보건복지부가 의료진 부족 문제를 극복할 방안으로 인공지능(AI) 기술을 언급했다. 의료진의 업무 효율을 높이고 의료서비스 역량을 높일 가능성이 큰 만큼, 의료 AI 기술 고도화를 지속 이뤄가야 한다고 밝혔다. 기술 발전과 함께 의료인력 수요공급에 기반한 정책과 인력양성 시스템 등도 발전해야 의료진 부족 사태를 극복할 수 있다고 강조했다.

고형우 보건복지부 첨단의료지원관은 AI BUS 사전 인터뷰에서 “보건복지부는 AI 기술이 국민건강증진을 견인하는 데 제대로 활용될 수 있도록 기술개발 투자와 인재 양성 등 다양한 사업을 추진하고 있다”며 “AI는 업무 효율화는 물론 국민에게 양질의 서비스를 제공하는 역량을 높일 수 있는 기술이므로 의료 AI 연구개발 투자를 확대하고, 그 결과가 성과로 이어질 수 있도록 현장 확산을 지원하고 있다”고 말했다.

의료 공백은 사람의 생명을 좌우하는 주요 문제다. 이미 국내 병원 응급실 등은 의료 공백 몸살을 앓고 있다. 주요 병원 응급실 간 벌어지는 인력 이동으로 일부 병원은 응급실 의사를 구하는 데 어려움이 크다고 토로할 정도다. 일부 병원에서는 연봉 4억 원을 내세워도 응급의학과 전문의를 구하지 못하고 있다. 

지역 병원의 경우 어려움은 더 크다. 충남의 한 병원은 인력 부족으로 응급실 야간진료를 중단했다. 의료 공백 문제는 비단 이번에만 발생하는 일이 아니다. 2022년에는 강원도 내 국립 정신의료기관이 의료 공백으로 폐원 위기에 놓였었고, 과거부터 살인적인 업무 강도 등으로 발생하는 인력 유출 문제가 지속 거론됐다. 

이 문제는 국내만 해당하진 않는다. 선진국이라 불리는 미국도 의료 공백 사태가 크다. 특히 미국 농촌 지역은 도시 지역에 비해 종양 관련 의료진 수가 20%에 불과하다. 종양학자 사이에서도 지식 격차가 존재하는 편이다. 의료 공백이 비단 인력뿐 아니라 지식 간에서도 발생하는 것이다.

AI 기술은 이 문제를 해결할 수 있는 열쇠로 꼽힌다. 의료진의 업무 강도를 줄여주면서 지식 격차 역시 감소할 수 있기 때문이다. 보건복지부는 이러한 AI 기술의 활용 가치를 높게 평가해 의료 AI 사업을 추진해 왔다. AI 기술 발전이 되는 의료데이터 지원사업부터, AI 신약 개발 사업, 인재 양성 사업 등을 진행했다. 또 생성형 AI를 활용해 의료진의 업무를 경감하고, 암 진단과 치료 분야에서도 AI를 기반으로 맞춤형 진단 및 치료법 개발을 지원할 계획이다.

고 첨단의료지원관은 “한국은 의료 AI 분야에서 앞으로도 지속 발전할 가능성이 높은 잠재력 있는 국가”라며 “의료 AI 기술 발전을 위한 연구개발 투자가 확대되고 있고, 대형 IT 기업뿐 아니라 디지털 헬스케어 스타트업들이 의료 AI 기술개발에 적극적으로 참여하면서 관련 기술을 개발하고 상용화할 수 있는 환경이 확충되고 있다”고 높게 평가했다. 이어 “보건복지부는 앞으로 생성형 AI를 활용해서 의료서비스를 개선할 수 있는 연구개발을 추진하는 등 의료 AI 발전을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

그는 오는 12일 부산 벡스코 제2전시장에서 열리는 AI 컨퍼런스 ‘AI BUS’ 연사로 참여한다. AI BUS는 ‘AI 부산(BUSAN)’의 약자로, 부산시가 AI 신산업을 이끄는 첨단 도시로 발전하기 위해 마련한 행사다. THE AI, 부산대, 부산대병원, 부산대 AI대학원, 부산광역시 교육청, 부산대 AIEDAP 경남권역 사업지원단이 주관·주최한다. 이 자리에서 그는 의료 AI와 디지털 헬스케어 관련, 보건복지부에서 추진하고 있는 정책 방향과 주요 과제를 소개할 예정이다. 행사 전 인터뷰를 통해 자세한 얘기를 들어봤다.

- 보건복지부에서 국내 의료 AI 발전을 위해 여러 정책을 추진하는 것으로 안다. 대표 사업은 무엇이 있나.

“보건복지부는 AI 기술이 국민건강증진을 견인하는 데 잘 활용될 수 있도록 기술개발 투자와 인재 양성 등 다양한 사업을 추진하고 있다. AI 신약개발 분야에서는 후보물질 발굴과정에서 AI를 활용해 신약개발 성공 가능성을 높이는 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)’를 진행하고 있다. 올해부터는 응급실 중증도 분류 및 위험 발생 예측 등 임상의사결정지원시스템을 개발하는 ‘응급실 특화 AI 기반 임상지원시스템 개발’ 사업을 하고 있다. 중환자실이나 디지털 병리 기반 AI 분석 솔루션 개발 등도 추진 중이다. 인력양성도 꾸준히 하고 있다. 5개 대학이 참여하는 ‘의료인공지능 융합인재 양성 사업’을 통해 의료와 공학 등 다학제간 협업 및 전문인력 양성을 지원하고 있다.”

- 의료 AI 발전에 늘 거론되는 문제는 데이터다. 의료 데이터는 개인정보를 포함하고 있는 민감 데이터여서 AI 발전을 위해 쉽게 쓰일 수가 없다. 이 문제에는 어떻게 접근하고 있나.

“신뢰성 있는 의료 AI 개발을 위해서는 양질의 의료데이터 활용이 매우 중요하다. 보건복지부는 ‘의료데이터 중심병원 지원’ 사업을 통해 국립암센터, 건강보험공단, 심사평가원, 통계청의 사망데이터를 망라해 공공분야에서 보유하고 있는 암 관련 데이터를 개인이 식별되지 않도록 안전하게 가명 처리해 연구 목적으로 개방하고 있다. 해당 데이터는 K-CURE 포털에서 확인 가능하다. 또 올해부터 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 질병관리청과 공동으로 ‘국가 통합 바이오 빅데이터 구축’을 추진하고 있다. 국민들의 자발적인 동의와 참여하에 임상데이터와 유전체 데이터 등을 포함하는 데이터 뱅크를 구축하고 정밀 의료 등 연구에 활용하는 프로젝트다. 이 과정에서 가장 중요한 것은 개인정보에 위험이 발생하지 않도록 안전하게 가명처리해 제공하는 것이다. 개인정보보호법에 따라 가명 처리해 연구에 활용하는 경우에도 보안 등에 기술적, 관리적 노력을 다하여 국민들이 안전하게 느끼실 수 있도록 최선을 다하고 있다.”

- 그렇다면 의료 AI 발전을 위한 데이터 활용 범위는 어디까지 허용해야 한다고 보나.

“현재 영상, 다양한 결괏값을 표현한 정형데이터 등 다양한 데이터가 의료 AI 연구에 활용되고 있다. 데이터 처리기술이 발전하면서 앞으로 더 다양한 데이터가 활용될 수 있을 것이다. 데이터 활용은 정당한 데이터 수집과 연결된다. 환자 동의하에 활용하는 경우 생명윤리법, 개인정보보호법 등에 따라 동의 목적과 활용 범위 등을 충분히 설명하고 활용해야 한다. 개인정보보호법에 따라 정보 주체 동의 없이 과학적 연구 등 목적으로 의료 데이터를 활용하는 경우에도 가명 처리 및 활용의 원칙을 준수해야 한다. 이 경우에도 개인정보처리자는 기술적, 물리적 및 관리적 측면에서 개인정보 관련 안전성 확보 조치를 충실하게 이행해야 한다. 보건복지부는 개인정보위원회와 함께 의료데이터의 가명처리 및 활용을 지원하는 ’보건의료데이터 활용 가이드라인‘을 제공하고 있다. 앞으로 의료 AI 분야에서 영상, 자유입력데이터 등 비정형데이터 활용이 활성화되도록 활용 사례와 지원을 강화하겠다.”

- 한국은 AI G3 강국을 목표로 하고 있다. 의료 AI 분야의 발전도 필요할 것 같은데.

“의료 분야에선 AI 기술 활용으로 혁신적인 의료기술, 치료제 개발을 견인할 수 있을 것으로 기대한다. 이를 위해 의료 AI 연구개발 투자를 확대하고, 성과로 이어지도록 현장 확산을 지원하는 것이 필요하다. 무엇보다 이 과정에선 지속적인 민관 협력과 소통이 중요하다. 정부의 지원은 스타트업과 중소기업이 새로운 기술을 개발하고 상용화할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 학계나 산업체 간의 협력은 혁신적인 의료 AI 기술을 개발하고 이를 의료현장에 적용할 수 있는 환경을 조성할 수 있다.”

- 현재 보건복지부에서 계획하고 있는 의료 AI 사업은 무엇이 있을까.

“생성형 AI를 활용해서 의료서비스를 개선할 수 있는 연구개발을 추진할 계획이다. 복잡한 의료기록을 효과적으로 요약해서 전원이나 퇴원에 활용하는 등 의료진의 업무를 경감하거나, 환자와 의료진 간의 대화 등 소통을 지원하는 기술 등이 포함될 수 있다. 또한, 암 진단과 치료 분야에서도 AI 기술을 활용하여 맞춤형 진단 및 치료법 개발을 지원할 계획이다. NGS 유전자패널 검사정보 등 빅데이터를 구축하고 원인인자 발굴 및 맞춤 치료법 개발 등 정밀 의료 연구를 추진할 계획이다.”

- 의료진 부족 문제가 계속 되고 있다. AI 기술은 여기에 해결책이 될까.

“의료 분야에서 AI 기술은 의료진의 효율을 높이고 국민에게 양질의 서비스를 제공하는 역량을 높이는 방향으로 도움을 줄 것으로 기대한다. 의료인력 부족 문제 해결은 의료 AI 기술 발전과 함께, 의료인력 수요공급에 기반한 정책과 제도, 인력양성 시스템 등 전반이 종합적으로 고려돼야 한다.”

-  최근 ‘건강정보 고속도로’ 플랫폼 관련 상급종합병원 47곳에 있는 본인 의료 정보를 확인할 수 있는 시스템을 마련하겠다고 발표했다. 무슨 내용인가.

“건강정보 고속도로는 의료기관과 건강보험공단 등 공공기관이 보유하고 있는 의료 정보를 한 번에 통합해 조회하고, 본인이 희망하는 경우 조회된 정보를 확인하고 다운로드받아 원하는 곳으로 전송하는 것을 지원하는 의료데이터 중계시스템이다. 국민들이 의료기관과 공공기관에 흩어져 있는 자신의 의료데이터를 한 번에 손쉽게 확인하게 하고, 의료진과의 진료상담 활용, 응급상황 대응, 일상 건강관리 등에 적극 활용될 수 있도록 편리하게 지원하는 보건의료 분야의 핵심 서비스다. 지난해 9월부터 본격 가동돼 부산대병원을 포함 10004개 의료기관과 건강보험공간, 건강보험심사평가원, 질병청과 정보연계를 구축하고, 각 기관이 보유한 의료정보를 제공하고 있다. 2025년까지 건강정보 고속도로와 47개 상급종합병원 전부를 정보 연계해 국민들이 본인 의료 정보를 보다 쉽게 확인하고 활용할 수 있도록 서비스를 확대해 나갈 계획이다.”

- 12일 부산에서 AI 컨퍼런스 ‘AI BUS’ 연사로 나선다. 주요 발표 내용은 무엇인가.

“의료 AI, 디지털 헬스케어와 관련해 보건복지부에서 추진하고 있는 정책 방향과 주요 과제를 말씀드릴 계획의료데이터 활용이 뒷이다. 의료 AI 연구개발 투자 방향과 과제 등도 소개할 계획이다. 무엇보다 안전한 받침돼야 하는 만큼 데이터 활용에 관한 내용도 포함될 것이다. 아울러 의료 AI 확산을 위한 기반, 민관 협력과 인재 양성에 관해 말씀을 나누고 싶다.”

- 이번 행사는 부산대, 부산대병원과 함께 한다. 이처럼 연구도 대학, 병원, 기업이 함께 하는 사례가 늘어나고 있다. 정부 관계자로서 이들에게 하고 싶은 얘기가 있다면.

- “부산대병원은 의료데이터 중심병원 사업과 의료AI 융합인재양성, 의료마이데이터 실증연구 등 다양한 AI․데이터 사업에서 보건복지부와 협업하고 있다. 그만큼 우수한 연구자와 의료데이터 연구 기반이 잘 마련돼 있다는 것을 의미한다. 의료 AI 분야는 기술 발전 속도가 빠르고 대학과 병원, 다학제간 융합과 협업이 연구성과에 큰 영향을 미치는 분야다. 우수한 연구자와 데이터 인프라를 바탕으로 혁신적인 첨단기술 개발 등 성과를 기대한다. 오늘도 끊임없이 도전하며 혁신을 이루어 나가는 이들의 열정과 헌신에 깊은 존경과 감사를 표한다.”

- 현재 생각하고 있는 계획이 있다면.

“최근 보건복지부는 의료 AI 연구개발 로드맵(2024~2028)’을 마련했다. 의료현장의 요구와 기술개발 수준 등 종합적으로 고려해 기술과 현장이 조화롭게 융합‧진화할 수 있도록 지원을 확대해 나갈 계획이다. 의료 마이데이터 사업으로서, 건강정보 고속도로 사업을 활성화하고, 국가통합바이오 빅데이터 등 데이터 활용의 기반이 되는 주요 사업들을 차질 없이 추진하겠다. 또한, 디지털 헬스케어가 의료혁신으로 이어지기 위해서는 안정적인 제도적 기반도 매우 중요하다. 이를 위해 ‘디지털헬스케어법’ 제정을 추진하여 국민들의 안전한 의료데이터 활용을 활성화할 계획이다.”