[헬스코리아뉴스 / 임도이] 질병관리청이 2035년까지 유전체와 의료영상, 임상정보, 웨어러블 기기에서 생성되는 실시간 건강정보를 하나로 연결한 100만 명 규모의 한국형 인공지능(AI) 학습용 통합 건강정보 데이터 구축에 나선다. 단순히 AI 진단기술을 개발하는 수준이 아니라, 개인별 질병 발생 위험을 예측하고 실시간 맞춤형 건강관리를 제공하는 국가 차원의 초정밀 헬스케어 기반을 마련하겠다는 구상이다.

질병청 산하 국립보건연구원은 최근 이런 내용을 담은 '초정밀 헬스케어 인공지능 연구개발 중장기 로드맵 2035'를 발표했다.

"AI보다 데이터가 먼저"...100만명 국가 AI 학습데이터 구축

로드맵의 핵심은 AI 모델 개발보다 AI가 학습할 수 있는 고품질 국가 데이터 구축에 있다. 연구원은 그동안 구축해온 코호트와 바이오뱅크를 기반으로 임상·역학자료는 물론 의료영상, 유전체, 라이프로그 등을 연계한 AI 학습용 통합 건강정보 데이터 45종(100만명 규모)을 구축할 계획이다.

특히 단순히 데이터를 모으는 수준을 넘어 동일인의 다양한 정보를 연결하는 멀티모달 데이터와 시간의 흐름에 따른 건강상태 변화까지 반영하는 옴니모달 데이터를 단계적으로 구축한다.

이는 AI가 특정 시점의 검사 결과만 분석하는 것이 아니라 장기간 축적된 건강정보를 학습해 질병 발생 위험을 예측하는 기반이 될 것으로 기대된다.

유전체·웨어러블까지 통합..."데이터가 치료가 되는 시대"

질병청이 제시한 미래상은 기존 정밀의료보다 한 단계 진화한 초정밀 헬스케어(Hyper Precision Medicine)다.

기존 정밀의료가 유전체와 임상정보를 활용해 환자군별 맞춤 치료를 제공하는 데 초점을 맞췄다면, 초정밀 헬스케어는 개인의 유전정보뿐 아니라 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체신호와 운동량, 생활습관, 의료영상 등을 AI가 실시간으로 통합 분석한다.

이를 통해 개인별 질병 위험도를 예측하고 예방 중심의 건강관리 서비스를 제공하는 것이 목표다. 질병청은 이를 '데이터가 치료가 되는 시대'라고 표현했다.

2035년까지 3단계 추진...우선 2032년까지 데이터 자원화 집중

로드맵은 2035년까지 세 단계로 추진된다.

1단계(2027~2029년)는 AI 학습데이터를 구축하는 '데이터 자원화', 2단계(2030~2032년)는 AI 성능을 높이는 '모델 지능화', 3단계(2033~2035년)는 의료현장 적용을 확대하는 '가치 실현' 단계다.

특히 질병청은 향후 6년간은 AI 서비스 자체보다 데이터 구축과 품질 확보에 연구개발 역량을 집중한다는 계획이다.

이를 위해 코호트 기반 한국형 멀티모달 AI 학습데이터 구축 목적형 멀티·옴니모달 데이터셋 개발 초정밀 헬스케어 AI 기술 실증 AI 데이터 공유 생태계 조성 등을 추진한다.

남재환 국립보건연구원장은 "초정밀 헬스케어 AI는 개인별 건강위험을 보다 정밀하게 예측하고 예방과 치료의 정확도를 높이는 핵심 기술"이라며 "국민이 체감할 수 있는 AI 기반 미래 의료기술 혁신을 위해 로드맵을 차질 없이 추진하겠다"고 말했다.

임승관 질병관리청장은 "세계 최고 수준의 바이오 빅데이터와 초정밀 헬스케어 AI 기술을 융합해 국민 모두가 차별 없이 혜택을 누릴 수 있는 건강 및 질병관리 서비스를 개발하는 데 최선을 다하겠다"고 밝혔다.