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2026년 09월 20일 (일)

심평원, 인공지능 기반 연구지원 플랫폼으로의 도약 나선다

심평원, 인공지능 기반 연구지원 플랫폼으로의 도약 나선다

국선표 실장 “AI·데이터 활용해 국민 및 의료 현장의 변화 이끌어 나갈 것”
빅데이터실, 전문기자단과 간담회 개최…향후 AI 활용전략 등 공유

빅데이터1.jpg

 

[한의신문] 건강보험심사평가원(원장 홍승권·이하 심평원)이 단순한 데이터 제공기관의 역할을 넘어 인공지능(AI) 기반 연구지원 플랫폼으로의 도약에 나선다.

 

심평원 빅데이터실(실장 국선표)은 23일 출입 전문기자단과의 간담회를 통해 ‘AI 파운데이션 모델 구축 3개년 로드맵과 향후 AI 활용 전략 및 방향 등을 공유했다.

 

이날 국선표 실장은 심평원이 추진하는 전 국민 진료정보 공통데이터모델(CDM) 기반 AI 파운데이션 모델은 단순한 검색기능을 넘어, 건강보험 영역의 전문지식을 집중 학습한 고도화된 생성형 AI 모델이라며 즉 연구자가 연구과제를 수행하며 특정 연구질문에 대한 분석을 요청하면, AI가 이에 대해 분석 결과값을 답할 수 있는 시스템이라고 설명했다.

 

이에 심평원은 올해부터 3개년 로드맵에 따라 단계적으로 구축사업을 진행하게 되며, 올해에는 연구 설계시 필요한 데이터 및 연구방법을 학습시켜 연구자 질문에 실시간으로 답변하는 연구지원 AI 모델 구축에 나선다. 이어 ’27년에는 연구 분석에 필요한 분석쿼리 작성 및 통계분석 등 코드 자동설계 기능을 탑재한 분석지원 AI 모델개발을, ’28년엔 연구자가 요청한 분석 결과값을 AI가 직접 도출해 제공하는 고도화된 연구수행 AI 모델을 완성한다는 계획이다.

 

보건의료 공공데이터 통합으로 지··공 강화

특히 심평원은 보건의료 공공데이터 통합을 통한 지역·필수·공공의료 지원체계 강화를 AI 활용 전략 및 방향으로 삼고 다양한 정책을 추진할 방침이다.

 

즉 보건의료 AI는 지역·필수·공공 의료시스템 강화를 위한 구조적 도구이며, 기존 시스템 구조를 증폭시키는 기제(機制), AI는 의료비 증가를 억제하고 환자 안전을 높일 수 있으며, 만성질환 패러다임 변화와 지역의 진료 역량을 높일 수 있는 수단이라는 것.

 

이에 법적·제도적으로 고착된 의료 분야 AI 거버넌스(통합플랫폼)을 구축해 의료·복지 데이터와 통합과 더불어 근거기반 평가 건강 형평성 모니터링 체계 도입 인력역량 강화 등으로 통해 기존 건강불평등 해소에 적극 나설 예정이다.

 

이를 위해 공공의료·복지 통합 데이터 연계 거버넌스 위원회 설치 의료정보 교류 표준의 공공기관 연계 및 복지 데이터 분야로 확장 가명정보 결합절차 간소화 및 공동심사체계 제도화 등 단계별 추진과제를 선정해 정책 도입 속도와 범위를 결정해 나갈 계획이다.

 

빅데이터2.jpg

 

국선표 실장은 심평원 빅데이터실에서 구상하고 있는 중장기 비전은 보건의료 분야 AX 기반 조성과 데이터 경제를 선도하는 데이터 혁신 플랫폼 조직으로 자리매김하는 것이라며 앞으로 기관간 데이터 연계를 통해 국민의 삶에 실질적인 도움이 되거나 보건의료 정책 수행 업무 효율성을 높일 수 있는 분야를 적극 발굴하고 추진해 나가는 것은 물론 데이터가 단순히 축적되는데 그치지 않고 정책과 서비스 혁신으로 이어질 수 있도록 연결고리 역할을 강화하는 등 AI와 데이터를 활용해 실제 국민과 의료 현장의 변화를 이끌어 나가는 것을 궁극적 목표로 삼고 업무 혁신을 이뤄나가겠다고 강조했다.

 

연구자들의 심평원 데이터 활용의 어려움 개선

현재 연구자들이 심평원의 데이터활용시 데이터 이용 상담부터 제공까지 한 달 이상 기간이 소요되고 있다는 점과 데이터 구조가 복잡해 처음 이용시 데이터 분석 과정에서 어려움을 겪고 있다.

 

이에 빅데이터실에서는 이러한 어려움을 개선하고자 최근 개정된 가명정보 처리 가이드라인에서는 데이터 위험도(저위험·중위험·고위험)에 따른 적정성 검토 절차가 차등 적용됨에 따라 데이터 위험도가 낮을수록 제공기간이 단축될 것으로 예상된다. 또한 지속적인 교육을 통해 이용자의 이해도를 제고하고, ‘(가칭)HIRA Data Playgroud’ 운영을 통해 심평원이 보유한 보건의료데이터를 자유롭게 체험함으로써 연구자의 데이터 친밀감 제고 및 시행착오 최소화를 유도해 나갈 예정이다.

 

이와 함께 연구자들이 맞춤형 연구 분석 신청시 상담을 통해 확인된 수요가 높은 데이터는 대조군 데이터와 사망원인정보로 나타난 가운데 빅데이터실에서는 보다 양질의 정보 제공을 위한 업무도 추진할 방침이다.

 

국 실장은 대조군 데이터는 비교 연구를 위해 중요한 기준으로 활용되며, 일정 규모의 샘플링된 대조군 데이터를 구축해 오는 9월부터 연구자가 자유롭게 활용할 수 있도록 할 예정이며, 사망원인정보는 보건의료 연구에서 매우 중요한 결과변수임에도 심평원이 보유하고 있지 않은 정보인 만큼 해당 데이터를 보유한 관련 기관과 협력해 제공할 수 있도록 노력할 계획이라며 대조군 데이터와 사망원인정보를 적극적으로 개방한다면 근거가 명확한 연구 수행과 실효성 있는 정책대안 제시가 가능할 것으로 기대된다고 밝혔다.

 

 

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