“AI·의료데이터 표준화 통해 예방·개인맞춤형 의료로 진화”

[한의신문] 국회 과학기술정보방송통신위원회 최수진 의원(국민의힘)과 한국제약바이오협회(회장 노연홍)는 10일 ‘의료데이터현황과 나아갈 길’을 주제로 바이오헬스디지털혁신포럼 창립총회 및 세미나를 개최하고, 의료 AI 기술의 정확성 제고를 위한 표준화와 더불어 환자 데이터 보안 강화 방안을 모색했다.

‘K-바이오헬스, 변화를 넘어 혁신으로’라는 슬로건으로 창립된 ‘바이오헬스 디지털혁신포럼’은 AI 등 디지털 혁신을 통한 바이오헬스 산업 촉진 및 지원에 관한 법률을 제정하고, 바이오헬스 및 정보통신기술(ICT) 업계 간 네트워킹 및 협업 모델을 도출하기 위해 산학연병정 전문가들이 참여하는 국회단체다.

포럼에는 최수진 의원과 노연홍 한국제약바이오협회장이 공동의장으로, 국민의힘 김기현·안철수·이만희·박준태 의원이 참여하며, △제약·바이오위원회(위원장 이승규·한국바이오협회 상임부회장) △의료기기위원회(위원장 이학종·분당서울대병원 의생명연구원장) △의료서비스위원회(위원장 신수용·카카오헬스케어 선행기술연구소장)으로 나눠 각 세부전략을 수립하게 된다.

▲좌측부터 최수진·권영세·권성동·추경호 의원

이날 최수진 의원은 인사말을 통해 “의료데이터 기반의 정밀의료와 AI·빅데이터 기술을 접목한다면 국민건강 증진과 의료체계의 효율화를 동시에 달성할 수 있을 것”이라며 “이에 대한 개발에 있어 규제 체계 미흡, 데이터 활용 관련 사회적 합의 부족 등 난제가 산적한 바, 이번 포럼이 그 개선의 출발점이 될 것”이라고 강조했다.

이날 참석한 권영세 국민의힘 비상대책위워장은 “AI 결합 의료데이터를 통해 의료진은 정확한 진단과 효율적 치료법을 선택하고, 환자는 의료비 부담을 줄일 수 있도록 국민의힘이 지원을 아끼지 않을 것”이라고 전했으며, 권성동 국민의힘 원내대표는 “개인정보보호, 데이터의 표준화, R&D 지원 확대 등 해결해야 할 과제가 산적해 있는 만큼 이번 포럼에서 지혜를 모으고, 국회 차원에서 지원에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

추경호 의원은 “전 세계는 바이오헬스 시장 선점을 위한 다양한 정책으로 관련 산업 발전을 촉진하고 있기에 이번 포럼에서 제시된 제언을 통해 입법·정책이 뒷받침될 수 있도록 노력할 것”이라고 전했다.

이날 세미나에선 △우리나라의 의료데이터 현황과 나아갈 길(강민수 을지대의료원 전산처 통합전산센터장) △미래의료혁신을 위한 범국가적 멀티모달 파운데이션 모델 구축방안(박래웅 아주대 의료정보연구센터장)을 주제로 발표가 진행됐다.

이날 강민수 센터장은 질병에 대한 치료·처방으로 이뤄지던 의료 패러다임이 AI 기반 의료데이터를 통해 △예방중심의 선제적 대응 △개인맞춤형 처방·진단 △Connected 디바이스·의료진·환자 △원격모니터링 방식으로 전환되는 과정을 소개했다.

강 센터장은 AI 기반 의료데이터가 △AI분석을 통한 진단 정확도 향상 △의료데이터의 디지털화와 데이터 활용 증가 △신약 개발 및 임상 연구 혁신 △의료 비용 절감 및 경제적 가치 창출 △예방 의료서비스 제공 △혁신 기술 도입을 통한 경쟁력 확보 △국제협력과 표준화 촉진 효과를 가져오는 만큼 병원 간 데이터 표준화와 상호 운용성 확보가 필수적이라고 강조했다.

강 센터장은 “AI의 정확성 제고와 통합·분석을 위해선 국제 표준(HL7, FHIR 등)을 도입, 데이터의 상호 운용성을 확보하고, 국가 차원의 데이터 통합 플랫폼을 구축해 병원 간 데이터 교환을 촉진해야 하며, 환자 데이터 관련 법적·윤리적 문제 해결을 위해선 데이터 암호화 및 익명화 기술 적용해 데이터 보안을 강화하는 등 AI활용 윤리 가이드 마련도 필수적“이라고 제언했다.

강 센터장은 특히 기술 인프라 구축과 전문 인력 양성의 필요성을 강조했다.

강 센터장은 “대량의 의료데이터를 저장하고 분석할 수 있도록 클라우드 기반의 의료데이터 저장소와 분석 시스템을 구축해 병원과 연구소가 활용할 수 있는 고성능 컴퓨팅 인프라를 마련하고, 데이터 분석·AI 기술 활용 관련 전문 교육프로그램을 통해 의료진과 AI 전문가 간 협력을 강화해야 한다”고 제언했다.

이어진 발표에서 박래웅 센터장은 국내 의료 관련 AI 연구 개발에 있어 의료기관 및 관련 기업이 보유한 H100 GPU 수량은 수십대에 불과하며, 의료데이터 접근 또한 원천적으로 차단된 상황인 만큼 ‘멀티모달(Multi Modal) 의료 AI 전략’ 수립을 통한 △의료데이터센터 구축 및 분산형 AI 학습 △분산형 바이오헬스 빅데이터 플랫폼의 확장 △연합학습(Federated Learning) 도입 등을 제시했다.

박 센터장은 “의료데이터를 외부로 반출하지 않고, AI를 개발할 수 있도록 정부 추진 ‘분산형 바이오헬스 빅데이터 사업’ 확대해 62개 대학병원의 의료데이터를 공통데이터(CDM)로 표준화하고, 데이터 분석 프로그램을 병원 내부에서 실행하는 방안과 더불어 각 병원에 GPU 인프라를 분산 배치하고, 병원 내 의료데이터로 AI를 학습하는 ‘연합학습’ 기법을 도입해야 한다”고 설명했다.

이날 전상표 대한의료데이터협회 부회장이 좌장을 맡아 진행한 패널토론에서 백영하 보건복지부 보건의료데이터진흥과장은 “올해부터 의료AI 특화 인재 양성 사업을 비롯한 관련 사업에 착수, 응급 등 필수의료에 필요한 AI 구축에 노력하고 있으며, 이러한 사업들이 법과 예산에 따라 진행되는 만큼 국회에서 입법과 제도화에 많은 참여를 부탁드린다”고 전했다.

김수정 과학기술정통신부 데이터진흥과장은 “AI 허브를 중심으로, 의료데이터 활용을 활성화와 의료 인공지능 연구를 지원하겠다”고 말했으며, 김정대 산업통상자원부 바이오융합산업과장은 “디지털헬스케어 산업을 육성하고, 의료데이터 기반 신산업 창출을 위한 지원을 강화하겠다”고 밝혔다.

아울러 소대섭 한국과학기술정보연구원 책임연구원은 “국내 의료 AI 분야는 규제 유연성 부족, 콘트롤타워·거버넌스 역할이 미흡한 바, 이를 개선하기 위해 초기 정부 콘트롤타워로 국제 경쟁력을 확보하고, 이후 민간 주도형 산업생태계로 전환해 개발을 활성화하는 방안도 고려해 볼 수 있다”고 말했다.