www.bokuennews.com

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 인공지능을 단순히 활용하는 것을 넘어 산업 전체의 핵심 축으로 자리잡고 있다.

특히 보건산업에서 AI기술은 핵심적인 역할을 하며 혁신을 주도하고 있다. 질병의 진단부터 치료, 환자 모니터링, 신약 개발, 의료기기 등에 이르기까지 보건산업 전반에 걸쳐 AI 기술이 적용되면서 관련 산업의 질과과 효율성이 비약적으로 향상되고 있다.

글로벌 제약·바이오 업계는 AI 도입을 통한 신약 개발에 박차를 가하고 있다. 특히 국내 기업들은 글로벌 빅파마들과 비교해 자본 투입 여력이 현저히 떨어지는 만큼 신약 개발에 AI 활용은 점차 확대될 수밖에 없는 상황이다.

한국보건산업진흥원 자료에 따르면 AI를 활용한 신약 개발 시장은 연평균 45.7% 성장해 오는 2027년에는 40억340만 달러에 이를 것으로 전망된다.

신약 개발의 경우 막대한 연구개발비와 장기간의 기간이 필요하다. 통상 10~15년 기간과 평균 1~2조원 이상의 비용이 소요되며 임상시험에서 신약의 안전성 및 유효성을 입증해야 허가를 받을 수 있어 성공 가능성이 매우 낮은 분야다. 약 1만개의 후보물질 중 1개(0.01%)만이 신약으로 출시된다. 반면 AI 신약개발은 임상데이터와 신약 개발에 적합한 AI 알고리즘을 활용함으로써 비용과 시간을 크게 절감할 수 있다.

또한 신약개발 데이터는 생물학, 화학, 약리학, 임상 영역 등에서 수집된 신약 개발 전 영역에서 활용 가능한 데이터로, 실제 환자 데이터를 바탕으로 한 질병 패턴 분석이나 임상시험 설계 등 다양한 분양에서 활용 가능한 것으로 알려진다.

실제 글로벌 제약기업들은 신약개발의 시간과 비용을 줄이기 위해 AI와 빅데이터 등 디지털 기술을 활용한 디지털 혁신 협력을 매년 확대하고 있으며, 미국 FDA에서도 AI 신약개발 관련 승인 요청이 증가하는 추세이다.

국내 제약사들 역시 AI 기업과 손잡고 의약품 후보물질을 발굴하는 등 다양한 분야에서 협업이 이어지고 있다. 대웅제약은 크리스탈파이, 온코크로스, 닥터바이오텍과 같은 AI 전문기업과 협업해 신약 개발에 나섰고, 자체적인 AI 플랫폼 고도화를 위해 2021년에는 AI 신약개발팀을 신설하기도 했다.

유한양행은 지난 2018년 신테카바이오와 유전체 빅데이터 및 인공지능 플랫폼을 활용한 신약 후보물질 발굴에 나선 가운데 이후에도 사이클리카 등 4곳과 협력에 나섰다. 또한 녹십자, 보령, JW중외제약 등 제약사들이 AI 활용 모델을 도입하고 있다.

이런 가운데 인공지능(AI)의 발전은 의료 기기의 혁신을 이끌고 있다. 현재 의료 분야에서는 AI를 활용해 진단의 정확성을 높이고, 치료 방법을 최적화하며, 환자의 데이터를 분석하는 다양한 방법이 주목받고 있다. 이제는 AI가 의료 기기의 핵심 요소로 자리 잡고 있다.

의료 기기에 AI를 접목하면 통계적 데이터 분석이 용이해져 환자의 상태를 더욱 정교하게 파악할 수 있다. 예를 들어, AI 알고리즘을 통해 방대한 환자 데이터를 분석하면 병의 진행 상황이나 예후를 예측하는 데 큰 도움이 된다. 이는 병원에서의 진단 시간을 단축시키고 효율성을 높인다.
최근 국내에서 AI 기술을 활용한 우울증 진단 보조 의료기기인 'ACRYL-D01'을 허가했다

인공지능(AI) 전문기업 아크릴이 개발한 이 제품은 환자 면담 기록지를 AI로 분석해 우증 확률을 수치화해 정신건강의학 임상의의 우울증 진단을 보조하는 역할이다.
우울증을 가리는 소프트웨어로는 국내 최초로 허가됐다.

정부도 AI 기술을 활용한 보건의료 혁신을 가속화하기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 보건복지부는 지난 2021년 '보건의료 데이터·인공지능 혁신전략'을 발표하며, 데이터 기반 바이오헬스 경쟁력 강화를 위한 정책을 마련했다.

이 전략은 공공과 민간의 협력을 통해 의료 데이터의 활용도를 높이고, 이를 통해 AI 기술을 활용한 보건의료 혁신을 추진하는 것을 목표로 하고 있다.

특히, 100만 명 규모의 바이오빅데이터 구축과 의료데이터·AI 전문의사 양성 등의 과제가 포함되어 있어 AI 기술의 활용을 통한 의료 서비스의 질적 향상을 목표로 하고 있다.

AI 기술의 확산과 함께 윤리적 문제에 대한 논의도 활발해지고 있다. AI 기술이 의료 행위에 깊이 개입하게 되면서 의사결정 과정에서의 책임성 문제와 데이터 보호, 알고리즘의 편향성 문제가 제기되고 있다.

AI 기반 진단 시스템이 잘못된 진단을 내릴 경우 그 책임 소재가 불분명해질 수 있으며, 이러한 문제는 환자의 생명에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 각국 정부와 연구기관들은 AI 윤리 가이드라인을 마련하고 있으며, 국내에서도 질병관리청을 중심으로 AI 윤리 정책이 마련되고 있다.