보건의료 데이터·인공지능 혁신 생태계 만든다-보건의료 데이터‧인공지능 혁신전략(’21～’25년) 수립

보건의료 데이터·인공지능 혁신 생태계 만든다-보건의료 데이터‧인공지능 혁신전략(’21～’25년) 수립

등록일 : 2021-06-03 담당부서 : 보건의료데이터진흥과

보건의료 데이터·인공지능 혁신 생태계 만든다

 

 

- 보건의료 데이터‧인공지능 혁신전략(’21～’25년) 수립 - 

 

□ 보건복지부(장관 권덕철)는 『보건의료 데이터·인공지능 혁신전략』(이하 혁신전략)을 수립하여 6월 3일(목) 김부겸 국무총리 주재로 개최된 제126차 국정현안점검조정회의에 보고했다고 밝혔다.

 

□ 건강보험 등 공공데이터와 병원 임상 빅데이터 등을 포괄하는 보건의료 데이터는 의료기술 혁신이나 바이오헬스 산업 측면에서 가치가 매우 높지만, 낮은 데이터 표준화‧품질관리, 개인정보 침해 우려 등으로 실제 활용도는 낮은 실정이다.

 

 

보건의료 데이터 현황 및 가치

 

 

 

□ 정부는 최근 ‘데이터3법’ 개정(’20.8월), 개인정보 활용 관련 국민 인식 변화 등을 바탕으로 이번 전략을 수립하였으며, 포럼 등을 통해 의료계, 학계, 산업계 등 현장 의견을 수렴해 왔다.

 

* 공익(84%) 또는 의료기술개발 활용(87%) 등을 목적으로 개인정보 제공 의향(’20년, 대통령 직속 4차산업혁명위원회 조사 결과)

 

*『보건의료데이터 활용 물꼬 트기 위한 국가 전략 수립 본격화』(3.26, 헬스케어 미래포럼)

『보건의료 데이터·인공지능 혁신 전략 심층 논의』(4.22, 보건의료데이터 혁신포럼)

 

○ 한편, 해외 주요국들도 보건의료 데이터의 활용 가치에 주목하고 관련 국가전략 수립, 고부가가치 빅데이터 플랫폼 구축 등의 지원 정책을 적극 추진하고 있는 것으로 나타났다.

 

글로벌 동향 및 시사점

 

 

 

 

□ 정부는 이번 혁신전략을 통해 데이터 기반의 바이오헬스 경쟁력 확보와 미래의료 혁신을 본격 추진한다는 방침으로,

 

○ 이를 위해 데이터 생산, 집적, 활용의 전 주기에 걸친 3대 분야 9대 핵심과제를 추진하는 한편, 보건의료 데이터의 안전한 활용 법제와 거버넌스 등 정책 기반도 강화한다는 계획이다.

핵심 추진과제

 

 

 

 

□ 이번 혁신전략의 주요 내용은 다음과 같다.

 

1. 양질의 데이터 생산 개방 

 

① 한국인 호발암종*, 개인생성건강데이터(PGHD)** 등 현장 요구가 많고, 활용성 높은 분야를 우선 표준화하여, 병원, 기업 등 다양한 기관이 사용하는 데이터를 공유, 결합이 가능하도록 하고, 

 

* 위암, 대장암, 폐암, 간암, 유방암 등 10대 암종

** Patient Generated Health Data: IoT, 웨어러블 기기에서 수집 생산되는 라이프로그, 다양한 기기 측정값의 표시형식, 측정범위 등을 표준화해야 상호 호환이 가능

 

- 보건의료데이터 품질 관리를 위한 인증제 도입을 검토하여 병원 등에서 고품질 데이터 생산 체계를 구축하도록 지원하게 된다.

 

② 건강보험 등 공공데이터 개방 건수를 연 1,000건에서 5,000건으로 확대하고, K-Cancer 등 한국인 특화 빅데이터를 단계적으로 구축하여, 

 

* 건강보험 年 데이터 제공건수 (’20년) 약 1,000건 → (’25년) 5,000건 

** ①K-Cancer → ②K-심뇌혈관 → ③K-호흡기(신종감염병 포함) 순

 

- 질환 예측모형 개발 등 다양한 임상연구, 맞춤형 질병치료를 촉진하는 핵심 의료데이터를 개방할 계획이다.

 

③ 데이터 3법 개정 이후, 이용자 중심의 가명정보 활성화를 위해 지속적인 제도개선과 결합 사례*를 확산해 나갈 예정이다.

 

* 전 분야 최초 결합사례(암센터 암발생정보 통계청 사망정보 건보공단 진료정보)인 “폐암환자 치료 및 사망동향” 발표(’5.27일)

 

○ 이를 통해, 표준의 부재로 상호 연계‧통합 활용이 어려웠던 데이터 활용이 용이해지고, 폐쇄‧독점적으로 활용되던 데이터를 개방, 결합하여 고부가가치 데이터 보편적으로 활용될 전망이다.

 

2. 고부가가치 데이터 플랫폼 완성

 

□ ’25년까지 유전체 등 바이오, 병원 임상기록, 공공보건의료데이터 중심으로 3대 원천 데이터 플랫폼을 완성할 계획이다.

 

① 100만 명* 규모 통합바이오 빅데이터 인프라를 구축하여, 맞춤형 치료·정밀의료 등에 활용하고, 임상․유전체․건강보험․개인건강기록(PHR, Personal Health Record) 등과 연계하여 고부가가치 국가 전략자산화를 추진한다.(’23.~)

 

* 희귀질환 10만 명, 암 10만 명, 난치질환 20만 명, 만성질환자, 건강인 등 60만 명 

 

② 폐쇄적·독점적으로 활용되어 민간에서 접근하기 어려웠던 병원 임상데이터는 의료데이터 중심병원*을 기반으로 기업-학계-연구기관-병원 공동 연구를 활성화한다.

 

* (’20년) 5개 컨소시엄 → (’21년) + 2개 컨소시엄 → (’22년) + α, 임상빅데이터 네트워크화

 

③ 공공분야 데이터를 연계 활용하는 보건의료 빅데이터 플랫폼은 연계기관을 단계적으로 확대하여, 인구‧고용 등 다양한 분야의 이종데이터* 연계·결합 공공 연구를 확산해나갈 예정이다.

이종데이터 결합 주요 활용사례

 

 

* 사례1 :　(심평원) 진료·처방내역 (사회보장정보원) 보건소 진료정보 (농진청) 

농어촌인구통계 ⇨ 데이터 기반 농어촌-도시 지역간 의료전달체계 격차 연구

 

* 사례2 : (건보공단) 건강보험, 일반검진 (심평원) 진료·처방내역 (근로복지공단) 산재·고용보험 ⇨ 빅데이터 기반 직장인 맞춤형 건강관리 정책개발 연구

 

3. 데이터 활용 혁신으로 성과 가속화

 

□ 안전한 데이터 제공 기반을 마련하기 위해 데이터 중개‧분양을 체계적으로 지원해 나간다.

 

○ 데이터 제공-활용기관을 중개하여 꼭 필요한 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 컨설팅 지원 전문인력을 양성하고, 

 

○ 국민건강보험공단 등 주요 공공기관, 의료데이터중심병원 등 빅데이터 보유 기관을 대상으로 안전한 데이터 제공역량*을 갖춘 경우 ‘안심분양센터’로 지정하는 방안을 추진한다. 

 

* 데이터 품질, 데이터 연계‧결합, 데이터 보호‧보안 환경, 거버넌스 등 관리 역량

 

□ 의료인공지능 스타트업에 대한 전(全) 주기 지원체계를 마련하고, 중점분야에 대한 연구개발 투자를 확대할 예정이다. 

 

○ 병원 중심 의료 AI 특화 개방형 실험실* 구축‧운영 등 우수한 인공지능 모델에 대한 다양한 임상 실증과 창업을 지원하고,

 

* 우수병원 내 인프라 개방 및 임상시험 자문 등 의료AI 창업기업 육성‧지원

 

○ 인공지능의 혁신 가치를 고려할 수 있는 차별화된 평가‧보상체계를 마련하고, 의료 AI 연구개발 투자를 확대할 계획이다. 

4. 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 확립

 

□ 3대 핵심분야 과제가 원활히 추진될 수 있도록 법제 정비, 민‧관 합동 정책거버넌스를 구축 운영할 계획이다.

 

○ 민감한 보건의료데이터의 특성을 반영하고, 개인의 권리보호를 강화하는 방향으로 법제를 정비*하고, 의료 AI 윤리 원칙 수립 등을 통해 민감정보 활용에 대한 사회적 우려를 해소한다.

 

* ①정보주체 권리 및 동의체계, ②정보보호, ③데이터 개방‧연계‧통합 근거, ④거버넌스, ⑤통합데이터인프라 등 안전한 보건의료데이터 활용 활성화를 위한 법제 마련 

 

○ 또한, 사회적 공감대 및 신뢰 기반의 민관 합동 정책 거버넌스를 가동함으로써 보호와 활용 간 균형잡힌 추진체계를 마련할 계획이다.

 

* 민관 공동위원장으로 (가칭) 보건의료데이터정책심의위원회 구성‧운영

 

□ 권덕철 보건복지부 장관은 “의료데이터의 안전한 활용 생태계를 갖추는 것은 환자 치료 등 의료혁신, 신약개발 등 산업혁신, 국민 권익 증진 등 사회혁신을 가속화하는 발판이 될 것”이라고 밝히고,

 

○ “중장기 관점에서 수립된 이번 혁신전략이 차질없이 추진될 수 있도록 역량과 자원을 집중하겠다.“고 밝혔다.

 

<참고> 1. 보건의료 데이터‧인공지능 혁신전략 개요

2. 주요 기대효과

 

<별첨> 『보건의료 데이터·인공지능』 혁신전략

 

 

 

참고 1  보건의료 데이터‧인공지능 혁신전략 개요

 

비전 보건의료데이터가 흐르는 혁신생태계 창출 F.L.O.W

 

목표

(’21~

’25년)

 

추진전략 Future Link Openness Weaving

미래지향적 데이터  공공-민간 연계 활용되는 생태계 틀 조성 개방‧공유‧유통 기반 전 사회적 소통‧참여로

활용 혁신 추진 데이터 흐름 활성화 안전성‧신뢰성 제고

 

핵심과제

 

 

 

 

 

 

 

참고 2  주요 기대효과

 

현재는 앞으로는

의료 ◈ 식욕부진과 피로감을 호소하던 40대 A씨는 예후가 좋지 않은 췌담도암 3기로 진단받고, 3개월 후 사망에 이름 [정밀, 맞춤형, 자기 주도 의료]

혁신 K-Cancer 통합 빅데이터를 통해 개인 맞춤형 암유전자 변이 표적치료가 가능해져 건강한 삶 회복

산업혁신 ◈ 제약회사 신약 개발 후보물질 발굴에 4년, 임상시험 6년 총 10년의 개발 기간 소요 [신약AI 개발 가속화]

국내외 분산된 실험정보 등이 축적된 인공지능 기반 신약개발 가속화로 후보물질 탐색을 1년이하로 단축

◈ AI기반 뇌혈관질환 진단장비 S/W기업은 데이터 확보가 어려워 제품개발에 차질  [신산업 및 서비스로 좋은 일자리 창출] 

컨설턴트에게 임상데이터 지도를 안내받고, 안심분양센터를 통해 데이터 분양 후 제품 실증, 개발에 성공

사회혁신 ◈ 장애인 실태조사, 복지수혜자 정보 등 단편적 자료분석으로 다양한 환경반영에 애로 [근거기반 정책 수립]

건강검진,보조기기, 시설공단 교통수단 이용정보, 이동 거리 등 다양한 자료 결합으로 장애인 건강권 및 이동권 보장을 위한 종합 정책 수립 가능

 

? 양질의 데이터 생산 및 개방

 

활용사례 ①

 

 

AS-IS TO-BE

➀ A병원 연구진은 치매질환 조기진단 및 치료방법 연구를 위해 여러 병원에 흩어져 있는 치매환자의 임상정보가 필요하나, 병원별로 사용되고 있는 표준용어가 다르고, 축적된 데이터의 통일성이 부족하여 데이터 연계·활용에 어려움을 겪었다.  ⇒ ☞ A병원 연구진은 지역별 여러 병원에 흩어져 있는 치매환자의 임상정보가 표준화된 용어와 서식으로 구축되어 있어, 연구에 필요한 데이터를 쉽게 제공받아 통합·연계하여 임상연구를 진행, 치매질환 진행 속도를 늦추는 새로운 치료법을 발견하게 된다.

② B씨(40대, 여)는 최근 1개월 전부터 식욕부진과 피로감을 호소하다, 건강검진을 받았다. 검진결과 췌담도암 3기라는 충격적인 소식을 듣고 큰 절망감에 빠졌다. 예후가 좋지 않은 암이라는 것은 익히 들어 알고 있었지만, 가족력도 없고 아무런 증상도 없던 터라 그 절망감은 더욱 컸다. ⇒ ☞ B씨는 병원, 건보공단, 심평원 등 기관별로 흩어진 암 환자 데이터(진료, 건강검진, 유전체 등)를 연계·결합한 ‘K-Cancer 통합 빅데이터’를 통해 개인 맞춤형 표적 치료가 가능해지면서, 췌담도암에 대한 통합 빅데이터에 기반해 표적항암제로 치료함으로써 다시 건강한 삶을 되찾을 수 있게 되었다. 

③ C회사에서는 최근 논란이 되고 있는 D백신 접종 부작용 연구를 수행하고 있다. 그러나 건보공단, 질병청 등에서 분절적으로 관리되고 있는 정보들의 수집·분석이 어려워, 국민들이 하루빨리 안전한 백신을 접종받지 못하고 있다.  ⇒ ☞ C회사는 ‘보건의료분야 결합전문기관’에서 ‘건보공단의 진료내역, 기저질환, 알러지 반응 정보’ ‘통계청의 사망정보’ ‘질병관리청의 접종일, 백신정보’ 를 결합, 제공받아 백신 부작용 원인을 합리적이고 신속하게 파악할 수 있게 되었다.

 

? 고부가가치 데이터 플랫폼 강화

활용사례 ②

 

 

 

 

AS-IS TO-BE

➀ 국내 C 제약사는 신약개발 타겟 발굴부터 1만개의 유효·선도·후보물질을 검토·선정하기까지 4년, 전임상·비임상 시험 진행까지 6년이 소요되어, 신약을 개발하는데 총 10년의 기간이 소요되었다. ⇒ ☞ C제약사는 인공지능 기반 신약개발 가속화시스템을 통해 실제임상데이터(real-word data, RWD)를 제공받아 신약후보물질 탐색 기간을 1년까지 획기적으로 단축하고, 개발 비용을 절반 수준으로 절감하였다. 

② 평소 건강한 삶에 관심이 많은 K씨(70세, 남)는 건강한 노후를 위해. 착용할 수 있는 디지털 기기를 활용하여 심전도와 혈압 등을 체크하고, 규칙적인 식생활을 하고 있지만 고혈압과 당뇨병 등의 가족력이 있어 항상 불안감을 갖고 있다. 나의 식단과 생활 습관이 건강한 방식인지 궁금하지만, 마땅히 물어볼 곳도 없어 답답하기만 하다.  ⇒ ☞ K씨는 디지털 기기를 통해 스마트 병원에 지속적으로 건강정보들을 공유하고. 병원에서는 전달받은 K씨의 개인건강정보(PHR)와 그 간의 축적된 데이터를 토대로 K씨의 미래를 가상으로 모의 실험하여, 발생가능한 질환을 예측한다. 이를 다시 가공하여 현재 생활 습관을 어떻게 개선해야 하는지 K씨에게 전달하여 건강한 삶을 유지할 수 있도록 돕는다.

③ 뇌동맥류 수술은 동맥류가 발생한 위치를 찾기 어려워 상당히 까다롭고, 위치를 발견했다 하더라도 적절한 크기의 이식물을 사용하는 것이 매우 중요하기 때문에, D 병원 신경과 의사인 E씨는 수술을 집도할 때마다, 늘 긴장하곤 한다.  ⇒ ☞ 스마트병원으로 선정된 D 병원에 디지털 트윈을 활용한 3D 모델링 기법이 도입되어, E씨는 수술 전 환자의 뇌동맥류 발생 위치를 정확하게 파악하고, 짧은 시간 내 수많은 시뮬레이션을 통해 적절한 이식물을 확인한다. 이는 수술 시간을 크게 단축시키고, 정확한 수술을 가능하게 하여 수술 성공 확률을 크게 높이게 되었다.

 

? 데이터 활용 혁신으로 성과 가속화

 

활용사례 ③

 

 

AS-IS TO-BE

➀ 인공지능 기반 의료기기 소프트웨어를 개발하는 B업체는 ‘뇌혈관 질환 진단 검사장비’ 개발을 위해 관련 데이터를 활용하고자 하나, 어디에서 어떠한 방식으로 구해야 할지, 구입 및 활용 비용은 어떻게 되는지 알기 어려워 어려움을 겪고 있다.  ⇒ ☞ B업체는 ‘보건의료데이터 컨설턴트’에게 뇌혈관 질환 관련 임상데이터 종류와 이용방법 등에 대한 자세한 설명을 듣고, ‘보건의료데이터 통합분양센터’를 통해 기술개발과 관련된 데이터를 분양받아 기술개발에 속도를 더해 국내 최초 뇌혈관질환 진단에 특화된 AI기반 검사장비를 개발하게 된다.

② 협심증 진단을 받고 OO시에 혼자 살고있는 D씨(75세, 남)는 심장이 빨리 뛰거나 가슴통증 등 이상반응이 발생하면 아들에게 연락하여 거주지 근처 병원을 이용하고 있으나, 응급상황 발생 시 직접 연락하기 어려워지면 적시에 의료이용을 하지 못할까봐 불안감을 갖고 있다. ⇒ ☞ D씨는 OO시의 노인성 질환 관련 생체신호 계측 분석 및 돌봄 시스템을 제공하는 선도사업에 참여하여 본인의 의료정보(생체정보)를 실시간으로 제공하고, 이상반응이 발생하게되면 아들(보호자)에게 실시간·자동적으로 알림 신호가 전송되어 안전하고 신속한 의료이용을 받을 수 있다.

③ 평소 보건의료데이터·AI에 관심이 많은 의대생 F(26세, 여)씨는 보건의료데이터·AI 전문가(교수)를 희망하고 있지만, 주변의 의대 선배, 동기들이 많이 선택하지 않는 생소하고 낯선 분야로 꿈을 가져도 될지 고민에 빠진다.  ⇒ ☞ F씨는 대학원 입시설명회에서 보건의료데이터·AI 특성화 대학원에 대한 커리큘럼, 학위과정 등 자세한 설명을 듣고, 장학금까지 지원받으며 특성화대학원에 입학하여 학위과정을 이수하였고, 특성화대학원 이수자 교수 채용 우대 제도까지 활용하며 꿈에 한 발짝 다가서게 된다.