MEDI:GATE NEWS 딥노이드 김태규 전무 국내 의료 AI 경쟁력 제고, RWE 활용에 달렸다

기사입력시간 26.01.15 15:50최종 업데이트 26.01.15 15:50

딥노이드 김태규 전무가 12일 대한민국 미래 바이오∙헬스 포럼에서 발표하고 있다. [메디게이트뉴스 박민식 기자] 의료 인공지능(AI) 산업 성장을 위해 실제임상근거(RWE) 데이터의 활용을 활성화해야 한다는 제안이 나왔다. 딥노이드 김태규 전무는 12일 국회의원회관에서 개혁신당 이주영 의원실 주최, 메디게이트뉴스 주관으로 열린 ‘대한민국 미래 바이오∙헬스 포럼 PART2- 규제로 가로막힌 디지털 헬스케어 강국’에서 “AI 기반 의료기술은 특정 환자군이나 환경에서만 사용되는 게 아니라 상급병원, 지역 병의원, 응급실, 검진센터 등 다양한 진료환경과 환자군에 폭 넓게 활용된다”며 이같이 밝혔다. 김 전무는 “임상시험만으로는 현실적인 성능과 안전성을 충분히 평가하기 어렵다. 대규모 RWE가 의료 AI 기술 개발과 검증에 중요한 이유”라며 “앞으로 생성형 AI 시대에서는 그 중요성이 더욱 커질 것”이라고 강조했다. 이어 “실제 인종, 성병, 나이 차이 등 환자의 다양성은 물론이고 의료영상 장비, 촬영 환경의 차이, 진료 워크플로우 수많은 변동 요소 등까지 반영하려면 현장에서 축적되는 RWE 기반의 개발과 검증 체계는 매우 중요하다”고 덧붙였다. 김 전무는 딥노이드가 개발한 생성형 AI 기반 디지털 의료기기 M4CXR이 RWE의 중요성을 보여주는 사례라고 소개했다. M4CXR은 흉부 엑스레이를 분석해 판독 소견서를 자동 생성해주는 솔루션이다. 지난해 임상시험을 끝낸 후 현재 인허가 절차가 진행되고 있다. 김 전무는 “우리 회사가 이전에 내놨던 흉부 엑스레이 AI 의료기기는 약 50만건 정도의 데이터를 구축해서 개발했는데, M4CXR은 1000만건의 RWE를 활용했다. 영상 데이터뿐 아니라 실제 의료진이 작성한 판독 소견서도 같이 학습에 활용했다”고 했다. 이어 “단순히 많은 데이터를 확보하는 데 중점을 둔 게 아니라 다양한 병원, 환자, 상이한 환경 등을 반영해 현실 기반의 안전성을 확보하기 위한 연구개발 과정이었다”고 덧붙였다. 김 전무는 “M4CXR의 개발은 RWE가 있어 가능했다. 하지만 여전히 관련 제도에 개선이 필요한 부분이 있다”며 “현재는 병원간 데이터 결합과 활용 체계가 제한적이다. 개인정보 관련 규제 해석 리스크도 있고, 연구 현장의 목소리를 들어보면 연구개발을 위한 RWE 활용은 조금 더 활성화 필요하다는 의견이 있다”고 했다. 이어 “국내 의료 AI 기술이 세계 유수 기업의 기술과 경쟁하려면 공공기관의 경우 공공기관 통제 하에서 환자 민감정보 보호를 전제로 하되 연구 단계에서라도 RWE를 보다 유연하게 활용할 수 있는 제도적 장치가 필요하다”고 덧붙였다.

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딥노이드 김태규 전무 "국내 의료 AI 경쟁력 제고, RWE 활용에 달렸다"

"환자 민감정보 보호 전제로 RWE 더 유연하게 활용할 수 있는 방안 필요"

딥노이드 김태규 전무가 12일 대한민국 미래 바이오∙헬스 포럼에서 발표하고 있다.

[메디게이트뉴스 박민식 기자] 의료 인공지능(AI) 산업 성장을 위해 실제임상근거(RWE) 데이터의 활용을 활성화해야 한다는 제안이 나왔다.

딥노이드 김태규 전무는 12일 국회의원회관에서 개혁신당 이주영 의원실 주최, 메디게이트뉴스 주관으로 열린 ‘대한민국 미래 바이오∙헬스 포럼 PART2- 규제로 가로막힌 디지털 헬스케어 강국’에서 “AI 기반 의료기술은 특정 환자군이나 환경에서만 사용되는 게 아니라 상급병원, 지역 병의원, 응급실, 검진센터 등 다양한 진료환경과 환자군에 폭 넓게 활용된다”며 이같이 밝혔다.

김 전무는 “임상시험만으로는 현실적인 성능과 안전성을 충분히 평가하기 어렵다. 대규모 RWE가 의료 AI 기술 개발과 검증에 중요한 이유”라며 “앞으로 생성형 AI 시대에서는 그 중요성이 더욱 커질 것”이라고 강조했다.

이어 “실제 인종, 성병, 나이 차이 등 환자의 다양성은 물론이고 의료영상 장비, 촬영 환경의 차이, 진료 워크플로우 수많은 변동 요소 등까지 반영하려면 현장에서 축적되는 RWE 기반의 개발과 검증 체계는 매우 중요하다”고 덧붙였다.

김 전무는 딥노이드가 개발한 생성형 AI 기반 디지털 의료기기 M4CXR이 RWE의 중요성을 보여주는 사례라고 소개했다. M4CXR은 흉부 엑스레이를 분석해 판독 소견서를 자동 생성해주는 솔루션이다. 지난해 임상시험을 끝낸 후 현재 인허가 절차가 진행되고 있다.

김 전무는 “우리 회사가 이전에 내놨던 흉부 엑스레이 AI 의료기기는 약 50만건 정도의 데이터를 구축해서 개발했는데, M4CXR은 1000만건의 RWE를 활용했다. 영상 데이터뿐 아니라 실제 의료진이 작성한 판독 소견서도 같이 학습에 활용했다”고 했다.

이어 “단순히 많은 데이터를 확보하는 데 중점을 둔 게 아니라 다양한 병원, 환자, 상이한 환경 등을 반영해 현실 기반의 안전성을 확보하기 위한 연구개발 과정이었다”고 덧붙였다.

김 전무는 “M4CXR의 개발은 RWE가 있어 가능했다. 하지만 여전히 관련 제도에 개선이 필요한 부분이 있다”며 “현재는 병원간 데이터 결합과 활용 체계가 제한적이다. 개인정보 관련 규제 해석 리스크도 있고, 연구 현장의 목소리를 들어보면 연구개발을 위한 RWE 활용은 조금 더 활성화 필요하다는 의견이 있다”고 했다.

이어 “국내 의료 AI 기술이 세계 유수 기업의 기술과 경쟁하려면 공공기관의 경우 공공기관 통제 하에서 환자 민감정보 보호를 전제로 하되 연구 단계에서라도 RWE를 보다 유연하게 활용할 수 있는 제도적 장치가 필요하다”고 덧붙였다.

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박민식 기자 (mspark@medigatenews.com)

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