AI 선진국 위한 '바이오 데이터' 활용·정책적 지원 목소리↑

'제약바이오산업의 AI 대전환' 토론회 열려
 바이오 데이터 활용 위한 법 제도·정책 개선 요구
"연합학습으로 데이터 정보 보호·활용 동시 가능"
정부·제약바이오협회 등 'K-멜로디' 사업 진행 속도

장봄이 기자 (bom2@medipana.com)2024-09-27 05:56

[메디파나뉴스 = 장봄이 기자] "우리나라는 인공지능(AI) 생명과학의 핵심 요소 중에서도 희소성이 높은 '바이오 데이터'를 활용해 AI 선진국으로 나아가야 한다."

김화종 K-멜로디 사업단장은 26일 서울 여의도 국회에서 열린 '제약바이오산업의 AI 대전환' 토론회에 참석해 "국내 바이오 산업을 견인할 수 있는 구체적인 법안이 필요하다"면서 이같이 말했다. 

AI 생명과학의 핵심 요소인 ▲바이오데이터 ▲클라우드 컴퓨팅 ▲AI소프트웨어 중에 국내에서는 바이오데이터를 강화해 AI 선진국 대열에 합류해야 한다는 목소리다.

김화종 단장은 "바이오 데이터의 공익화를 위해 공공 예산이 투입된 데이터와 국민으로부터 생산된 바이오 데이터를 공익화, 공동 자산화 하는 전략이 필요하다"면서 "바이오 데이터 활용을 위해 법 제도와 정책, 사업 등이 요구되는 상황"이라고 설명했다.

방안 중 하나로는 '연합 학습'의 AI 기술 도입을 꼽았다. 연합 학습은 여러 기관이 보유하고 있는 데이터를 직접적인 공유 없이 AI 모델 파라미터(가중치)만 공유하는 방식을 말한다. 지난 2017년 구글에서 제안했으며, 각 기관의 데이터 프라이버시를 보호하면서 AI 모델 성능을 전체적으로 개선하는 방법이다.

김화종 단장은 "연합학습으로 민감한 정보의 보호와 활용이 동시에 가능하다"면서 "기관 사이에 데이터 공유는 매우 어려운 것이 현실인데 연합학습을 도입하면 모델 가중치만 공유해도 데이터를 직접 공유하는 효과를 얻을 수 있을 것"이라고 강조했다.

연합학습을 도입한 사례로는 미국 엔비디아의 AI 시스템 '클라라 FL'이 대표적이다. 

엔비디아에서 개발한 환자 데이터를 보호하는 AI 시스템으로, 여러 의료기관이 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 AI 모델을 훈련할 수 있는 환경을 제공해 준다. 환자의 개인정보 보호가 매우 중요한 의료 분야에서 유용하게 사용될 수 있는 셈이다.

프랑스 바이오 기업인 오우킨도 병원과 연구소가 데이터를 중안에 모으지 않고도 협력해 AI 기반의 신약개발 연구를 진행하고 있다.

김화종 단장은 "연합학습을 활용하면 개인정보 보호와 활용, 목적 지향의 데이터 활용, 데이터의 가치 산정 등 장점이 있다"면서 "데이터의 가치 산정의 경우 포털 사이트에 뉴스 제공과 마찬가지로 데이터가 사용되고 난 후에 특정 데이터가 AI모델 개선에 기여한 정도를 상대 평가하는 것이 가능해진다"고 설명했다.

현재 국내에서는 정부와 제약바이오협회가 연합학습 기반의 신약개발 가속화 프로젝트인 K-멜로디 프로젝트를 진행하고 있다. 

김 단장은 이 사업에 대해 "유럽연합(EU)의 멜로디 사업을 벤치마킹한 프로젝트"라면서 "제약사와 연구소, 대학, 병원 등에 분산된 신약개발 관련 데이터의 안전한 활용이 가능한 연합학습 기반의 AI 신약개발 플랫폼을 구축하고 있다"고 말했다.

K-멜로디 사업단은 데이터 소유자와 AI 모델 공급자, 플랫폼 개발자 등과 협력 사업을 추진하고 있다. 데이터 기반의 협력 생태계를 조성하고, 실무위원회와 운영 협의체 등을 운영한다. 오는 2028년까지 추진하며, 예산은 총 348억원이 투입된다.

또한 김 단장은 '바이오 데이터 활용 촉진법'을 언급했다. 김 단장은 "공공 연구비가 투입된 사업의 데이터를 활용하도록 의무화 할 필요가 있다"면서 "국가 연구 데이터와 국민 바이오 데이터의 공익화, 연합학습에 제공 의무화가 요구되는 시점"이라고 전했다.

정부는 AI 디지털 전환 등에 지속적인 지원을 약속했다. 

김정대 산업통상자원부 바이오융합산업과장은 이 자리에서 "제약바이오 산업의 패러다임 전환 시기에 아이디어를 발굴하고, 신약 혁신제품을 위해 중요한 이슈"라면서 "데이터의 경우 소유권과 개인정보에 대한 상충 문제가 있어 이를 어떻게 극복할 지, 산업부 역할에 대해 고민해보겠다"고 밝혔다.

김정대 과장은 이어 "현재 국가 바이오 빅데이터 구축사업을 진행하고 있고, 좋은 AI 모델을 만들 수 있도록 노력하겠다"면서 "산업부 역할 중에 하나인 AI 디지털 전환에서 지원을 이어갈 것이며, AI를 활용할 수 있는 제약바이오 분야의 전문인력 양성, 규제 샌드박스 등을 통해 사업을 지원하도록 할 것"이라고 말했다.

산업계에서는 구체화된 AI 정책 지원에 대한 요구도 나왔다. 신현진 목암생명과학연구소 소장은 "신약 개발과 위탁생산개발(CDMO)가 다르듯이 필요한 AI도 같을 수 없다. 신약개발 측면에서만 봐도 임상시험 진입 전후로 요구되는 AI가 다르다"고 설명했다.

신 소장은 "현재까지 전 임상 단계에 (AI 도입) 노력이 집중된 것이 사실이고, 앞으로 어느 개발 단계에 AI 접목을 집중할지 정책적인 고려가 필요하다"고 설명했다.

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