질병관리청은 2일 국립보건연구원과 한국생명정보학회가 공동으로 보건의료 정보를 활용한 인공지능 모델 개발 경진대회를 개최한다고 밝혔다. 이번 대회는 임상 정보와 뇌영상, 유전정보를 결합한 1만 명 규모의 다중양식 자료를 활용해 참가팀이 인공지능 모델을 직접 만들어보는 방식으로 진행된다.
질병관리청은 보건의료 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 기술 개발을 뒷받침하기 위해 이번 경진대회를 마련했다고 설명했다. 국가가 보유한 대규모 코호트 자료를 연구자와 개발자에게 개방해 실제 활용 가능한 인공지능 모델을 발굴하겠다는 취지다.
대회에서 제공되는 자료는 임상 정보뿐 아니라 뇌영상과 유전정보까지 아우르는 다중양식 형태로 구성됐다. 서로 다른 종류의 의료 정보를 하나의 자료셋으로 결합해 인공지능이 다각도로 학습할 수 있도록 한 점이 특징이라고 질병관리청은 전했다.
참가 규모는 1만 명 분량의 자료를 기반으로 하며, 이는 국내 보건의료 인공지능 연구 분야에서 상당한 규모의 다중양식 데이터셋으로 꼽힌다. 질병관리청은 이 같은 자료를 활용해 참가팀이 질병 예측이나 진단 보조 등 다양한 목적의 인공지능 모델을 설계할 수 있다고 밝혔다.
다중양식 의료 자료를 분석하는 연구 현장 [그림=메디닉스DB]
이번 경진대회는 국립보건연구원과 한국생명정보학회가 공동 주관을 맡아 진행된다. 두 기관은 보건의료 분야 전문성과 생명정보학 기술력을 접목해 대회 전 과정을 관리할 예정이라고 질병관리청은 밝혔다.
수상팀에게는 코호트 자료를 활용한 후속 연구로 연계 지원하는 혜택이 주어진다. 단발성 대회에 그치지 않고 우수한 아이디어가 실제 연구로 이어질 수 있도록 발판을 마련한 셈이라고 질병관리청은 설명했다.
보건의료 정보를 활용한 인공지능 개발은 질병 조기 발견이나 맞춤형 진료 지원 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다는 평가를 받는다. 임상과 영상, 유전 정보를 함께 분석하면 단일 정보만으로는 파악하기 어려운 패턴을 찾아낼 수 있다는 점에서 의미가 있다는 것이 관계자들의 설명이다.
인공지능 모델을 설계하는 개발 과정 [그림=메디닉스DB]
다만 보건의료 자료는 민감한 개인정보를 포함하고 있는 만큼 연구 목적으로 활용될 때에도 자료 관리와 보안에 신중한 접근이 필요하다. 대회에 참여하는 팀들 역시 자료 활용 범위와 절차를 준수하며 개발을 진행하게 된다.
국내에서는 그동안 보건의료 인공지능 연구를 위한 양질의 자료 확보가 쉽지 않다는 지적이 이어져 왔다. 이번처럼 국가 차원에서 대규모 코호트 자료를 개방하는 시도는 관련 연구 생태계를 넓히는 계기가 될 것으로 보인다.
일반 국민 입장에서도 보건의료 인공지능 기술의 발전은 향후 진단과 치료 과정에서 체감할 수 있는 변화로 이어질 수 있다. 관련 연구 동향에 관심이 있다면 질병관리청과 국립보건연구원이 공개하는 후속 소식을 참고하는 것이 도움이 될 수 있다.
보건의료 정보 활용 연구에 직접 참여하고 싶은 연구자나 개발자라면 이번 경진대회처럼 국가 기관이 여는 공모 절차를 눈여겨볼 필요가 있다. 대규모 코호트 자료를 활용한 연구 성과가 쌓일수록 국민 건강 증진에도 실질적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
