의료 AI 증가로 학습 데이터 수요 급증…중개 산업 동반성장
[메디칼타임즈=김승직 기자] 전 세계적으로 의료 인공지능(AI) 산업이 급성장하면서 솔루션 개발에 필요한 고품질 학습 데이터 수요가 폭발적으로 늘고 있다.하지만 국내에선 규제와 기관 간 데이터 단절로 관련 수요가 모두 충족되지 못하는 상황. 이러한 상황에 관련 기술력을 가진 레몬헬스케어가 의료 데이터 중개 플랫폼 산업에 도전장을 던져 성과를 거둘 수 있을지 주목된다.17일 의료산업계에 따르면 의료 AI 솔루션 개발에 필요한 학습 데이터를 중개하는 플랫폼 산업에 대한 수요가 급증하고 있는 것으로 파악됐다. 솔루션의 알고리즘 정확도와 임상적 유효성을 높이기 위해선, 양질의 데이터 확보가 필수적이기 때문이다.의료 AI 발전으로 인한 학습 데이터 수요가 증가하면서 이를 중개하는 플랫폼 산업이 동반 성장하고 있다.더욱이 최근 의료 AI 개발 양상이 단순 진단 보조를 넘어, 진료 시스템 전반 관리하는 에이전트형으로 고도화하는 상황이다. 이에 따라 필요한 데이터의 종류와 양이 더욱 늘어날 전망이다.하지만 현재 국내 시장에선 이런 학습 데이터가 충분히 공급되지 않고 있다는 지적이 나온다. 정부 기관과 일선 병원에 방대한 진료 기록이 축적돼 있지만 다부처 중복 규제와 법적 불확실성 등으로 원활한 데이터 전달이 이뤄지지 않으면서다.실제 감사원 조사에 따르면, 국민건강보험공단·건강보험심사평가원·국립암센터 등이 2021년 1월부터 지난해 3월까지 AI 기업에 제공한 공공데이터는 정형데이터 17건에 그쳤다. 의료 데이터 반출 및 외부 결합엔 개인정보보호법·의료법 등 다수 법령이 중첩돼 산업적 활용이 가로막힌 상태인 것.이에 의료 데이터를 안전하게 연결하는 데이터 플랫폼 기업들이 시장의 대안으로 떠오르고 있다. 원본 데이터를 외부로 무단 반출하지 않으면서도 합법적으로 유통할 수 있는 중개 인프라를 구축, 산업계의 갈증을 해소하려는 움직임이다.이런 가운데 레몬헬스케어가 상급종합병원 네트워크를 필두로 관련 산업 진출을 선언하면서 관심이 쏠린다. 실손보험 간편 청구 사업을 진행하면서 쌓은 80% 이상의 국내 상급종합병원 네트워크로 해자를 구축한다는 전략이다.디지털 브릿지 기술을 보유한 것도 강점이다. 레몬헬스케어는 비표준 의료 데이터를 수백 개의 표준 규격 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)로 자동 변환하는 기술을 상용화했다고 밝혔다. 의료 데이터가 각 의료·정부기관에 비표준화 상태로 단절돼있는 것으로 고려하면, 이 데이터를 외부 기업에 실시간으로 중개할 역량을 갖췄다는 평가다.다만 의료 AI 기업들이 원하는 것은 MRI·CT 영상이나 임상 기록·연구 등 고품질 데이터인 만큼, 이를 확보하는 것은 숙제다. 또 이들 정보는 용량으로 인한 전송 부하와 최고 등급의 보안체계가 요구되는 만큼, 관련 인프라 구축도 필요하다.대형병원들이 의료 데이터를 사업화하려는 움직임을 보이는 것도 복병이다. 이렇게 되면 병원은 데이터를 외부 플랫폼에 넘기기보단, 자체 데이터 센터나 법인을 통해 직접 가공하고 수익화하려는 움직임을 보일 가능성이 크다.외부 플랫폼 입장에선 병원과 상생하는 수익 구조를 마련해야 하는 것. 특히 의료 데이터의 소유권은 환자와 병원에 있는 만큼, 이를 활용하기 위한 환자 동의와 수익 배분도 마찰 없이 설계해야 한다.이와 관련 레몬헬스케어는 자체 플랫폼 사업과 동시에, 병원 자체 데이터 활용 시스템에 기술적으로 진입하는 투트랙 전략을 제시했다.회사가 보유한 양방향 의료 데이터 중개 플랫폼 기술(LDB)로 병원이 시스템 구축 단계에서 겪는 기술적 문제를 해소해 주겠다는 접근이다. 병원이 데이터 센터를 구축하더라도 LDB 인프라를 표준 연동 통로로 활용하게 함으로써, 그 내부에서 중추적 역할을 하겠다는 구상이다.환자 동의와 관련해선 이미 실손보험 청구 서비스 등을 통해 확보된 사용자 동의 기반의 데이터를 엄격하게 관리하고 있다고 강조했다. 보안 역시 정부 정보보호 관리체계(ISMS) 기준을 준수하는 한편, 클라우드 환경 내 보안 정보 관리 체계를 구축해 데이터 유출 가능성을 차단하고 있다는 설명이다.이와 관련 레몬헬스케어 송치헌 P.S사업본부장은 "AI를 활용한 의료 판독 기술을 보유한 업체들은 병원 EMR과의 이기종 인터페이스 구축에 상당한 어려움을 겪고 있다"며 "데이터 연동 지원에 대한 의료 AI 기업들의 문의가 계속되는 등 관련 수요를 이미 확인한 상황"이라고 말했다.이어 "향후 직접적인 데이터 투자를 통해 의료 AI 학습용 데이터 확보와 연구 기관 지원 등 사업 영역을 확장해 나갈 계획"이라며 "의료기관과 협력해 인프라를 확충하는 것은 물론, 제3자 제공 동의 데이터 활용 체계를 고도화해 의료 AI 산업의 핵심적인 데이터 허브 역할을 수행할 것"이라고 강조했다.



