210819 "의료 데이터 개방, 계속 지연되면 의료 AI 기업 영속 어렵다"

"의료 데이터 개방, 계속 지연되면 의료 AI 기업 영속 어렵다" < AI&정책 < 정책 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

"의료 데이터 개방, 계속 지연되면 의료 AI 기업 영속 어렵다" - AI타임스

 

- 네이버클라우드 류재준 이사, '헬스케어 빅데이터 개방화 전략 학술 대회' 발표
- 의료계 “의료 데이터 개방에 동의하나 속도가 관건”...해결 이슈들 산재
- 국가R&D과제 의료데이터 공유의무화 예정...개방효용성 판단 지표개발 중

 

(사진=행사 캡처)

 

의료 데이터 개방이 지연되는 상황이 계속 이어질 시 의료 인공지능(AI) 기업 영속이 어려워질 것으로 우려됩니다.
-네이버클라우드 류재준 이사

 

 

병원의 의료 데이터 개방이 늦어지면 의료 AI 기업에 큰 타격을 줄 수 있다는 산업계 주장이 나왔다. 기업과 투자자 모두 의료 데이터 개방을 염두에 두고 의료 AI 사업을 바라보고 있기 때문.

 

최근 의료 AI 분야에서는 기술 특례 상장사가 다수 등장했지만 아직 본격적인 매출은 내지 못하고 있는 상황이다.

의료계에서도 의료 데이터 개방은 당연한 흐름이라고 보는 분위기다. 다만 표준화와 같은 선결과제에 대해 대책을 세우면서 속도를 내야한다는 입장이다.

의료 데이터 개방 초기에 시행 착오가 발생할 시 책임을 누구에게 어떻게 물을 지에 대해서도 지침을 마련해야 한다는 주장이다.

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지난번 기사 리뷰 게시물에서도 언급되었던 '책임'과 관련된 문제가 의료 AI 분야에서도 동일하게 언급된다. AI를 활용하는 상황에서 어떤 문제가 일어났을 때, 누구에게 책임을 물어야 하는가? 인공지능 모델을 개발한 개발자? 의료 데이터를 제공한 병원? 인공지능 모델을 선택한 관계자? 책임을 묻는다고 한다면 AI를 (그 어떤 분야든) 활용할 수 있을 것인가?

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한국보건의료정보원 주최로 18일 열린 ‘헬스케어 빅데이터 개방화 전략 학술대회’에서는 의료 데이터 개방과 표준화 작업 현황과 방향에 대해 의료계·산업계 전문가들이 의견을 나눴다.

 

(사진=행사 캡처)

 

이날 행사에서 류재준 이사는 의료 AI 산업계 입장을 대변해 의료 데이터 개방에 속도를 높여야 한다고 주장했다.

류 이사는 “개방화가 지연되다보니 실제 산업 성공 사례가 드물다. 기술 상장은 하더라도 매출로는 이어지지 못하고 있다. 이러한 상황이 계속 이어지면 기업 영속이 어려울 것으로 우려된다”고 말했다.

그는 “개방이 됐을 때를 염두에 두고 많은 기업들이 사업을 하고 있고, 실제로 많은 VC들이 투자하고 있다. 코로나19확산으로 의료 AI 산업에 관심이 집중되고 있는데 (만약 개방을 하지 않는다면) 분위기가 역행할 수 있다”고 강조했다.

 

발표 중인 네이버클라우드 류재준 이사(사진=행사 캡처)

 

보건의료 분야 산업계 대부분에서는 의료 데이터 필요성을 절실히 느끼고 있으며 유료 데이터 구매 의사도 충분한 상황이라는 주장이다.

 

류재준 이사는 “최근 진행한 설문조사에 따르면 기업 대부분이 의료 데이터 사용, 특히 유료 데이터 구매 의사가 있는 상황이다. 의료 데이터 사용이 가능하다면 쓸 것인지, 구매해서 사용할 것인지 200개 기업에 물은 결과, 90% 이상이 의료 데이터 사용은 필수적이며 유료 구매 의사가 있다고 답했다”고 말했다.

 

그러면서 “국내보다 해외 시장을 공략하는 기업들도 많은데 이들이 국내에서 충분히 테스트를 거쳐 힘을 기를 수 있는 기회를 가진다면 좋겠다”고 전했다.
 

 

◆의료계 “데이터 개방에 동의하나, 선결 과제 보며 진행해야”

 

의료계에서도 의료 데이터 개방 자체에는 대부분 동의하는 분위기다. 다만 해결해야 할 많은 쟁점사항들을 고려해 속도를 조절해야 한다는 입장이다.

 

서울아산병원 이상오 교수는 “개방 쪽으로 결국 가게될 것으로 본다. 개방 자체보다 개방하는 속도가 문제다. 해결해야할 이슈들이 많다”고 강조했다.

국립암센터 황보율 교수도 “국가 R&D를 위한 의료 데이터 개방은 당연한 방향이다. 하지만 개방 자체가 목적이 될 수는 없다. 목적이 무엇인지 다시 생각해볼 필요가 있다”고 말했다.

의료 데이터 개방 목적이 연구, 산업, 일반 개인 활용이냐에 따라 데이터셋 구축 방향도 달라져야 한다는 것.

황 교수는 “국가 R&D 연구만 대상으로 하면 국가 주도로 연구 당사자들 이해관계를 조정하면 된다. 하지만 헬스케어 산업 활성화가 목적이라면 국가 중심으로 가기 어렵다. 기업과 병원이 개방 체계를 생각해야 한다”고 주장했다.

이어 “기업이 원하는 것과 연구자들이 만드는 것이 각기 다를 수 있다. 시그널 데이터와 같이 기계에서 바로 생성되는 데이터는 기업이 병원에 들어와서 데이터를 직접 다뤄보고 어떻게 만들어지는지 봐야 한다”고 말했다.

 

발표 중인 지의규 교수와 황보율 교수(사진=행사 캡처)

 

의료정보 리더스포럼 의장인 김경환 서울대병원 교수는 “국민건강을 위해 개방해야 하는 환자 중심의 데이터셋 개발과 전문적인 AI 연구를 위한 데이터 플랫폼 개발은 관점을 구분해서 접근할 필요가 있다”고 강조했다.

 

 

의료 데이터 개방으로 인한 사고가 발생 시 책임을 누구에게 어떻게 물을 것인가에 대해서도 대책이 필요하다는 것이 의료계 입장이다. 이 부분이 해결돼야 데이터 개방에 대한 의료기관 불안감을 완화시킬 수 있다는 것.

 

김경환 교수는 “데이터 개방에 따른 (병원) 불안감이 가장 큰 걸림돌 중 하나다. 데이터 제공에 대한 컨트롤 장치가 필요한 이유다. 제공 데이터에 대한 추적과 문제 시 회수 방법을 마련해야 한다. 데이터 개방 절차에 따라 각 과정의 책임을 규정하고 면책할 수 있는 요건이 필요하다”고 설명했다.

 

서울대병원 지의규 교수도 “시행착오가 발생했을 때 데이터 제공 기관이 기준을 지켰다면 어느 정도 면책도 할 수 있어야 한다고 생각한다”고 말했다.
 

 

 

◆의료 데이터 공개 위한 인프라 구축 비용 막대...정부 지원 필요

 

의료 데이터를 원활히 공급할 수 있는 공통 데이터 모델 운영에 드는 비용 문제도 만만치 않다. 각 의료기관이 데이터 관리 업무를 체계화하기 위해서는 국가 지원책이 필요하다는 것이 의료계 주장이다.

 

황보율 교수는 “병원이 기업과 함께 데이터 개방을 진행하려면 데이터 중심 병원 과제에 들어가는 것보다 훨씬 많은 인프라가 소요된다. 데이터 개방에 필요한 재원과 사람과 같은 인프라를 마련하는데 정부에서 초기 투자를 할 필요가 있다”고 말했다.

 

김경환 교수도 “병원 데이터 유지 관리를 자체적인 의지에만 기대는 것이 적절한지 의문이다. 국가 차원의 지원책을 검토해야 한다”고 요구했다.

 

그는 “가톨릭 중앙의료원은 전체 데이터를 익명화해 현재 8개 병원 통합 연구시스템을 구축, 활용 중이다. 여기에 들어간 비용이 1년에 10억원이다. 복잡한 AI 과제에 대한 분석 환경을 갖추기에는 GPU 구입 등 비용이 소요된다”고 설명했다.

 

발표 중인 김경환 교수(사진=행사 캡처)

 

데이터 공개에 앞서 필요한 표준화 작업에 데이터를 만드는 임상의 역할이 부재한 점도 문제로 지적됐다.

 

부산대병원 최병관 교수는 “의료데이터 표준화 작업에 임상 의사들이 빠져있는 것은 마차가 말을 끄는 듯한 상황”이라고 꼬집었다.

 

이어 “의료 데이터 생산자가 임상의인데 이들은 자신만의 언어로 의료 데이터를 작성한다. 우리가 아는 표준 용어와는 다른 언어로 데이터가 계속 생산되는 중이다. 이 데이터를 비정형 데이터라고 하는데 표준을 무시한 데이터로는 할 수 있는 일이 계속 없을 것”이라고 강조했다.

 

결국 의료 현장에서 데이터를 생산하는 임상의가 의료 데이터 표준화 작업에 참여해야 한다는 것. 각종 임상학회에서 표준화 작업을 일부 담당하는 것도 방법이다.

 

최 교수는 “흉부외과학회, 소화기내과학회 내 표준화 관련 작업을 작게라도 만들어 표준 용어를 정의하고 데이터 분류 방법을 선도하면 좋겠다. 임상하는 사람들에게 익숙한 표현으로 표준화하면 의료인 수용도 커질 것이다. 다기관 연구에서 특히 유용할 것”이라고 전했다.
 

 

 

◆국가 R&D 데이터 공개 의무화 예정...현재 관련 평가 지표 개발 중

 

정부에서는 현재 의료 데이터 개방을 위해 대상 데이터 효용성을 판별하는 지표 개발을 진행 중이다.

 

복지부가 지난 6월 발표한 ‘보건의료 데이터·AI 혁신전략’에 따르면 국가 재정을 투입하는 R&D 과제에서 수집, 생산되는 보건의료데이터는 사업 종료 후 개방이 의무화될 예정이다.

 

내년에는 개방·공유 대상 데이터셋과 공개 범위, 기준 등을 마련한다. 2023년부터는 최소 단위 공통 데이터셋 기반의 데이터 관리·공유를 단계적으로 확대할 예정이다.

 

복지부  ‘보건의료 데이터·AI 혁신전략’ 내용(사진=행사 캡처)

 

대한의료정보학회 기획이사인 이영호 가천대 교수는 “현재 각국의 데이터 개방 현황 분석과 초기 지표 모델 개발을 완료했다. 공청회와 같은 자리를 통해 보완 사항에 대한 의견을 수렴 중”이라고 밝혔다.

 

그는 “표준화 대상을 분류하고 데이터 표준화 정도(검사결과, 의사기록지 등)에 대한 평가가 추가로 필요하다는 의견이 나왔다. 중소 의료기관, 1차 의료기관 등 소규모 기관을 고려한 지표 선정도 고려해야 한다”고 말했다.

 

의료 데이터 공개 관련 책임 소지에 대해서도 다수 의견이 나왔다는 설명이다. 이 교수는 “데이터 반출 규정을 정해야 한 기관에서만 모두 책임지는 사태를 막을 수 있다. 개인정보보호에 대해서도 책임 소재를 분리할 필요가 있다”고 전했다.

 

현재까지 개발된 의료 데이터 공개 지표 초기 모델 모습(사진=행사 캡처)

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의료 AI 산업계는 지금까지 데이터가 개방된다는 전제 하에 사업을 진행해왔고, 따라서 빨리 데이터를 공개해서 수익창출이 되어야 관련 업계가 활성될 수 있다는 입장. 의료계는 개방은 할 예정이지만 그 속도를 조절해야 한다는 입장. 여러가지 문제가 얽혀있기 때문에 섣부르게 공개할 수 없다는 것. 데이터 공개 위한 인프라의 비용 문제, 책임 문제 등. 기업이 원하는 데이터가 현장에서 제공되는 것과 같은 것인지는 직접 병원에서 데이터가 만들어지는 과정을 봐야 알 수 있다는 점도 중요하다.

 

또한 의료 데이터 활용 자체에 있어서도 문제가 있다. 현장에서 일하는 의료진들이 자신들만의 간단한 표현들을 사용하고 있기 때문에, 이를 활용하기 위해서는 다 표준화를 해야 한다는 것. 그 표준화 작업에는 의료진이 꼭 참여해야 한다는 것.

 

형광펜 표시한 지점들로 인해서 또다시 인공지능 기술 자체뿐만 아니라 응용의 중요성을 깨닫게 되는 기사였다. 인공지능 개발자들은 의료 데이터가 어떤 것이 있는지 모른다. 따라서 모델 개발에 있어서도, 어떤 모델을 사용할 것인지에 있어서도 꼭 의료계 전문가가 참여해야 한다. 그런 부분에 있어서 의료계의 많은 인력이 요구된다.