AI 기술 적용 가능한 보건·의료 빅데이터 구축할 때

전문가 칼럼  장혁재 연세대 의대심장내과 교수
[2016.6.19.]

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보건·의료 분야는 데이터의 보고다. 전자의무기록 시스템을 통해 환자 진료기록이 체계적으로 수집된다. 다양한 사물인터넷(IoT) 기기를 통해 인체 정보를 병원 울타리 밖에서도 알 수 있다. 인공지능 기술 개발자들이 헬스케어 분야에 먼저 관심을 갖는 이유는 같은 양이라도 인터넷 검색으로 나오는 빅데이터와 전자의무기록의 빅데이터 수준이 다르기 때문이다. 의료기관에선 진단과 치료 행위를 일정한 코드로 관리하고, 전문 교육을 받은 정보 생산자가 한 단계 필터링을 거친 데이터를 생산한다.

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한국은 미국·일본 등에 비해 인공지능 분야 인재 풀이 제한돼 있다. 구글·IBM 왓슨 등에 대응해 우리도 자체 플랫폼 개발을 위해 정부가 민간 역량을 모아 판교에 ‘지능정보연구소’를 만드는 것은 올바른 선택이다. 일단 플랫폼이 만들어지면 인공지능 분야는 경쟁력 있는 영역과 양질의 데이터 문제로 귀결될 것이다. 그렇다면 우리 의료기관이 보유한 보건의료 데이터는 충분한가. 전문화돼 있고 학습에 용이하도록 체계적으로 정리됐는가. 정리되지 않은 빅데이터는 무의미한 잡음과 같다. 단순한 유전자 정보처럼 ‘한국인’에 특화된 데이터는 미국·유럽에 비해 빈약할 수밖에 없다. 보편성을 확보하지 못하면 세계 시장에서 산업적 가치를 획득하기 어렵다. 우리는 세계시장에 표준기술로 활용될 수 있는 경쟁력 있는 데이터 분야를 발굴해야 한다. 양질의 의료 데이터를 인공지능 기술에 맞도록 설계하고 표준화시켜야 한다.

인공지능은 구축된 데이터를 가장 효과적으로 활용할 수 있는 수단이다. 자체 개발 인공지능 플랫폼이 완성될 때까지 기다린 뒤 데이터 구축작업을 시작하면 국제경쟁력의 격차는 더 커질 수밖에 없다.

지난 100여 년간 한국 의료는 미국 등 서양 의료가 만든 지식을 잘 습득해 실행해 왔다. 의료정보시스템과 인공지능 기술이 하나로 연결되는 미래는 우리나라 의료기술이 세계 의료시장을 선도하는 기회가 될 수 있다.

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