[헬스테크]
한국은 의료 AI 개발에 최적화된 국가다. 고성능 AI를 위해서는 AI에게 학습시킬 양질의 데이터가 필요한데, 한국은 전국민이 국가보험에 가입돼 주기적으로 건강검진을 받으므로 이미 양질의 의료 데이터가 체계적으로 누적됐다. 유리한 위치에 있대서 안심은 금물이다. AI 발전 속도는 무척 빠르다. 칸드릴코리아 소윤창 상무는 “7~8개월마다 AI 역량이 2배로 증가한다는 말이 있다”며 “지금 의료 AI 개발 흐름에 올라타지 않으면, 나중에 발전 속도를 따라잡기 어렵다”고 말했다.
◇한국, ‘선택과 집중’이 살 길
국민의힘 최수진 국회의원 주최로 14일 국회의원회관에서 ‘의료데이터 통합을 통한 의료 AI 데이터센터 구축으로 AI 주권 확보’ 토론회가 열렸다. 이날 토론회에서는 한국이 의료 AI 선도 국가로 거듭나기 위한 해법을 논의했다.
앞서 중국과 미국은 AI에 각각 2000조, 800조 원 규모의 투자를 단행했다. 한국은 이재명 정부가 ‘100조 투자’를 내세웠지만, 이것이 실현된다고 해도 두 나라에 비하면 적은 금액이다. 이런 상황에서 한국이 AI 시장에서 살아남고, 더 나아가 선도 국가가 되려면 의료 데이터를 잘 활용해야만 한다. 포스코이앤씨 채갑병 본부장은 “챗지피티, 딥시크, 제미나이 등 글로벌 빅테크가 즐비한 인공 일반 지능 분야에서는 한국이 출발도 늦었고, 자본력도 부족하다”며 “이 출혈 경쟁 시장에 뛰어들 것이 아니라 우리가 잘할 수 있는 의료 분야에 특화된 AI를 만들어 선도 국가가 되는 전략을 추진해야 한다”고 말했다.
문제는 의료데이터가 민감한 개인정보라 그것을 수집한 개별 의료기관과 정부기관에 분산돼있고, 외부 연구자와 기업의 접근도 차단됐다는 데 있다. 소윤창 상무는 “이것을 한데 모아 헬스테크 기업이 새로운 기기나 기술 또는 서비스를 개발하는 데 사용할 수 있도록 하는 것이 국가 전략이 되어야 한다”고 말했다. 최수진 국회의원은 “현재 의료데이터와 개인정보 보호에 관한 법과 제도가 분절돼있어 기업과 연구자가 데이터를 원활히 활용하기 어려우므로 합리적인 개선이 필요하다”고 말했다.
◇산업으로 연결될 ‘의료 데이터센터’ 필요
학계와 기업들은 AI에 이용할 데이터를 한데 모아두고, 기업과 연구자가 활용할 수 있게 하는 의료 데이터센터 구축에 적극 나서야 한다고 강조한다. 강원도 원주시가 2028년 완공을 목표로 추진하는 ‘의료 AI 데이터센터’ 설립 사업이 모범 사례로 꼽힌다. 원주시는 원주세브란스 기독병원, 국민건강보험심사평가원, 국민건강보험공단, 대한적십자사 등 의료 관련 기관들이 포진해 의료데이터 허브로 기능하기에 적합하다. 관내기업과 연구기관을 포함해 293개 기업이 사업에 참여하고 있어 데이터를 산업으로 연계할 생태계도 구축됐다.
서울대 경영학과 유병준 교수(서울대 AI위원회 위원)는 “헬스케어 산업 생태계가 갖춰진 곳에 데이터 센터가 건립돼야 실제 사업으로 연계되는 효과를 낼 수 있다”며 “추후 의료 데이터 센터 증설을 고려할 때에도 산업 생태계가 구축된 지역만 선별해 집중적으로 지원해야 정부 예산 낭비를 막는 동시에 실익을 챙길 수 있다”고 말했다.
◇가속기, 내부 장비 국산화 필요
◇한국, ‘선택과 집중’이 살 길
국민의힘 최수진 국회의원 주최로 14일 국회의원회관에서 ‘의료데이터 통합을 통한 의료 AI 데이터센터 구축으로 AI 주권 확보’ 토론회가 열렸다. 이날 토론회에서는 한국이 의료 AI 선도 국가로 거듭나기 위한 해법을 논의했다.
앞서 중국과 미국은 AI에 각각 2000조, 800조 원 규모의 투자를 단행했다. 한국은 이재명 정부가 ‘100조 투자’를 내세웠지만, 이것이 실현된다고 해도 두 나라에 비하면 적은 금액이다. 이런 상황에서 한국이 AI 시장에서 살아남고, 더 나아가 선도 국가가 되려면 의료 데이터를 잘 활용해야만 한다. 포스코이앤씨 채갑병 본부장은 “챗지피티, 딥시크, 제미나이 등 글로벌 빅테크가 즐비한 인공 일반 지능 분야에서는 한국이 출발도 늦었고, 자본력도 부족하다”며 “이 출혈 경쟁 시장에 뛰어들 것이 아니라 우리가 잘할 수 있는 의료 분야에 특화된 AI를 만들어 선도 국가가 되는 전략을 추진해야 한다”고 말했다.
문제는 의료데이터가 민감한 개인정보라 그것을 수집한 개별 의료기관과 정부기관에 분산돼있고, 외부 연구자와 기업의 접근도 차단됐다는 데 있다. 소윤창 상무는 “이것을 한데 모아 헬스테크 기업이 새로운 기기나 기술 또는 서비스를 개발하는 데 사용할 수 있도록 하는 것이 국가 전략이 되어야 한다”고 말했다. 최수진 국회의원은 “현재 의료데이터와 개인정보 보호에 관한 법과 제도가 분절돼있어 기업과 연구자가 데이터를 원활히 활용하기 어려우므로 합리적인 개선이 필요하다”고 말했다.
◇산업으로 연결될 ‘의료 데이터센터’ 필요
학계와 기업들은 AI에 이용할 데이터를 한데 모아두고, 기업과 연구자가 활용할 수 있게 하는 의료 데이터센터 구축에 적극 나서야 한다고 강조한다. 강원도 원주시가 2028년 완공을 목표로 추진하는 ‘의료 AI 데이터센터’ 설립 사업이 모범 사례로 꼽힌다. 원주시는 원주세브란스 기독병원, 국민건강보험심사평가원, 국민건강보험공단, 대한적십자사 등 의료 관련 기관들이 포진해 의료데이터 허브로 기능하기에 적합하다. 관내기업과 연구기관을 포함해 293개 기업이 사업에 참여하고 있어 데이터를 산업으로 연계할 생태계도 구축됐다.
서울대 경영학과 유병준 교수(서울대 AI위원회 위원)는 “헬스케어 산업 생태계가 갖춰진 곳에 데이터 센터가 건립돼야 실제 사업으로 연계되는 효과를 낼 수 있다”며 “추후 의료 데이터 센터 증설을 고려할 때에도 산업 생태계가 구축된 지역만 선별해 집중적으로 지원해야 정부 예산 낭비를 막는 동시에 실익을 챙길 수 있다”고 말했다.
◇가속기, 내부 장비 국산화 필요
장비 국산화도 과제로 꼽혔다. AI의 연산에 필수적인 ‘AI 가속기’ 시장은 현재 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 거의 독점하고 있다. 그러나 핵심 장비의 생산을 외국에 의존한다면 의료 AI 선도 국가가 되기 어렵다. 다행히 국내 기업인 리벨리온과 퓨리오사에이아이가 AI 가속기 일종인 신경망처리장치(NPU)를 자체적으로 개발했다. NPU는 GPU처럼 AI 연산에 특화돼있으나 GPU보다 전력 소모가 적다. 흉부 엑스레이를 분석해 판독 소견서를 자동으로 생성해주는 AI 솔루션 딥체스트 개발사 딥노이드가 실제로 자사 제품에 퓨리오사AI에서 개발한 NPU를 적용해 일부 연산을 진행하고 있다. 퓨리오사AI 개발사업부문 김진수 이사는 “판독 생성 모델 연산을 GPU 대신 NPU가 시행했을 때 서비스 신뢰성을 담보할 수 있는지가 딥노이드 사례를 통해 확인됐다”며 “이 밖에도 K-클라우드 얼라이언스 의료분과 회의에서 의무기록 자동 생성 AI, 수술실 수술 스케줄 관리 AI, 만성콩팥병 관리용 AI, 영상 이미지 분석을 통한 병변 검출 AI 개발에 국산 NPU의 수요가 있음이 드러났다”고 말했다.
가속기 이외에 데이터센터 내부의 각종 장비도 국산화해야 한다. 지금은 국산 제품이 있음에도 해외 제품이 채택되는 경우가 많다. 소윤창 상무는 “지금은 데이터센터 내부 설비가 모두 외국산”이라며 “SK와 아마존웹서비스(AWS)가 공동으로 울산에 구축 중인 AI 데이터센터의 경우, 처음에는 국산 발전기를 선정했으나 글로벌 검증이 되지 않았다는 이유로 채택되지 않았다”고 말했다. 채갑병 본부장은 “미국·중국이 기술 패권을 다투는 지금은 한국 기업이 의료 AI의 토대가 될 원천 기술을 개발해도 해외에서 이를 소비해주지 않을 것”이라며 “정부가 나서서 국산화를 추진해 ‘알파 커스터머’가 되어줘야 한다”고 말했다. 알파 커스터머는 신기술·신제품을 실제 환경에서 써 보고, 성능과 신뢰성을 증명해주는 고객을 말한다.
최수진 국회의원은 “의료 AI 데이터센터는 의료 AI 기술 개발의 기반일 뿐 아니라, 국내 AI 반도체를 실제 의료 현장에서 사용하고 검증할 테스트베드이자, 의료·AI·데이터가 융합된 차세대 과학기술 산업을 양성하는 곳”이라며 “국가 핵심 인프라로 인식할 필요가 있다”고 말했다.
가속기 이외에 데이터센터 내부의 각종 장비도 국산화해야 한다. 지금은 국산 제품이 있음에도 해외 제품이 채택되는 경우가 많다. 소윤창 상무는 “지금은 데이터센터 내부 설비가 모두 외국산”이라며 “SK와 아마존웹서비스(AWS)가 공동으로 울산에 구축 중인 AI 데이터센터의 경우, 처음에는 국산 발전기를 선정했으나 글로벌 검증이 되지 않았다는 이유로 채택되지 않았다”고 말했다. 채갑병 본부장은 “미국·중국이 기술 패권을 다투는 지금은 한국 기업이 의료 AI의 토대가 될 원천 기술을 개발해도 해외에서 이를 소비해주지 않을 것”이라며 “정부가 나서서 국산화를 추진해 ‘알파 커스터머’가 되어줘야 한다”고 말했다. 알파 커스터머는 신기술·신제품을 실제 환경에서 써 보고, 성능과 신뢰성을 증명해주는 고객을 말한다.
최수진 국회의원은 “의료 AI 데이터센터는 의료 AI 기술 개발의 기반일 뿐 아니라, 국내 AI 반도체를 실제 의료 현장에서 사용하고 검증할 테스트베드이자, 의료·AI·데이터가 융합된 차세대 과학기술 산업을 양성하는 곳”이라며 “국가 핵심 인프라로 인식할 필요가 있다”고 말했다.
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