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"AI 헬스케어 선점 위해… 의료 특화 R&D 정책 지원 필요" [미리보는 AI월드 2023]
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황희 카카오헬스케어 대표
"대기업 포함 산학병연 체계 구축... 실증 위한 샌드박스 도입도 필수
생성형 AI는 파괴적 기술 혁신... 초개인화 의료 실현 논의할 때"
"한국이 인공지능(AI) 헬스케어 우위를 가져가기 위해서는 국산 초거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 의료 도메인에 특화된 AI 연구개발 및 사업에 대한 정책적 지원이 필요하다."
황희 카카오헬스케어 대표(사진)는 17일 파이낸셜뉴스와 인터뷰를 통해 "대기업을 포함하는 산학병연의 유연한 연구 및 사업조직 구성과 의료기관 실증을 위한 샌드박스 구성 등이 이뤄져야 한다"며 이같이 밝혔다.
카카오가 글로벌 디지털 헬스케어 사업 수장으로 지난 2021년 12월 전격 영입한 황 대표(소아청소년과 전문의)는 분당서울대병원 소아청소년과·뇌신경센터 교수와 서울대병원이 출자한 헬스케어 전문기업 이지케어텍의 부사장을 역임했다.
■AI로 초개인화된 건강관리 지원
미국의료정보학회(HIMSS)에서 '디지털 헬스케어 혁신리더 50인'에 꼽힌 황 대표는 파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부 공동주최로 오는 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열리는 AI월드에서 '데이터 기반 디지털 헬스케어'를 주제로 강연 및 패널토론에 참석한다. 데이터 기반 AI 모바일 헬스케어를 통해 초개인화된 건강관리가 가능하다는 게 황 대표의 설명이다.
황 대표는 "생성형 AI는 헬스케어 영역에 파괴적 혁신을 가져올 유력한 도구"라며 "향후 기술적인 성숙과 운영 효율성이 담보되면 본격적으로 다양한 사례를 만들어 낼 것으로 기대하고 있다"고 설명했다.
이어 "AI 모바일 헬스케어 서비스를 통해 환자들의 자기주도적 서비스를 실현하고 더 나아가 '디지털 표현형(Digital Phenotype)' 등을 통한 초개인화된 의료 실현을 논의하고자 한다"고 덧붙였다.
카카오헬스케어도 '헬스케어를 활용하는 모든 사람을 위한 동반자, 친구, 비서'란 핵심가치를 지향한다. 이른바 헬스케어 데이터 공유 및 활용을 지원하는 '데이터 조력자(Data Enabler)'로서 의료서비스 향상에 기여한다는 목표다. 또 대표적 만성질환 중 하나인 당뇨에 초점을 맞춰 연속혈당측정기(CGM)와 스마트폰을 활용한 혈당 관리 서비스를 연내 선보인다.
■AI 헬스케어 데이터 핵심은 보안
하지만 개개인의 헬스케어 데이터는 철통보안이 뒷받침돼야 한다.
이와 관련, 황 대표는 "헬스케어 데이터는 민감성 및 중요성을 생각할 때 보안과 관련된 투자가 반드시 수반돼야 한다"며 "카카오헬스케어가 정보보호경영시스템 국제표준(ISO27001), 의료개인정보보호시스템 국제표준(ISO27799) 인증을 완료하고 회사 내부 및 외부연결 서비스 망에 대한 보안조치에 있어 병원이나 정부기관과 동일한 수준의 보안조치를 한 것도 시큐리티 및 프라이버시 정책을 강화하는 전략"이라고 강조했다.
이어 "미국 진출을 위해 환자 데이터를 다루는 모든 의료사업자들이 갖춰야 하는 의료정보보호법(HIPAA) 보안성 인증도 통과한 상태"라고 덧붙였다.
AI 헬스케어는 산학병연 네트워크를 비롯해 빅테크와 협업도 필수다.
카카오헬스케어가 의료기관이 보유한 양질의 임상데이터와 다양한 의무기록을 표준화해 '데이터 레이크'를 구축하는 한편 구글클라우드와 협력해 개별기관의 데이터를 한곳에 모으지 않고 AI를 학습하는 연합학습(Federated Learning)을 하는 것도 같은 맥락이다. 황 대표는 "구글과는 병원 데이터 반출 없이 분석 및 AI작업을 하면서 데이터의 병원 오너십을 존중하는 연합학습과 LLM의 한국어 적용 부문에서 협업을 진행 및 논의하고 있다"며 "다양한 LLM 선택지를 가질 수 있도록 기획하고 있다"고 전했다.
본문의 근거 (객관적인 수치)
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카카오헬스케어가 정보보호경영시스템 국제표준(ISO27001), 의료개인정보보호시스템 국제표준(ISO27799) 인증을 완료하고 회사 내부 및 외부연결 서비스 망에 대한 보안조치에 있어 병원이나 정부기관과 동일한 수준의 보안조치를 한 것도 시큐리티 및 프라이버시 정책을 강화하는 전략
추가조사할 내용 또는 결과
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생성형 AI
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머신러닝된 모델을 학습하여 프롬프트에 사용자가 입력한 내용에 대한 결과값을 내는 것
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머신러닝, 딥러닝 차이
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머신러닝
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데이터를 인간이 먼저 처리하고 처리된 내용을 가지고 기계에 학습시킴
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딥러닝
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컴퓨터 스스로가 데이터 기반으로 학습할 수 있도록 신경망 구성
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지도학습 비지도 학습
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지도학습 : 이것은 개다, 이것은 1이다 처럼 정답이 있는 데이터를 통한 학습
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비지도학습 : 데이터만 주고 그 데이터들의 특징만을 보면서 군집 등의 문제를 학습
적용할점 (현직자에게 할 질문)
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현재 헬스케어의 한계는 무엇인가요
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헬스케어로 궁극적인 목표가 무엇인지
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