[한의신문] 대한민국의학한림원(원장 한상원)과 박주민‧차지호‧김예지‧최보윤‧한지아 의원이 공동주최한 ‘AI 기반 의료디지털전환: 의학한림원 정책보고’ 심포지엄이 4일 국회도서관 국가전략정보센터에서 개최됐다. 이날 한상원 원장은 인사말을 통해 “의학한림원은 의료 AI로 의료산업화를 앞당기고 의료민주화를 지향하는데 AI 기술을 적용하기 위해 의학자들과 의학관련 석학자들의 역할을 찾고자 디저털전환특별위원회를 구성해 연구사업을 시작했다”며 “구성원들이 위원회를 통해 오늘날의 AI의 파고를 의료계의 혁신으로 전환하는 역할을 하고자 한 만큼 오늘 마련된 자리가 대한민국 의료를 발전시키는데 도움이 되길 기대한다”고 밝혔다. 이어진 심포지엄에서는 △인공지능으로 가속화하는 디지털 변환(서울의대 이형철 교수) △정밀의료로 시작된 디지털 변환(카카오헬스케어 신수용 상무) △디지털 변환이 현실화하는 원격의료(가톨릭의대 김헌성 교수) 등의 발표가 진행됐다. 이형철 교수는 헬스케어 분야에서 인공지능의 중요성과 의미에 대해 설명하면서 “헬스케어 분야는 사회적으로 많은 비용을 사용하고 있는 분야이며, 사회적 의료 서비스의 공급이 폭증할 것으로 예상되는 분야인 만큼 헬스케어 관련한 AI를 국내에서 보유하는 것이 중요하다”고 밝혔다. 이 교수는 이어 “LLM 모델만으로는 아무 것도 할 수 없으며, 외부 도구와 외부 데이터 그리고 자체 메모리 기능을 갖는 AI 에이전트 개발이 중요하다”며 외부 데이터 표준인 FHIR, MCP 표준 프로토콜, 멀티 에이전트 시스템과 함께 이를 엮을 수 있는 플랫폼 구축에 대해 설명했다. 또한 이 교수는 “추후 연구 개발을 위해서는 데이터가 무엇보다 중요하다”며 “우리나라에는 국가 연구비로 구축된 K-MIMIC, K-CURE 등 대규모 데이터셋들이 있는 만큼 이것을 잘 활용하고, AI 벤치마크 데이터셋을 지속적으로 구축해 나가야 한다”고 강조했다. 이와 함께 이 교수는 “앞으로 다가올 AI 시대에서 누구나 자신이 원하는 에이전트를 개발할 수 있도록 보건의료 AI 교육이 지속돼야 한다”고 덧붙였다. 이어 국내외 기관이 정의한 정밀의료의 개념과 정의에 대해 설명한 신수용 상무는 “보건복지부에서는 정밀의료를 유전체, 환경, 생활습관 데이터 기반 맞춤 예방‧치료의 새로운 의료 패러다임이라고 정의했다”면서, 정밀의료의 핵심 특징으로 △획일적 접근에서 맞춤의료로 전환 △멀티모달 데이터 통합분석 △예방-진단-치료 전주기 최적화 △용어 변화의 표준화 등을 꼽았다. 신 상무는 또 △국가 통합 바이오 빅데이터 사업 △의료데이터 중심병원 사업 △K-CURE 정밀의료 데이터 통합 플랫폼 사업 등을 소개하면서 병원과 정부의 협력을 통한 데이터 거버넌스 구축 및 표준화의 중요성을 강조했다. 특히 신 상무는 “정밀의료의 성공을 위해서는 4가지 핵심 축인 △표준 인프라 △보안·규제 △임상통합·성과 △거버넌스의 균형잡힌 발전이 필수적”이라며 “이를 통해 데이터 활용 촉진과 신뢰성의 동시 달성이 가능하다”고 전했다. 김헌성 교수는 “비대면진료 관련 개정안이 국회를 통과했고 1년 뒤부터는 상용화될 가능성이 있다”며 “비대면진료는 근거를 기반으로 하고 있다는 것이 중요하지만 환자들은 아직까지도 편의성에 집중하는 부분이 있는 만큼 여러 교육 등을 통해 비대면진료의 인식도 상승시켜야 할 의무가 있다”고 운을 뗐다. 이어 비대면진료에 있어 플랫폼의 역할이 상당히 중요해질 것이라고 밝힌 김 교수는 “이러한 플랫폼 업체들을 안 좋은 시각으로만 볼 것이 아니라, 업체들이 앞으로 비대면 진료에서 얼마나 중요한 역할을 할 것인가에 대해 관심을 가지고 함께 움직여야 한다고 생각한다”고 밝혔다. 아울러 김 교수는 비대면진료에 대한 대한민국의학한림원의 기본 입장으로 “‘비대면진료’는 ‘대면진료’의 대체가 아닌 보완수단이며, ‘의사 주도’의 임상적 판단이 최우선인 만큼 시장 논리에 종속되어서는 안된다”며 “‘환자 안전’, ‘의료의 질’, ‘형평성’을 핵심 기준으로 삼아야 한다”고 전했다. 또한 김 교수는 “비대면진료 시범사업의 데이터와 근거 기반 정책을 추진해 단계적 평가 기반을 제도화 해야 한다”며 “1차 의료기관 중심 구조에 동의하며 의료전달체계를 유지해야 한다”고 말했다. 한편 이날 심포지엄에서는 △법과 제도로 다지는 디지털 변화의 기초(동국대 법과대학 김재선 교수) 발표와 함께 윤건호 대한민국의학한림원 부원장, 박정환 보건복지부 보건의료데이터진흥과 의료AI 팀장, 민태원 한국의학바이오기자협회 수석부회장, 박상준 대한의료인공지능학회 정보이사의 패널 토론도 진행됐다.

[한의신문] 해외에서는 의료데이터 활용을 통한 의료AI 발전을 법적으로 뒷받침하고 있는 반면에 우리나라는 데이터 결합·활용의 근거가 불명확하고, 정보주체 통제권 보장도 미흡해 개인정보 보호와 활용의 균형을 전제로 한 의료데이터 특별법 제정이 필요하다는 의견이 제시됐다. 국회입법조사처(처장 이관후)는 최근 ‘의료AI의 마중물인 의료데이터 활용’이란 보고서를 발간, 의료 현장에서 AI의 활용 및 주요국 의료데이터 활용의 법적 근거 등 특별법 제정과 관련한 내용들을 소개했다. 의료 혁신의 핵심: 데이터 접근성과 법제 이 보고서에 따르면 4차 산업혁명 시대의 인공지능은 의료 분야에서 진단, 치료, 예측, 환자 관리 등에 혁신적인 변화를 일으킨다. 의료 인공지능 성능과 신뢰도는 데이터의 질과 양, 그리고 결합·활용할 수 있는 제도적 기반에 따라 좌우돼, 의료 인공지능 고도화를 위해서는 단일 기관의 폐쇄적 데이터뿐 아니라, 의료기관 간 데이터 연계, 공공·생활데이터와의 통합, 다양한 비정형 의료기록의 표준화와 활용이 필수적이다. 현행 법제는 데이터 활용과 개인정보보호 간 적정 균형점을 충분히 마련하지 못하고, ‘개인정보 보호법’은 민감 정보에 대한 보호를 강화, 데이터 재사용과 결합을 제한하여 혁신적 의료 인공지능 개발에 제약이 있다. 의료 현장에서 AI의 활용 실제 의료 인공지능은 의료용 빅데이터를 인공지능으로 분석해 질병을 진단, 관리, 예측하여 의료인의 업무를 보조하는 의료기기를 의미한다. Beth Israel Deaconess Medical Center는 인공지능 기반 현미경을 사용하여 혈액 샘플에서 박테리아를 탐지, 95% 정확도를 기록했으며, 구글의 DeepMind는 안구 스캔 이미지를 분석하여 당뇨병성 망막병증과 같은 안질환을 94% 이상의 정확도로 진단했다. 찰스 다윈 대학은 폐 초음파 영상을 분석하는 인공지능 모델을 개발해 폐렴 및 COVID-19와 같은 질병을 96.57%의 정확도로 진단했다. Insilico Medicine은 인공지능을 활용하여 단 21일 만에 섬유증 치료제 후보 물질을 설계했다. 주요국 의료데이터 활용의 법적 근거 미국의 경우 HIPAA를 제정해 데이터 보안 및 개인정보 보호를 규정했는데, HIPAA의 하부 규칙인 ‘Security Rule’과 ‘Privacy Rule’을 통해 기관에 기술적·관리적 보호대책을 요구한다. 미 법무부와 국가안보국은 비식별화·암호화한 데이터일지라도 다른 국가로 대량 전송하는 경우, 지정국가에 대한 접근을 엄격히 제한하는 ‘Bulk Data Rule’을 시행했다. EU는 2024년 8월, 세계 최초로 포괄적인 ‘인공지능 규제법(AI Act)’을 시행하여 의료기기 등에 적용한데 이어 의료데이터 결합 및 활용을 촉진하고 데이터 보안·프라이버시를 동시에 강화하는 프레임워크를 마련했다. 우리나라는 ‘AI 기본법’, ‘의료기기법’, ‘디지털의료제품법’ 등에서 의료데이터를 다루고 있으나, 세부 운영 기준이나 프로세스는 규정하지 않았다. 특히 데이터 제공 동의 및 활용 거부 등 권리 보장 제도가 상세히 구현되지 않아 데이터 활용 과정을 정보주체가 통제할 수 있도록 하는 법적 장치가 부족하다. 이에 정부는 마이데이터 및 보건의료 빅데이터 정책 확산 과정에서 데이터 전송 요구권, 활용 내역 알림 의무, 동의철회 및 제고 거부 권한 등을 점진적으로 제도화하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 의료데이터 활용 위한 특별법 필요 미국과 EU 모두 의료 인공지능 혁신과 발전을 뒷받침하기 위해 국내 의료데이터의 활용은 폭넓게 개방돼 있지만, 데이터의 해외 유출 억제, 정보주체(환자)의 개인정보 자기결정권 행사 강화, 다중 보안 체계 및 엄격한 사전 인증 절차 도입을 통해 개인정보보호를 최우선시하는 공통점을 보인다. 이에 의료 인공지능 발전을 위해 데이터 접근성과 융합, 개인정보보호와 활용 간 균형을 갖추기 위해 입법 방향을 제안했다. AI 의료기기 경우는 사후에 자동·반복적으로 심사하고, 사전 승인 하에 기능·성능·안전성을 개선할 수 있는 ‘동적 규제’ 개념 도입이 필요하다는 것이다. 또한 의료데이터의 특징을 반영하고 합리적인 거버넌스 체계 구축과 함께 데이터 활용을 체계적으로 관리하기 위해 단일의 법률을 통해 체계적인 규율 체계를 가져가는 것도 바람직하다고 강조했다. 이와 더불어 데이터 활용 과정에서 민감성 의료정보 보호와 처치자의 안전관리 책임 강화를 위해 형사처벌·과징금 등 책임 규정을 적용하도록 의료 빅데이터의 가명처리와 사용과정을 특별법을 통해 명확하게 할 필요가 있다고 제언했다.

▲송기헌·권향엽 의원 [한의신문] 우리나라가 AI 헬스케어 잠재력을 바탕으로, ‘의료 소버린(독자적) AGI(범용 AI) 국가’로 도약하기 위해선 먼저 △데이터 접근 규제 △수가 부재 △GPU 활용 생태계 △AI 전문인력 부족이라는 4대 병목을 해소해야 한다는 주장이 제기됐다. 국회 K-헬스케어·웰다잉포럼(대표의원 송기헌·김성원)은 25일 ‘K-의료데이터 기반 AI 헬스케어 미래전략’을 주제로 정기 세미나를 열고, 한국형 AI 의료혁신 전략을 제시했다. 이날 송기헌 의원(더불어민주당)은 인사말에서 “우리나라가 의료데이터와 의료기술, 헬스케어 기업 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장에서 주도권을 확보하려면 AI 기반 의료혁신 전략과 데이터 활용체계 정비, 글로벌 인재양성이 시급하다”며 “이번 세미나가 K-헬스케어 산업의 세계 진출 전략을 구체화하는 계기가 되길 바란다”고 말했다. 권향엽 의원(더불어민주당)은 “‘글로벌 AI 세계 3대 강국’은 이재명 정부의 핵심 과제로, 특히 AI 헬스케어는 더 이상 선택이 아닌 국민 생존의 길”이라면서 “법·제도와 예산 지원이 함께 뒷받침되도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 이날 세미나에선 △의료데이터와 AI 실증환경(윤사중 존스홉킨스대 생명정보학부 교수) △AI 기반 디지털 재활치료 사례를 통한 의료AI 활용방향(윤찬 에버엑스 대표이사) △글로벌 협력과 실무중심 인재양성 전략(조원영 SW정책연구소 실장)을 주제로 발표가 진행됐다. ■ “소버린 의료데이터 확보해야 한국형 의료 AGI 가능” 윤사중 교수는 의료데이터·유전체 인프라 기반 ‘의료 소버린 AGI 국가’ 도약을 위한 전략으로 △전 국민 단위 소버린 의료데이터 확보 △한국형 의료 특화 파운데이션 모델 및 의료 AGI 개발 △AGI 기반 서비스의 전국 의료 인프라 적용을 제시했다. 윤 교수는 △국가 바이오 빅데이터 사업(100만명 규모의 유전체·임상 정보 구축) △유니스트·한국한의학연구원·제주 가덕 코호트(수만명의 시퀀싱 데이터 축적)를 근거로 “고성능 AI의 핵심은 소버린 의료데이터”라면서 EMR·의료영상·라이프로그·유전체 데이터의 통합·표준화를 제안했다. 윤 교수는 우리나라 의료 AGI 구조를 △인프라 레이어(국산 AI 칩·고성능 연산 인프라) △데이터 레이어(EMR·영상·유전체·라이프로그 통합) △파운데이션 레이어(임상지식·의료제도 내재화된 의료 LLM·멀티모달 모델) △애플리케이션 레이어(진단보조·영상판독·치료계획·신약개발 도구)로 구분한 데 이어 그 핵심 요소로 △Mixture of Experts 기반 전문과별 모델 △최신 의학지식을 반영하는 RAG △감별진단 프로세스 구현을 위한 Chain-of-Thought 설계 △의료진 피드백 기반 학습 구조를 제시했다. 그는 자신이 개발한 ‘닥터 트윈 AI’를 예로 들며 “증상 청취 후 관련 전문 ‘AI 닥터 에이전트’를 호출해 서로 컨설팅하며 감별진단을 수행하는 구조가 이상적”이라면서 “장기적으로는 ‘의사형 AI’와 ‘환자 디지털 트윈’ 통합형 모델로 발전해야 한다고 강조했다. 윤 교수는 K-의료 AGI의 효과로 △의료비 절감 △진료 생산성 향상 △지역·계층 간 의료격차 완화 △만성질환 조기진단·예방의학 강화 △초고령사회 대응 역량 제고를 제시하며 정부 차원의 ‘의료 소버린 AGI 태스크포스’ 구성을 촉구했다. ■ “생애말기까지 내 두 다리로 걷게 하는 AI”…디지털 재활치료의 의미 이어 AI 기반 디지털 치료기기(DTx)의 역할을 ‘웰다잉 관점’에서 제시한 윤찬 대표이사는 “정형외과에서 말하는 웰다잉은 내 두 다리로 끝까지 걷는 것으로, 근골격계 재활에 대한 전 국민적 수요에도 현재 의료체계로는 감당이 불가능하다”고 지적했다. 이에 윤 대표이사는 무릎·허리 만성 통증을 대상으로 한 ‘모라큐어’를 개발 중으로, AI 기반 상태 평가·맞춤 재활운동·심리치료 모듈을 결합해 임상시험에서 높은 순응도(80%)와 효과를 확인했다. 윤 대표이사는 디지털 치료기기를 ‘병원에서 의사가 처방하는 소프트웨어’로 규정하며 웰니스 앱과의 차이를 △질병 치료 목적 △임상시험을 통한 유효성·안전성 확보 △EMR 연동 △보험수가 기반 치료도구라는 점에서 명확히 구분한데 이어 “디지털 치료기기에 대한 보험수가 제도화와 EMR 표준화가 시급하다”고 강조했다. ■ “K-헬스케어 잠재력은 최고, 활용도는 평균 이하…인력이 문제” 조원영 실장은 △글로벌 AI 시장 전망에서 헬스케어는 최상위 성장률 △WEF 보고서: AI 활용 성숙도는 산업 평균 이하 △OECD: 채용공고 중 AI 역량 요구 비율이 1% 미만을 근거로 “AI의 최고 잠재력을 가진 산업은 헬스케어지만, 실제 도입 속도는 산업 평균 이하”라고 진단했다. 이는 규제·수가 부재·레거시 시스템·데이터 품질·의료진 이해 부족 등이 복합적으로 발목을 잡고 있다는 것으로, 조 실장은 에디슨 전기보급·컴퓨터 도입 사례를 언급하며 “핵심 기술 자체는 혁신의 10%이고, 나머지 90%는 조직·제도·인력 등 보완투자이며, 그중 75%가 인재양성에 해당한다”고 강조했다. 그는 우리나라가 추진해야 할 과제로는 △의대-공대-통계-컴공 간 융합 교육 △현직 의료인 대상 리스킬링 프로그램 △의료데이터·임상·AI 설계를 모두 이해하는 ‘의료 AI PM(프로젝트 리더)’ 양성 △병원–대학–기업–정부가 참여하는 실증형 교육 플랫폼을 제시했하며 “AI 전략의 주체는 결국 사람으로, 소버린 의료데이터·의료 특화 AGI·디지털 재활치료 전략이 작동하려면 이를 설계·운영할 의료 AI 인재양성이 가장 시급하다”고 강조했다. ■ “인재·데이터·수가·인프라…의료 AI 성장 가로막는 4대 장벽” 한편 정명진 성균관대 의대 교수가 좌장을 맡아 진행한 패널토론에서 송길태 부산대 AI융합혁신대학원장은 “AI 개발과 디지털 의료기기 검증에는 임상데이터가 필수지만 방대한 데이터를 가진 병원은 의료법·개인정보보호법 때문에 제공이 어렵다”며 “이러한 데이터 접근 장벽은 산학협력과 인재양성을 가로막는 가장 큰 과제”라고 말했다. 최두아 디지털헬스산업협회 이사는 “시장 형성을 고려하지 않은 국가의 R&D 지원과 더불어 디지털 치료기기에 대한 수가 부재가 가장 큰 문제”라고 지적했다. 전유덕 한국산업기술진흥원 산업혁신본부장은 정부의 GPU(AI·딥러닝·고속 연산 장비) 투자와 관련해 “GPU 기술이 매우 빠르게 발전하는 만큼, 이를 실제로 활용할 수 있도록 전처리·실증 중심의 생태계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.

[한의신문] 대한여한의사회(회장 박소연)는 제6회 한의융합인재상 수상자로 배효진 서울대학교 연구연수원을 선정, 5일 여한의사회 진로멘토링에 시상식을 가졌다. 한의융합인재상(구 미래인재상)은 한의학계를 이끌어 나갈 미래가 촉망되는 젊은 여성 한의학 연구자를 발굴·격려하고자 2020년부터 제정해 시상해 오고 있다. 수상자에게는 상금 100만원이 수여되며, ‘2025년 한국여성과학기술단체총연합회 미래인재상’ 후보로 추천된다. 선정위원회의 치열하고 공정한 심사과정을 거쳐 수상의 영예를 안은 배효진 연구연수원은 한의 치료의 뇌과학적 메커니즘을 규명하는 한편 한의학의 임상지식을 체계화한 의료AI를 개발하는 등 한의학 과학화를 선도해 나가고 있다. 또한 인공지능과 한의학을 아우르는 융합적 연구역량을 바탕으로 AI 이론을 활용해 뇌의 학습 저장 원리 및 한의사의 사고모형을 분석하는 독창적인 융합연구를 수행해 왔으며, 세계적인 국제학술지에 연구성과를 게재하는 등 주목받고 있다.

보건복지부(장관 조규홍)는 프레지던트 호텔(서울)에서 ‘AI 헬스케어’ 다부처 협업 패키지의 효율적인 추진과 공동의 성과 창출을 위한 협력 방안을 모색하기 위해 ‘AI 헬스케어 협업과제 사업추진협의체’를 개최했다고 19일 밝혔다. 이번 회의에는 협업 패키지 주관 기관인 보건복지부뿐 아니라 산업통상자원부, 질병관리청, 식품의약품안전처, 한국보건산업진흥원, 한국산업기술기획평가원 및 이번 패키지 사업에 포함된 총 15개 과제의 연구책임자 등 50여 명이 참석했다. ‘AI 헬스케어’ 다부처 협업 패키지는 여러 연구개발(R&D) 사업을 통해 보건의료에 특화된 인공지능(AI) 모델 개발 및 개발한 모델이 실제 의료 현장에 활용될 수 있도록 데이터의 상호운용성 마련과 의료 및 AI 분야 융합인재 양성까지의 과정을 종합적으로 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 이번 협의체에서는 각 부처 개별 과제들의 전문성을 존중하면서도 과제 간 유기적인 연결점을 발굴하여 최적의 협업 모델을 구축하는 방안을 논의했으며, 특히 사업 추진과정에서 데이터 공유·활용, 규제 정합성 검토 등 부처간 협력을 통해 ‘AI 헬스케어’ 분야의 혁신적 성과를 도출하고자 했다. 현재 부처별 AI 헬스케어와 관련한 세부 사업으로는 △다기관-멀티모달 연합학습 기반 의료 인공지능 기술 시범모델 개발 △헬스케어 이종데이터 활용체계 및 인공지능 개발 △의료데이터 합성기술 및 의료AI 기술 기반 디지털의료제품 개발 △의료인공지능 특화 융합인재 양성 사업 △AI 기반 디지털의료제품 안전성‧신뢰성 확보 기술 개발 연구 △첨단의료 AI 헬스케어 토탈 솔루션 R&D 규제정합성 검토 등 제품화 지원 △첨단 AI 기반 의료기기 분야 규제과학 교육프로그램 개발 등 기반 구축 등이 추진되고 있다. 정부는 ‘AI 헬스케어’ 패키지의 성공적인 추진을 통해 혁신적인 AI 헬스케어 서비스가 창출될 수 있도록 앞으로도 중앙부처 및 과제 연구책임자들과의 긴밀한 협력과 소통을 추진할 예정이다.

[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.

[한의신문] 식품의약품안전처(처장 오유경)가 바이오헬스 분야의 제품화를 위해 4개 분야에 대해 6년간 총 57.5억 원을 지원하며, 이 사업 추진을 위한 연구자 공모를 2월3일까지 범부처통합연구지원시스템을 통해 접수한다. 식품의약품안전처는 국가연구개발사업의 연구 성과가 바이오헬스 분야 제품화로 이어질 수 있도록 전문적인 규제지원을 제공하기 위한 ‘바이오헬스 제품화 규제지원 사업’을 올해부터 2030년까지 추진한다고 13일 밝혔다. ‘바이오헬스 제품화 규제지원 사업’은 지난해 6월 제3차 바이오헬스혁신위원회에서 선정한 다부처 협업 국가연구개발사업 5개 분야의 제품화 성공률을 높이기 위해 식약처에서 향후 6년간 추진하는 규제지원 사업(6년간 총 57.5억 지원)이다. 5개 분야는 ①(첨단재생의료) 면역세포 유전자치료제 전주기 개발, ②(첨단재생의료) 유전자치료제 딥테크 연구개발 지원, ③(디지털 바이오헬스) 사용자 중심 보건의료 데이터 활용 활성화, ④(디지털 바이오헬스) 첨단의료 AI 헬스케어 토탈 솔루션, ⑤(감염병 백신) 팬데믹 대비 mRNA 백신개발 및 신속개발체계 구축 지원 등이다. 해당 사업에서는 다부처 협업 국가연구개발사업 5개 분야 중 ➀면역세포 유전자치료제 R&D 규제정합성 검토 등 제품화 지원, ➁유전자치료제 딥테크 R&D 규제정합성 검토 등 제품화 지원, ③첨단의료AI 헬스케어 토탈 솔루션 R&D 규제정합성 검토 등 제품화 지원, ④팬데믹 대비 mRNA 백신 개발 R&D 규제정합성 검토 등 제품화 지원 등 4개 분야에 대해 전문적인 규제대응 전략을 개발한다. 식약처는 이번 사업이 식‧의약 혁신 제품의 안전성‧유효성‧품질과 관련한 평가기준, 방법, 요건 등을 진단해 규제대응 전략을 안내하여 시행착오를 줄이고 신속하게 제품화하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다. 식약처는 연구과제 수행자를 2월3일까지 공모 중이며, 연구과제와 관련된 자세한 사항은 범부처통합연구지원시스템(ww.iris.go.kr) 및 식품의약품안전처 연구관리시스템(rnd.mfds.go.kr)에서 확인할 수 있다. 식약처 관계자는 “앞으로도 규제전문성을 바탕으로 발전 잠재력과 미래 먹거리 산업으로 유망한 바이오헬스 분야 혁신제품이 개발돼 제품화될 수 있도록 최선을 다해 지원할 계획”이라고 밝혔다.

[한의신문=주혜지 기자] 한국보건의료연구원(원장 이재태·이하 NECA)은 AI 의료기술의 건강보험 적용에 대한 의견을 조사한 결과가 영상의학 주요 국제학술지 Korean Journal of Radiology (KJR)에 게재됐다고 밝혔다. KJR은 2022년 과학저널랭킹(SJR)에서 방사선학·핵의학·영상학 분야 최상위권인 Q1 등급을 받은 바 있는 세계적인 학술지다. 이번 조사는 NECA가 수행한 ‘AI 소프트웨어 의료기기의 의료현장 적용을 위한 평가방안 마련 연구’(연구책임자 박성호 교수·설아람 연구위원)의 일환으로, 의료AI가 제공하는 가치 중 어떠한 가치에 건강보험 적용이 필요한지에 대해 다양한 이해관계자의 의견을 수렴했다. 응답자는 △환자 44명 △산업계 종사자 64명 △의료계 종사자 60명 △보건의료 관련 정부·유관기관 관계자 32명 등 총 200명으로 구성됐다. 의료AI의 가치는 임상 결과, 경제적 측면, 조직 측면, 비임상 환자중심결과(patient-centered outcome, 이하 PCO)로 분류했다. AI 사용 경험이 축적되면서 AI 사용과 연관된 현저한 진단능력의 향상이나 치료효과성이 입증되는 경우는 많지 않고 AI가 PCO 관점의 이익을 제공하는 경우가 상대적으로 많은 것으로 알려져, 특히 PCO를 주목했다. 주관연구책임자인 박성호 교수(서울아산병원 영상의학과)는 “본 연구는 의료AI의 독특한 특성을 반영한 개선된 평가방안과 최신의 이론적 근거를 제시하고자 했다. 연구 결과에도 불구하고 아직 의료AI의 임상 평가에서 PCO에 대한 고려는 초기 단계임을 고려할 때, 향후 관련 데이터가 축적되면 PCO의 가치에 대한 의견이 변할 수도 있으므로 추후 관찰이 필요하다”라고 밝혔다. 공동 연구책임자인 NECA 설아람 연구위원은 “최근 보건의료 분야에 다양한 AI 기술이 개발되고 임상 현장에 도입되고 있다. 본 연구 결과가 의료AI의 적절한 가치를 입증할 수 있는 근거 창출을 지원하고 안전성 및 효과성이 확보된 AI 의료기술의 활성화에 기여할 수 있기를 기대한다”라고 전했다. AI가 제공하는 가치 요소에 대한 설명과 다면적 가치에 따른 AI 의료기술의 유형에 대한 대표 예시는 ‘AI 의료기술의 다면적 가치평가 예시집’을 참고하면 된다. 예시집은 한국보건의료연구원 누리집(www.neca.re.kr)에서 내려받을 수 있으며 본 연구에 대한 더 상세한 내용은 5월 중 연구원 누리집에서 확인할 수 있다.

[한의신문=강환웅 기자] 과학기술정보통신부(장관 이종호·이하 과기정통부)는 의료 분야의 국제공동연구를 지원하는 ‘2024년 의료데이터 분석 지능형 SW 협력’ 사업을 22일부터 공고한다고 밝혔다. 현재 의료 분야는 의료AI, 디지털치료기기 등 디지털 혁신 기술을 활용한 디지털헬스케어 시장이 급성장 중으로, 국내 AI 경쟁력 강화 및 의료 선진화를 위해 정부 차원의 전략적 국제협력과 함께 국제공동연구를 통한 선진기술 확보의 필요성이 증가하고 있다. 이에 올해 50억원 규모로 신규 추진하는 ‘의료데이터 분석 지능형 SW 협력’ 사업은 기존의 국내외 선진기관 간 단편적 연구를 넘어, 의료AI 또는 디지털치료기기 분야에 대해 연구개발형과 사업화형 등 2개 유형으로 구분해 총 3개 과제를 지원한다. ‘연구개발형’은 의료데이터 확보, 의료AI 또는 디지털치료기기 개발, 국내외 의료기관 대상 임상시험 등 초기개발 단계에 대해 2개 과제를 지원하며, ‘사업화형’은 의료AI 또는 디지털치료기기의 임상시험, 인허가 획득 등 서비스의 안정성·유효성 확보 및 글로벌 사업화를 위한 1개 과제를 지원한다. 국내외 의료데이터 확보 및 개발되는 의료AI·디지털치료기기의 신뢰성, 유효성 및 안정성 검증을 위해 많은 비용과 시간이 필요한 의료 분야의 특수성을 고려해 연구개발형은 연간 16억원 이내, 사업화형은 연간 18억원 이내 규모로 최대 3년 동안 지원할 예정이다. 이번 사업에 관심이 있는 ICT 기업과 의료 데이터 수집·가공, 성능평가, 실증(임상) 등을 추진할 수 있는 의료기관, 연구역량을 보유한 대학 등은 컨소시엄을 구성해 지원할 수 있으며 과제 추진계획, 기술개발 역량, 국제협력의 구체성 등을 종합적으로 마련한 연구개발계획서를 제출하면 된다. 과제 신청을 위한 구체적 지원 내용과 선정 절차 등 공모에 대한 상세 내용은 범부처연구지원시스템(www.iris.go.kr) 및 정보통신기획평가원(www.iitp.kr) 누리집에서 확인할 수 있으며, 세부적인 내용은 오는 30일 개최되는 사업설명회를 통해서도 확인이 가능하다. 엄열 과기정통부 인공지능기반정책관은 “디지털 기술 패권 경쟁이 심화되고 본격적인 AI·디지털 시대가 도래함에 따라 첨단 기술의 시너지 창출을 위한 글로벌 연구 협력 체계 구축은 필수”라며 “의료 분야 등 AI 혁신이 기대되는 분야에 대한 국제공동연구를 통해 선도적인 AI 역량을 확보하고 디지털 혜택을 전 사회가 향유할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

한국보건산업진흥원(원장 차순도·이하 진흥원)이 10일 서울 프레지던트호텔에서 ‘제1회 보건산업정책연구포럼’을 진행한 가운데 의료 인공지능(AI)과 관련해서 전문가들의 다양한 논의가 진행됐다. 차순도 원장은 개회사에서 “의료AI는 다른 분야와 달리 환자의 생명을 다루기 때문에 안전하게 활용하는 것이 매우 중요한 이슈”라면서 “의료AI 사용이 증가하면서 이로 인한 위험성 또한 늘어나고 있는 만큼 윤리적인 이슈에 대해 제도적 장치가 필요한 시점”이라고 이번 포럼 개최의 의의에 대해 설명했다. ◇ 2030년 의료AI 시장 248조억 원 규모 전망 ‘의료AI의 안전한 활용을 위한 윤리적 장치’를 주제로 진행된 이날 포럼에서는 △의료AI의 현황 및 전망(김은영 진흥원 보건산업정책연구센터 박사) △의료AI의 법과 규범(이원복 이화여대 법학전문대학원 교수) △의료AI의 산업화와 윤리(이일학 연세대 의과대학 교수) 등의 주제발표가 이뤄졌다. 김은영 박사는 “최초의 의료AI는 1972년 감염병 진단을 위해 쓰였던 MYCIN”이라고 소개하며 “처음에 MYCIN이 사용될 때 당시에는 기대가 많았지만 여러 가지 한계점으로 인해 보급되지는 못했다”고 설명했다. 하지만 의료AI는 이후 머신러닝, 딥러닝, 챗GPT가 적용되면서 점차 진화를 거듭하고 있다. 현재는 의료데이터를 분석해 인사이트를 도출해 줄 뿐 아니라, 의료데이터를 판독하고 도와주기도 한다. 또한 연속데이터를 모니터링·예방·예측하는 것도 가능해졌다. 중국에는 의료AI가 예진까지 진행하는 AI병원이 생기기도 했다. 김 박사는 “앞으로 의료AI 개발은 더욱 빨라질 것”이라며 “의료AI 시장은 연평균 37% 성장해 2030년에는 1879억 달러(약 248조억원) 규모에 이를 것으로 예측되고 있다”고 말했다. 의료AI 분야에서 챗GPT와 같은 생성형 AI 트렌드도 지속될 것으로 전망한 김 박사는 “대규모 언어모델 중심에서 향후에는 이미지생성모델로 발전해 나갈 것으로 보인다”면서 “Generalist Medical AI의 활용도 증가할 것으로 예상된다”고 분석했다. 김 박사는 의료AI 기술 개발시 규제적·법적·윤리적 이슈에 대한 지속적인 연구와 기술혁신이 필요하다고도 강조했다. 그는 “의료AI가 현장에 도입·적용·안착되기 위한 현실적인 고민도 필요하다”면서 “인간과 AI 간 상생과 보완을 통해 함께 공진화해야 할 것”이라고 밝혔다. ◇ 의료AI는 고위험AI일까…신중한 고려 필요 이원복 교수는 의료AI와 관련한 법과 규범에 대해 소개했다. 현재 대한민국뿐 아니라 여러 국가에서 의료AI를 고위험AI로 구분하고 이를 위한 규제 방안을 마련하고 있다. 이 교수는 “국내외 AI 규제 법률안에서 고위험AI라는 카테고리를 만들어 상대적으로 두터운 규제를 하는 것은 소비자의 신체에 미치는 물리적인 위해를 예방하기 위한 것”이라면서 “또한 차별이나 불평등과 같은 기본권 침해를 방지하는데 목적이 있다”고 말했다. 이 교수는 다만 의료AI에 대한 규제를 늘리는 새로운 법률안 도입에 대해서는 신중해야 한다고 말했다. 그는 “기존에 마련된 의료기기 규제 체계가 의료AI로 인해 환자에게 발생할 수 있는 물리적인 위해를 예방하는 역할을 이미 담당하고 있다”면서 “적어도 우리나라 의료 환경에서 의료AI로 인해 심화되거나 고착될 수 있는 기본권 침해의 문제는 크게 우려되지 않는 상황”이라고 덧붙였다. 이 교수는 “반면 일반법 상의 고위험AI 규제를 의료AI에 적용시킬 경우 중복규제 우려가 제기되는 상황”이라며 “또한 이러한 규제가 도입될 경우 의료인들이 환자의 치료에 도움이 되는 의료AI의 사용을 꺼리는 등 많은 부작용이 예상되므로 신중한 고려가 필요하다”고 말했다. ◇ 시민들의 우려 해소할 수 있는 의료AI 정책 필요 이일학 교수는 “의료AI의 도입이 보건의료의 영역을 넘어 생활의 모든 영역에 영향을 미칠 수 있다”고 전망했다. 때문에 시민들의 우려를 해소할 수 있는 제대로 된 의료AI 정책이 필요하다는 것. AI에 대한 사회적·학문적 관심은 이미 증가해 있는 상황이다. 의료AI를 다룬 논문이 최근 급증하고 있다는 게 이를 방증한다. 또한 앞으로 소비자 수준의 의료AI는 광범위하게 활용될 것으로 예상된다. 이 교수는 이렇게 급성장하는 의료AI를 대비하기 위해선 새로운 평가체계를 마련해야 한다고 강조했다. 그는 “전통적인 AI 평가체계에서는 의료AI를 정의하는 개념이 모호하다”면서 “무엇을 평가할 것인가부터 하나하나 따져봐야 할 시점”이라고 말했다. 이 교수는 의료AI의 합법성·윤리성을 확보하기 위해서는 사람과 AI 사이 역할 분담의 균형을 맞추기 위한 고민이 선행돼야 한다고 말했다. 그는 “의료AI가 보건의료 영역에서 어떤 개선을 가져오는지 입증할 필요성이 있다”면서 “의료AI를 사용하는 각 단계 관련자들의 행위 규범을 고려한 방안이 필요하다”고 제언했다.