[기획 중] Q. 의료 AI 발전 핵심은 결국 '데이터'다. 현재 의료현장에서 데이터는 어떻게 활용

김남국 교수

인공지능(AI) 성능은 결국 데이터 품질과 양에 달려 있다. 그런데 국내 의료현실에서는 병원마다 쌓이는 임상정보와 생체신호, 영상 데이터가 방대함에도 불구하고 정작 연구자는 접근조차 하기 어렵다. 기관별로 상이한 IRB 절차, 해석이 제각각인 개인정보보호법 등 제도적 장벽이 높다. 결국 데이터는 '잠자는 자산'으로 남는다.

권순용 교수

데이터는 AI 연료다. 그런데 지금은 이 연료가 병원 안에 고립돼 있어 전체 의료 AI 시스템이 비효율적으로 돌아간다. 공공성과 보호 균형이 핵심인데 현재는 보호에만 방점이 찍혀 있다.

김현정 이사장

현장 체감도 마찬가지다. 병원마다 다른 포맷과 코드 체계 탓에 동일 질환 데이터조차 AI 학습에 제대로 쓰이지 못한다. 데이터는 넘치지만 쓸 수 없는 구조다.

최현섭 대표

병원 데이터는 의료 AI 생태계에서 가장 가치 있는 자산이다. 하지만 기업 입장에서는 이를 확보하기조차 쉽지 않다. 의료기록은 병원이 관리하지만 본질적으로는 환자 정보다. 데이터 주권 개념을 통해 환자가 주인이 되는 구조로 바뀌어야 한다.

Q. 해외 주요국은 데이터 활용 문제를 어떻게 풀고 있나. 우리가 참고할 모델이 있을까

김남국 교수

영국 바이오뱅크, 미국 메이요클리닉처럼 국가 주도 통합 플랫폼이 대표 사례다. 공공과 병원이 공동으로 데이터를 관리하고 연구자는 간소화된 절차로 접근한다. 우리도 민관 공동 운영 구조를 마련하지 않으면 AI 연구는 병원 단위 한계에 갇힐 수밖에 없다.

김현정 이사장

AI 의료기술은 데이터 경쟁이다. 기술이 아무리 좋아도 학습 데이터가 부족하면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다. 선진국은 '보호하면서도 활용하는' 체계를 만들어 가고 있지만 우리는 보호에만 집중한 나머지 혁신이 지연되고 있다.

권순용 교수

결국 핵심은 신뢰다. 환자가 데이터를 제공할 때 그 정보가 안전하게 사용된다는 확신이 있어야 한다. 그 신뢰 없이는 어떤 데이터 기반 시스템도 작동하기 어렵다.

최현섭 대표

그래서 기술 역할이 중요하다. 블록체인 기반 플랫폼을 통해 환자가 데이터 사용 내역을 직접 확인할 수 있게 되면 그 자체로 신뢰가 형성된다. 법 개정보다 '기술로 신뢰를 설계하는 방식'이 필요하다.

Q. 국내서도 데이터 통합 사업이나 기관 간 협약이 활발하다. 현장에서는 어떻게 느끼고 있나

김남국 교수

수많은 사업이 추진되고 있지만 현실에선 서류상 협약에 그치는 경우가 많다. 병원마다 포맷이 달라 연동이 어렵고 정부가 수집한 데이터도 품질 편차가 크다. AI는 Garbage In, Garbage Out 원리가 명확한데 지금은 그 기본이 충족되지 않는다.

김현정 이사장

데이터 공유는 단순 기술이 아니라 진료 패러다임 전환이다. 병원 간 신뢰, 환자와 합의가 없으면 작동할 수 없다. 단순히 플랫폼을 만드는 것으로는 해결되지 않는다.

권순용 교수

결국 품질과 신뢰가 핵심이다. 의료 데이터는 민감한 정보이기 때문에 법적 안전장치 없이는 병원이 리스크를 감수하기 어렵다. 그래서 제도가 기술보다 더디게 움직인다.

최현섭 대표

데이터 인프라는 병원 단위가 아니라 국가 단위에서 운영돼야 한다. 산업이 커질수록 운영 주체 공공성이 중요해진다. 의료 데이터는 공공재로 다뤄져야 한다.

“데이터 주인은 환자…신뢰 설계가 의료 인공지능(AI) 출발점”

공공성과 투명성 확보가 데이터 활용과 연구 효율 열쇠

Q. '환자 데이터 주권'이라는 개념이 강조되고 있다. 어떻게 바라보는가

최현섭 대표

환자가 본인 데이터를 실시간 열람하고 원하는 기관에 전송할 수 있어야 한다. 지금은 환자 본인조차 자신의 데이터 흐름을 파악하기 어렵다. 블록체인 기반 기술로 투명한 사용 내역을 제공하면 신뢰를 높일 수 있다.

김현정 이사장

AI 진료는 신뢰가 전제돼야 한다. 환자가 데이터를 믿지 못하면 AI 판단도 수용하지 않는다. 특정 기업에 데이터가 독점되면 AI 방향성이 왜곡될 수 있다. 공공성과 투명성을 함께 확보해야 한다.

김남국 교수

환자 주권이 강화되면 연구 효율도 높아진다. 지금은 환자 동의를 연구마다 반복해 받아야 하는데 포괄적 동의가 가능해지면 절차는 간소화되고 품질은 올라간다.

권순용 교수

데이터 거버넌스는 결국 신뢰 설계 문제다. 환자와 병원이 함께 신뢰할 수 있는 구조가 만들어져야 의료 AI가 제대로 작동할 수 있다.

Q. 앞으로 의료 AI 데이터 인프라는 어떤 방향으로 가야 하나

김현정 이사장

핵심은 표준화와 신뢰다. 병원마다 제각각인 체계를 하나로 묶고 모든 의료기관이 동일한 기준으로 데이터를 입력해야 AI가 제대로 학습할 수 있다. 이건 행정 문제가 아니라 기술 경쟁력 문제다.

김남국 교수

의료 데이터는 더 이상 병원 사유재산이 아니라 국가 기반시설로 인식해야 한다. 지금처럼 각 병원에 데이터가 묶여 있으면 의료 AI 확산은 불가능하다.

최현섭 대표

기술은 이미 준비돼 있다. 문제는 인식이다. 데이터는 사회 전체 공공 자산이라는 인식이 정책 변화를 이끌어야 한다.

권순용 교수

데이터는 AI 심장이다. 법, 제도, 기술이 유기적으로 맞물릴 때 이 심장은 제대로 뛴다. '데이터를 통제하는 시대'에서 '신뢰하며 공유하는 시대'로 나아가야 한다.