 20년 건강 데이터를 Gemini 기반 당뇨 위험 선별에 투입

Google와 Taiwan의 협업은 국가 단위 preventive AI가 pilot을 넘어 실제 public-health workflow로 들어가는 사례에 가깝다. Google은 3월 4일, Taiwan 보건복지부(MOHW) 산하 National Health Insurance Administration(NHIA)와 함께 Gemini, Google Cloud, 그리고 population-scale health records를 결합해 당뇨 위험을 더 일찍 찾아내는 체계를 구축하고 있다고 설명했다. 목표는 분명하다. 거의 전 국민을 포괄하는 단일 payer health system의 데이터를 활용해 의사의 시간을 더 효율적으로 쓰고, 합병증이 커지기 전에 고위험 환자를 먼저 찾아내는 것이다.

첫 번째 production system은 AI-on-DM (Artificial Intelligence on Diabetes Mellitus)이다. Google에 따르면 Taiwan의 health system은 20년이 넘는 securely aggregated 데이터를 갖고 있지만, 기존 risk assessment는 여전히 사람의 시간이 많이 드는 작업이었다. 이전에는 환자 1명 평가에 평균 20분이 걸렸고, 20,000명을 선별하려면 40명의 전문가가 3주 동안 쉬지 않고 일해야 했다. NHIA가 만든 AI-on-DM model과 Google Cloud concurrency를 결합한 뒤에는 case당 처리 시간이 25초로 줄었고, 20,000건 평가를 90분 이내에 끝낼 수 있게 됐다. Google은 이를 14,400x efficiency boost라고 설명했다.

이 workflow의 핵심은 doctor replacement가 아니라 clinician support다. Google은 model이 data pattern을 먼저 표시하고, 최종 clinical review와 intervention 판단은 의료진이 맡는 구조라고 밝혔다. 여기에 patient-facing layer도 추가된다. Google에 따르면 NHIA는 이번 달 정부 health app 안에 Gemini 기반 health assistant를 도입할 예정이며, 이 앱은 10 million명이 사용한다. Assistant는 clinical guidelines에 근거한 personalized suggestion을 제공해 환자가 일상적인 관리 조언을 더 쉽게 받을 수 있도록 설계됐다.

확장 계획과 의미

Google은 이번 발표가 단발성 demo가 아니라 이미 진행 중인 Taiwan 내 의료 AI 도입의 연장선이라고 강조했다. 예로 China Medical University Hospital의 MedLM cancer-care 적용, Chang Gung Memorial Hospital의 AI-enhanced ultrasound diagnostics, Taipei Medical University affiliated hospital의 clinician-shortage 대응 workflow를 들었다. 또 NHIA가 MedGemma를 활용해 30,000건이 넘는 pathology report를 처리했다고 밝혔다.

Community rollout도 함께 붙었다. Google.org는 Digital Humanitarian Association에 $1 million USD를 지원했고, 이 자금은 300 community centers, 240,000 health check-ins, 그리고 환자 지원을 맡을 200 local caregivers training에 쓰일 예정이다. NHIA는 같은 framework를 hypertension과 hyperlipidemia에도 확장할 계획이라고 밝혔다. 발표 내용이 계획대로 안착하면 Taiwan 사례는 국가 health system이 isolated AI demo를 넘어 routine preventive care로 옮겨가는 과정을 보여주는 중요한 reference가 될 가능성이 크다.