[의학신문·일간보사=이재원 기자]건강보험심사평가원(심평원)이 전 국민 건강보험 진료정보를 기반으로 한 보건의료 특화 생성형 인공지능(AI) 구축에 본격 착수한다. 단순한 검색·질의응답 수준을 넘어 연구 설계와 통계분석, 분석 코드 생성, 연구 결과 도출까지 수행하는 'AI 파운데이션 모델'을 개발해 데이터 제공기관에서 AI 기반 연구지원 플랫폼으로 전환하겠다는 구상이다.

국선표 건강보험심사평가원 빅데이터실 실장.

심평원 빅데이터실은 지난 23일 출입 전문기자단과 기자간담회를 통해 '전 국민 진료정보 공통데이터모델(CDM) 기반 AI 파운데이션 모델 구축 사업'과 AI 활용 전략, 데이터 개방 혁신 방안을 공개했다.

이번 계획은 단순히 AI 서비스를 도입하는 수준이 아니라 심평원이 축적해온 건강보험 청구데이터와 의료 빅데이터를 AI 학습 기반으로 활용해 연구와 정책, 의료현장을 지원하는 국가 단위 보건의료 AI 생태계를 구축하겠다는 데 의미가 있다.

"검색 AI 아닌 연구 수행 AI"…2028년 완성 목표

심평원이 추진하는 AI 파운데이션 모델은 일반적인 챗봇이나 검색형 AI와는 성격이 다르다.

빅데이터개방부는 "건강보험 영역의 전문지식을 집중적으로 학습한 고도화된 생성형 AI 모델"이라며 "연구자가 연구 과제를 수행하면서 특정 연구 질문에 대한 분석을 요청하면 AI가 분석 결과를 제공하는 형태를 목표로 하고 있다"고 설명했다.

예를 들어 연구자가 "대장암 환자의 남녀 환자 수를 분석하는 SQL 코드를 작성해 달라"고 요청하면 AI가 CDM 구조를 기반으로 분석 쿼리를 생성하고, 이후 "대장암 환자의 성별 분포를 표로 작성해 달라"고 요청하면 실제 분석 결과까지 도출하는 방식이다.

이를 위해 심평원은 3단계 개발 로드맵을 마련했다. 2026년 추진되는 1단계에서는 연구지원 AI 모델을 구축한다. CDM 구조와 연구도구 사용법, 연구 방법론 등을 학습시켜 연구자가 데이터 구조나 연구 설계와 관련한 질문을 하면 실시간으로 답변할 수 있도록 한다.

2027년 2단계에서는 분석지원 AI 모델을 개발한다. 연구자가 연구 목적을 설명하면 SQL 작성, 통계분석 코드 생성 등 실제 연구 수행에 필요한 분석 작업을 자동 지원하는 기능이 추가된다.

최종 단계인 2028년에는 연구수행 AI 모델을 완성한다. 연구자가 분석 목표를 입력하면 AI가 직접 데이터를 분석해 결과값을 산출하는 수준까지 고도화한다는 계획이다.

심평원 관계자는 "현재 연구자가 수작업으로 진행하는 연구 설계와 분석 과정의 상당 부분을 AI가 지원하게 될 것"이라며 "보건의료 연구 생산성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

CDM 기반 AI 구축으로 전 국민 진료정보 표준화 활용..."데이터 제공기관에서 데이터 혁신 플랫폼으로"

AI 모델 구축의 핵심은 CDM(Common Data Model, 공통데이터모델)이다. CDM은 기관마다 다른 형태로 관리되는 의료데이터를 동일한 구조와 용어 체계로 표준화한 국제 표준 데이터 모델이다.

심평원은 이미 2022년 국내 최초로 전 국민 표본 기반 CDM 데이터를 개방한 바 있다.

이번 AI 모델에는 CDM 연구도구 설명 자료와 데이터 구조 정보, 표준용어 사전 등이 우선 활용된다.

구체적으로는 환자 정보(PERSON), 방문 정보(VISIT), 진단 정보(CONDITION) 등 테이블 구조와 KCD 질병코드, EDI 코드, Concept ID 체계 등이 학습 데이터로 사용된다.

심평원은 향후 AI가 의료데이터 구조를 이해하고 연구자 질문에 적절한 분석 방법을 제안할 수 있도록 학습 범위를 지속 확대할 계획이다.

이번 AI 전략은 단순한 시스템 개발을 넘어 조직의 역할 자체를 바꾸겠다는 선언에 가깝다.

심평원과 빅데이터실이 제시한 중장기 비전은 '보건의료 분야 AX(AI 전환) 기반 조성과 데이터 경제를 선도하는 데이터 혁신 플랫폼' 구축이다.

심평원은 앞으로 ▲CDM 기반 AI 파운데이션 모델 개발 ▲연구자 맞춤형 데이터 서비스 확대 ▲원격분석 시스템 고도화 ▲Open API 확대 ▲클라우드 기반 데이터 인프라 구축 등을 추진할 계획이다.

또 필수의료와 지역의료, 취약계층 관련 데이터 개방도 확대하기로 했다. 심평원은 "데이터가 단순히 저장되고 제공되는 수준을 넘어 정책과 서비스 혁신으로 연결될 수 있도록 데이터 활용 플랫폼 역할을 강화하겠다"는 방침이다.

"연구자 불편 해소" 데이터 제공기간 대폭 단축...응급·분만·지역의료 지원에도 AI 활용

심평원은 연구자들이 가장 큰 불편으로 꼽는 데이터 이용 절차 개선에도 나선다. 현재 연구자들은 데이터 신청부터 제공까지 한 달 이상 소요되고 복잡한 데이터 구조를 이해하는 데 어려움을 겪고 있다.

실제로 연구자와 1대1 상담까지 진행했음에도 데이터 구조를 이해하지 못해 신청을 포기하거나, 분석 과정에서 중복 데이터 생성으로 오류가 발생하는 사례도 적지 않은 것으로 알려졌다.

이를 해결하기 위해 심평원은 'HIRA Data Playground(가칭)' 구축을 추진한다.

연구자는 데이터 신청 전 실제 분석 환경에서 데이터를 미리 탐색하고 변수와 구조를 확인할 수 있게 된다. 또, 데이터 위험도에 따라 심의 절차를 차등 적용하는 새로운 가명정보 처리 가이드라인을 도입해 데이터 제공 기간을 단축한다.

국선표 빅데이터실장은 "저위험 데이터는 1~2주, 중위험 데이터는 2~3주 수준으로 제공 기간을 줄일 수 있을 것"이라며 "향후 경험이 축적되면 저위험 데이터는 일주일 내 제공도 가능할 것으로 본다"고 말했다.

심평원은 AI 활용 확대를 위해 데이터 거버넌스 개편도 필요하다고 보고 있다. 현재 보건의료 분야 결합전문기관은 심평원, 국민건강보험공단, 국립암센터 등 3곳이다.

빅데이터개발부는"현재는 동일한 데이터를 결합하더라도 기관별로 각각 심의와 결합 절차를 거쳐야 한다"며 "장기적으로는 국가 단위 공동심사 체계가 더 효율적일 수 있다"고 설명했다.

심평원은 영국의 국가 단위 보건의료 데이터 연구지원 서비스 모델을 참고 사례로 제시했다. 국 실장은 "당장 추진되는 것은 아니지만 심평원이 선도적으로 논의를 이끌어갈 필요가 있다"고 말했다.

심평원은 AI와 데이터 활용을 필수의료와 지역의료 강화에도 적용할 계획이다. 현재 운영 중인 '응급진료지원 데이터 서비스'는 응급실 의료진에게 환자의 수술 이력, 복약 정보 등을 제공해 적정 진료와 환자 안전을 지원한다. 향후 지자체와 협력을 확대해 응급환자 이송·수용·전원체계 개선에도 활용할 계획이다.

또 예비 부모들이 전국 분만 가능 의료기관 현황을 쉽게 확인할 수 있도록 분만 가능 의료기관 정보 공개 서비스도 추진 중이다. 최근에는 부산시와 협력해 심뇌혈관질환 재발방지사업 효과 분석도 진행하고 있다.

AI 시대에 대응하기 위한 정보화 투자도 추진된다. 심평원은 2015년 구축된 보건의료빅데이터 개방시스템을 전면 개편하기 위해 2027년 클라우드 전환 사업을 추진한다.

주요 내용은 ▲공공데이터 Open API 전용 시스템 구축 ▲연구분석용 데이터베이스 교체 ▲원격분석 시스템 고도화 ▲데이터 구축 시스템 통합 ▲기관 간 데이터 공유 체계 구축 등이다.

특히 하루 300만 건 이상 처리되는 공공데이터 서비스를 클라우드 기반으로 전환해 AI 활용과 데이터 개방 확대 수요에 대응한다는 계획이다.

연구자 수요가 높은 데이터 개방도 확대된다. 심평원에 따르면 연구자들이 가장 많이 요청하는 데이터는 사망원인정보와 대조군 데이터다.

심평원은 비교연구에 활용할 수 있는 대조군 데이터를 올해 9월부터 제공할 계획이다. 사망원인정보는 현재 통계청이 보유하고 있어 심평원은 관련 기관과 협의를 진행하고 있다.

국 실장은 "사망원인 데이터가 결합되면 연구 활용도가 획기적으로 높아질 것"이라며 "국민 건강 증진과 정책 수립에 큰 도움이 될 수 있도록 협의를 이어가겠다"고 말했다.

심평원은 궁극적으로 AI와 데이터를 활용해 의료현장과 국민이 체감할 수 있는 변화를 만들어내겠다는 목표를 제시했다.

국선표 실장은 "AI는 단순한 기술이 아니라 지역·필수·공공의료 문제를 해결하는 수단"이라며 "보건의료 공공데이터와 AI를 결합해 의료 접근성 향상과 건강 형평성 개선에 기여할 수 있는 플랫폼으로 발전해 나가겠다"고 밝혔다.