MEDI:GATE NEWS 국민 바이오 데이터 AI 신약개발에 활용하고 수익 돌려주는 국민신약배당 제안

기사입력시간 25.06.12 07:21최종 업데이트 25.06.12 08:01

한국제약바이오협회 K-멜로디사업단 김화종 단장 설명회 현장사진. 사진=한국제약바이오협회 [메디게이트뉴스 이지원 기자] 한국제약바이오협회 K-멜로디사업단 김화종 단장이 국민의 건강보험·진료·유전체 데이터를 AI 신약개발 등에 활용하고, 이로 인한 수익을 국민과 공유하는 '국민신약배당' 정책을 제안했다. 김 단장은 11일 온라인 정책제안 설명회를 통해 '임상· 공공 바이오 데이터를 활용한 신약개발 수익 공유 정책'을 발표했다. 현재 우리나라는 단일 의료보험 체계로, 각종 진료·의료 기록과 공공 바이오 데이터가 축적돼 있어 바이오 데이터 통합 역량을 갖추고 있다. 하지만 데이터의 실제 산업적 활용은 제한적인 상황이다. 이에 김 단장은 "바이오 산업 후발주자인 한국이 바이오 선도국으로 도약하려면 타국가에 없는 혁신 전략이 필요하다. 국민으로부터 생산된 바이오 데이터의 효과적인 활용 체계 구축으로 AI 바이오 선도국 진입 전략을 모색해야 한다"며 국민신약배당 정책을 제안했다. 국민신약배당 정책은 국민의 건강보험, 진료, 유전체 데이터를 데이터를 이동 없이 안전하게 활용해 신약 AI 예측모델을 개발하고, 해당 기술로 수익이 발생하면 국민에게 배당하는 것을 골자로 한다. 하지만 개인정보 공유에는 가명화, 암호화, 데이터 결합 등의 한계가 존재한다. 이에 김 단장은 연합학습 기술 도입을 대안으로 제시했다. 연합학습은 데이터를 외부로 이동하지 않고, AI 모델 파라미터(가중치)만 주고받으며 학습하는 방식이다. 이는 AI 모델을 먼저 개발한 뒤 목적에 필요한 데이터를 보유한 기관이나 병원에 전달해 학습시키는 '모델 포스트(Model First)' 방식으로, 기존의 데이터 수요자가 데이터를 확보한 뒤 AI 모델을 개발하는 '데이터 퍼스트(Data First)'와 차이가 있다. 모델 퍼스트는 다양한 리얼월드 데이터를 학습에 사용해 성능이 우수한 AI 모델 확보가 가능하다는 장점을 가진다. 하지만 기관이 데이터 기반 오픈 이노베이션 체계에 참여할 동기 부여를 마련해야 한다. 연합학습은 보건복지부와 과학기술정보통신부가 2024년부터 2028년까지 총 348억원을 투입해 33개 기관이 참여하는 'K-멜로디' 시범사업에도 활용된다. 이는 제약기업, 병원, 대학, 연구소, 바이오벤처 등 다양한 주체가 민감한 실험 데이터를 안전하게 공유하고 협력할 수 있는 기반을 만드는 프로젝트로, 연합학습 플랫폼의 동작 검증과 ADMET/PK(흡수·분포·대사·배설·독성/약동학) 파라미터 예측 모델 개발 등을 목적으로 한다. 김 단장은 "국민신약배당 정책은 국민이 참여하는 신약개발로, AI 기술로 산업 수익을 만들고, 수익을 국민과 공유하는 선순환 구조를 정착시키는 것이 목표"라며 "이 사업은 정부 주도로 추진해야 한다. K-MELLODDY 사업단이나 한국제약바이오협회가 하겠다는 것이 아니다"라고 말했다. 그는 "외국에 비슷한 사례가 있지만, 데이터에 가격을 지불하는 등 차이가 있다"며 "(국민신약배당은) 데이터를 상품으로 거래하는 것이 아닌 공공재로 보고, 이를 이용한 수익을 공익화하자는 것"이라고 설명했다. 이어 "데이터의 원천 제공자인 국민 동의를 얻는 것이 가장 중요하다"며 "데이터 구축·관리 기관인 병원과 공공기관의 연구 확대, 책임 면제, 참여 시 인센티브 정책이 함께 필요하다"고 제언했다.

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국민 바이오 데이터 AI 신약개발에 활용하고 수익 돌려주는 '국민신약배당' 제안

AI 바이오 산업 기술 발전으로 수익 창출하고, 국민과 공유하는 선순환 구조 정착 기대

한국제약바이오협회 K-멜로디사업단 김화종 단장 설명회 현장사진. 사진=한국제약바이오협회

[메디게이트뉴스 이지원 기자] 한국제약바이오협회 K-멜로디사업단 김화종 단장이 국민의 건강보험·진료·유전체 데이터를 AI 신약개발 등에 활용하고, 이로 인한 수익을 국민과 공유하는 '국민신약배당' 정책을 제안했다.

김 단장은 11일 온라인 정책제안 설명회를 통해 '임상· 공공 바이오 데이터를 활용한 신약개발 수익 공유 정책'을 발표했다.

현재 우리나라는 단일 의료보험 체계로, 각종 진료·의료 기록과 공공 바이오 데이터가 축적돼 있어 바이오 데이터 통합 역량을 갖추고 있다. 하지만 데이터의 실제 산업적 활용은 제한적인 상황이다.

이에 김 단장은 "바이오 산업 후발주자인 한국이 바이오 선도국으로 도약하려면 타국가에 없는 혁신 전략이 필요하다. 국민으로부터 생산된 바이오 데이터의 효과적인 활용 체계 구축으로 AI 바이오 선도국 진입 전략을 모색해야 한다"며 국민신약배당 정책을 제안했다.

국민신약배당 정책은 국민의 건강보험, 진료, 유전체 데이터를 데이터를 이동 없이 안전하게 활용해 신약 AI 예측모델을 개발하고, 해당 기술로 수익이 발생하면 국민에게 배당하는 것을 골자로 한다.

하지만 개인정보 공유에는 가명화, 암호화, 데이터 결합 등의 한계가 존재한다. 이에 김 단장은 연합학습 기술 도입을 대안으로 제시했다.

연합학습은 데이터를 외부로 이동하지 않고, AI 모델 파라미터(가중치)만 주고받으며 학습하는 방식이다. 이는 AI 모델을 먼저 개발한 뒤 목적에 필요한 데이터를 보유한 기관이나 병원에 전달해 학습시키는 '모델 포스트(Model First)' 방식으로, 기존의 데이터 수요자가 데이터를 확보한 뒤 AI 모델을 개발하는 '데이터 퍼스트(Data First)'와 차이가 있다.

모델 퍼스트는 다양한 리얼월드 데이터를 학습에 사용해 성능이 우수한 AI 모델 확보가 가능하다는 장점을 가진다. 하지만 기관이 데이터 기반 오픈 이노베이션 체계에 참여할 동기 부여를 마련해야 한다.

연합학습은 보건복지부와 과학기술정보통신부가 2024년부터 2028년까지 총 348억원을 투입해 33개 기관이 참여하는 'K-멜로디' 시범사업에도 활용된다. 이는 제약기업, 병원, 대학, 연구소, 바이오벤처 등 다양한 주체가 민감한 실험 데이터를 안전하게 공유하고 협력할 수 있는 기반을 만드는 프로젝트로, 연합학습 플랫폼의 동작 검증과 ADMET/PK(흡수·분포·대사·배설·독성/약동학) 파라미터 예측 모델 개발 등을 목적으로 한다.

김 단장은 "국민신약배당 정책은 국민이 참여하는 신약개발로, AI 기술로 산업 수익을 만들고, 수익을 국민과 공유하는 선순환 구조를 정착시키는 것이 목표"라며 "이 사업은 정부 주도로 추진해야 한다. K-MELLODDY 사업단이나 한국제약바이오협회가 하겠다는 것이 아니다"라고 말했다.

그는 "외국에 비슷한 사례가 있지만, 데이터에 가격을 지불하는 등 차이가 있다"며 "(국민신약배당은) 데이터를 상품으로 거래하는 것이 아닌 공공재로 보고, 이를 이용한 수익을 공익화하자는 것"이라고 설명했다.

이어 "데이터의 원천 제공자인 국민 동의를 얻는 것이 가장 중요하다"며 "데이터 구축·관리 기관인 병원과 공공기관의 연구 확대, 책임 면제, 참여 시 인센티브 정책이 함께 필요하다"고 제언했다.

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이지원 기자 (jwlee@medigatenews.com)

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