[디지털비즈온 김맹근 기자] 미래 보건의료 데이터 기반 인공지능 활성화 정책 방향 설정을 위해 국내외 다양한 데이터 및 인공지능 플랫폼 현황을 분석한다. 현재 정부 주도로 보건의료 데이터 활성화 기반을 조성하기 위해 중장기 추진 방향을 제시하며 미래 의료 인공지능 활성화 생태계 조성에 박차가 한다.

데이터 활용을 위한 플랫폼 구축, 양질의 데이터 개방, 데이터･인공지능 활용 전주기 지원체계 마련, 법제도 개선 등(보건의료 데이터･인공지능 혁신전략) 이다.

보건의료 인공지능 플랫폼은 ICT 기반 위에서 의료데이터와 응용 서비스(의료 진단기기, 헬스 케어) 간에 데이터 플랫폼을 포함하여 인공지능 관련 정보, 서비스 등을 교류하는 장이라 한다.

보건의료 인공지능 플랫폼 형태 및 현황은 인공지능 고도화를 위해 데이터 공유방식에 따라 크게 분산형 (distributed), 중앙식(centralized), 연합 학습형(decentralized federated) 플랫폼으로 구분한다. 분산형 플랫폼은 공통데이터모델(Common Data Model)의 도입과 함께 전국 40개 대학병원이 연구용 데이터를 표준화하는 계기로 작용한다.

보건의료 인공지능 플랫폼 현황

구축 방향 및 시스템 구성도는 방대한 의료 빅데이터를 기반으로 오류 없이 활용하기 위해 병원별 특성을 고려한 맞춤형 최적화 시스템 설계이다. 인공지능 머신러닝 연구의 기반이 학습데이터 생성을 위해 데이터 수집･전처리･가공･표준화 등의 절차마련한다.

보건의료 인공지능 데이터 기반 융복합 플랫폼을 활용하여 질병 유발 요인분석, 의약품 효과 및 부작용 분석, 의료비 증가요인 분석 등 다양한 보건의료서비스에 활용한다.

구축 필요성 및 방향은 진단 및 치료과정에서 첨단의료기기와 기술 활용은 진화하고 있으나 의료데이터의 복잡성은 더욱 높아지는 실정이다. 의료데이터의 표준화를 기반으로 많은 임상연구가 진행되고 있으나, 병원별 이질적인 인프라로 유의미한 결과 도출 곤란하다.

동일 질환 환자에 대한 의료진들의 진료 소견이 각자의 데이터 해석 능력에 따라 차이 발생하며, 방대하고 다양한 의료 빅데이터 중 진료과정에서 활용할 유의미한 데이터의 선별 어려움이 있다.

데이터･플랫폼

데이터 기반의 인공지능 플랫폼을 구축하기 위해서는 민간･공공분야 보건의료 기관 간의 협력 모델 구축이 필수적이다. 병원별로 공유 가능한 핵심적인 공통 데이터 요소를 도출하여 시작 단계에서부터 향후 병원 간의 플랫폼 연계 가능한 거시적 관점의 기반 win-win 전략 마련이 필요하다.

고품질의 인공지능 개발이 가능하기 위해서는 양질의 데이터 생산, 집적, 공유, 활용이 가능한 유통 인프라 체계화 필요하다. 데이터의 접근성을 높이고, 임상 실증을 지원할 수 있는 플랫폼 기능의 진화가 요구된다. 단순히 질병 극복에 국한되지 않고 병원의 환자 경험 개선과 경영 효율화 등을 이끌어내기 위한 플랫폼 기능의 확장이 필요하다.

향후 확장성(데이터 확대, 기능 확장성, 상호호환성 등) 있는 통합플랫폼으로 진화하기 위해서 오픈소스 기반의 하이브리드, 멀티클라우드를 이용한 다기관 연계 클라우드 구축 필요하다. 다기관의 다양한 데이터의 생성주기 관리, 배포, 연계, 활용을 통한 공유서비스 등 자원통합관리에 용이하다. 향후 다양한 의료기관으로의 연계･확장성을 고려하여 기술적용의 유연성을 보유한 오픈소스 기반 플랫폼 구현이 필요하다.