신약 개발 및 제약바이오산업이 새로운 성장 동력으로 관심을 받는 가운데, 현재 추진 중인 K-멜로디사업에서의 연합학습모델을 활용해 데이터 공유 방법의 한계를 보완하자는 제안이 나왔다.

특히 이를 활용해 개발 된 신약 예측 AI 모델 등을 통해 성과를 낼 경우 그 수익 일부를 국민들에게 다시 보상하겠다는 내용도 담았다.

11일 김화종 K-멜로디 사업단장은 온라인을 통해 국민신약배당 정책 제안 설명회를 진행했다.

김화종 단장은 "이번 제안은 아직 사업이 정립됐거나 협회, 사업단의 공식적인 산출물은 아니다"라면서도 "이번 사업은 정부 주도로 진행해야하는 사업인 만큼 정책 아이디어를 제안하는 단계"라고 서두를 시작했다.

이어 "현재 국민의 건강보험 데이터, 병원 진료데이터, 유전체 데이터 포함한 바이오데이터가 있는데 데이터 이동 없이 활용한다면 신약 예측 AI 모델 만들 수 있어 글로벌 경쟁력이 있고 국내 제약사들도 해볼만하다는 생각이 들었다"며 "이를 활용해 수익이 나면 데이터 원천 제공자인 국민들에게 보상이 돌아가게 하는 선순환 구조를 만들자는 것"이라고 설명했다.

특히 현재 언어 인식, 시각 인식은 학습데이터가 충분해 AI 구현이 가능했지만, 신체의 약물 반응 모델링은 데이터가 불충분해 여전히 난제인 상황이라는 것.

또한 바이오산업 후발주자인 우리나라가 바이오 선도국으로 도약하려면 타국가에 없는, 혁신적인 전략이 필요한 상황이라는 것이다.

반면, 우리나라는 전국민 단일 의료보험체계 등 세계적으로 보기 드문 의료바이오데이터 통합 관리역량을 갖추고 있으나, 산업적 활용은 제한 돼 있다는 지적이다.

이에따라 기존 개인정보 공유 방법의 한계를 보완하기 위해서 연합학습 기술을 도입해, 이를 활용하도록 하자는 입장이다.

김화종 단장은 "연합학습을 활용해 데이터가 밖으로 이동하지 않고 AI 모델을 먼저 개발하는 형태로 추진하자는 것"이라며 "기존의 데이터를 먼저 받는 방식의 경우 걸림돌이 많은 만큼 이를 해소하는 방안을 고민하자는 것"이라고 언급했다.

이는 기존 방식의 경우 확보한 데이터를 직접 다룰 수 있는 만큼 자유롭게 연구 개발에 사용할 수 있지만 데이터 확보 자체가 제한적이며 각자 직접 AI 모델을 개발해야한다는 한계가 있었다는 입장이다..

반면 연합학습을 활용할 경우 다양한 실세계 데이터를 학습에 사용해 성능이 우수한 AI 모델을 확보할 수 있다는 것.

결국 AI 모델 수요자가 이를 요청하면 AI모델을 개발, 데이터 보유기관의 데이터를 활용해 신약 개발 등을 추진하도록 하자는 것이다.

김화종 단장은 "결론적으로 보면 국민이 참여하는 신약개발을 하자는 것으로, 임상‧공공바이오 데이터를 AI 신약개발에 효과적으로 활용하는 기술과 제도가 맞춰진다면 가능하다고 보고 있다"고 말했다.

이어 "이렇게 되면 AI 바이오산업을 발전시키고 이를 통한 창업, 민간 수익이 창출 될 것"이라며 "결국 블록버스터 개발만큼 수익이 나는 사업이 없는 만큼 이를 도와주고, 그 수익을 국민과 공유하자는 것"이라고 강조했다.

마지막으로 김화종 단장은 "데이터의 원천 제공자인 국민의 동의를 얻는 것이 가장 중요하다"며 "데이터의 구축‧관리 기관인 병원 및 공공기관의 연구 확대, 책임 면제, 참여시 인센티브 정책이 필요하다"고 주장했다.

이어 "오늘 설명회는 의견을 듣고자 마련된 자리로, 현 시점에 공론화 해서 한번 따져볼 필요가 있다는 것"이라며 "결국 우리나라만의 돌파구를 찾아야하는 상황에서 이것을 주도하면 향후 글로벌의 데이터 플랫폼을 주도할 수 있다고 기대하고 있다"고 덧붙였다.