"흩어진 공공 데이터가 의료AI 걸림돌"
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'의료 AI 최전선을 가다' 웨비나
“의료 인공지능(AI)이 발전하기 위해서는 데이터를 수집하는 단계부터 정부 지원이 필요합니다.”
조수익 루닛 이사는 ‘의료 AI 최전선을 가다’를 주제로 지난 17일 한국경제신문 AI경제연구소가 개최한 웨비나에서 이같이 말했다.
이날 전문가들은 의료 AI 활성화를 위해 공공 의료데이터 수집이 용이하게 정부가 제도를 정비해야 한다고 지적했다. 건강보험공단, 건강보험심사평가원 등으로 의료 데이터가 분산돼 있어 활용에 제약이 많다는 이유에서다. 조 이사는 “국내에서는 2020년부터 디지털댐 사업을 하며 정보 공개를 시작했다”면서도 “프로젝트별로 데이터를 모아두다 보니 데이터 간 연계성과 통일성이 떨어져 활용이 어렵다”고 했다.
의료 데이터를 모으는 작업도 수월치 않다고 했다. 정규환 성균관대 융합의과학과 교수는 “여러 역할을 수행하는 챗GPT 같은 의료용 AI가 나오려면 방대한 데이터 학습이 필수적”이라며 “국내에서는 의료 데이터를 대용량으로 모으기가 굉장히 까다롭다”고 했다.
보험 수가와 신산업 규제에 대한 지적도 이어졌다. 김진성 온코스트 대표는 “규제나 수가가 의료 AI 비즈니스의 걸림돌”이라고 말했다.
오현아 기자 5hyun@hankyung.com
조수익 루닛 이사는 ‘의료 AI 최전선을 가다’를 주제로 지난 17일 한국경제신문 AI경제연구소가 개최한 웨비나에서 이같이 말했다.
이날 전문가들은 의료 AI 활성화를 위해 공공 의료데이터 수집이 용이하게 정부가 제도를 정비해야 한다고 지적했다. 건강보험공단, 건강보험심사평가원 등으로 의료 데이터가 분산돼 있어 활용에 제약이 많다는 이유에서다. 조 이사는 “국내에서는 2020년부터 디지털댐 사업을 하며 정보 공개를 시작했다”면서도 “프로젝트별로 데이터를 모아두다 보니 데이터 간 연계성과 통일성이 떨어져 활용이 어렵다”고 했다.
의료 데이터를 모으는 작업도 수월치 않다고 했다. 정규환 성균관대 융합의과학과 교수는 “여러 역할을 수행하는 챗GPT 같은 의료용 AI가 나오려면 방대한 데이터 학습이 필수적”이라며 “국내에서는 의료 데이터를 대용량으로 모으기가 굉장히 까다롭다”고 했다.
보험 수가와 신산업 규제에 대한 지적도 이어졌다. 김진성 온코스트 대표는 “규제나 수가가 의료 AI 비즈니스의 걸림돌”이라고 말했다.
오현아 기자 5hyun@hankyung.com