'데이터공유 활성화 전략과 연합학습 기술 활용' 방안은? 프로젝트 'K-MELLODDY'와 관련도

예종철 교수 "보안 문제로 인공지능개발 어려운 점 많아"
연합학습…정보보호·AI 시대의 핵심 기술로 글로벌시장서 주목

이시아 기자 (l**@medi****.com)2023-05-19 12:20


[ 메디파나뉴스 = 이시아 기자 ] 19일 한국제약바이오협회와 보건복지부, 한국보건산업진흥원이 공동으로 개최한 'AI 주도 신약개발·제약바이오 혁신의 새로운 시대' 포럼에서 예종철 카이스트 교수<사진>가 '데이터 공유 활성화 전략과 연합학습(FL) 기술의 활용' 방안에 대해 공유했다.

연합학습이 많이 쓰이고있는 분야에는 의료데이터, 인공지능이 있다. 의학이나 약물이 발전되는 방향은 옛날처럼 환자들을 문진하는 것을 떠나서 빅데이터를 활용하고 그것을 통해 환자 맞춤형 치료, 그리고 치료계가 발전 개발하는 형태로 나아가고 있다. 

의료데이터가 약물 부작용을 포함해 영상데이터, 임상데이터, 유전체데이터 등 여러 가지 빅데이터가 많아 이러한 자료를 통합해서 분석하고 맞춤형 치료를 하기 위해서는 실제적으로 빅데이터 분석이 필요하다. 인공지능이 결국 필요한 셈이다.

그런데 이러한 의료데이터 문제점은 특히 MRI데이터 같은 경우 누군지 알아볼 수 있는 얼굴이 나올 수 있는 등 가명화, 익명화가 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 사용하던 CDM(공통데이터모델)사업이 있다. 여기서 더 발전되고 본격적인 버전으로 나온 것이 연합학습 기법이다.

연합학습은 개별기업의 자산인 데이터는 안전하게 보호하면서도 다기관 간 데이터 학습을 가능하게 해 개별기업이 가진 한계를 극복하고 성과를 극대화할 수 있는 기술을 말한다.

예종철 카이스트 교수는 "의료데이타들은 개인정보뿐만 아니라 병원에서부터 회사들의 보안 요구로 인공지능개발이 어려운 점이 많다"며 "이제는 연합학습을 이용하는 것이 필요하다"고 설명했다.

이어 "나아가 기존의 다양한 연합학습 모델들을 개별적으로 하는 것을 떠나 제약업계에서 공유할 수 있는 공유모델을 갖고 또 제약회사를 리드하는 필요한 것들에 대한 것들을 연동해서 연합학습을 하면 모두가 다 좋지 않을까 싶다"고 덧붙였다.

특히 이 내용은 과기부와 복지부가 공동으로 추진하고 있는 다부처 신규 사업인 연합학습 기반 프로젝트 K-MELLODDY와 관련이 있다. 

한국제약바이오협회 자료에 따르면 현재 제약바이오관련 분야에서는 신약개발 현장과 공공에 축적된 데이터를 인공지능에 활용하지 못하고 있는 실정이다. 민간 데이터는 신규성이 강점이긴 하나 집중 연구로 데이터 소량화와 편향성, 지재권 등 이슈가 존재하며, 공동 데이터는 방대하지만 신규성 부족으로 활용이 미진하다. 

이러한 상황 속 민간 데이터 활용이 핵심 선결과제로 떠오르고 있다.

IT산업 경쟁은 핵심 기술 선점과 직결돼 있어 특정 국가가 먼저 새로운 핵심 기술을 선점할 경우 시장 파급력이 강해 글로벌 시장 표준이 된다. 5G, 6G, 엣지 컴퓨팅, 클라우드와 같은 분산 컴퓨팅 기술로 분산 데이터의 보호와 AI 데이터 활용이 가능한 연합학습은 정보보호와 AI 시대의 핵심 기술로 글로벌시장에서 주목받고 있다.

이러한 목적은 물리적 데이터 공유 없이 다기관 데이터 활용 협력이 가능한 플랫폼을 기반으로 신속하고 효율적인 AI 신약개발 방법론 개발에 있다. ▲연합학습 기반 다기관 데이터의 안전 공유 체계 구축 ▲데이터의 공유·융합을 통한 AI 고도화로 신약개발 경쟁력 향상 ▲국가 차원의 연합학습 기술 산업화 주도로 시장 선점 및 기술적 해자 확보 등을 목표로 한다.

이를 통해 국가경쟁력을 높일 수 있는 획기적 AI 신약개발 방법론을 확보할 것으로 기대되고 있다. 국내 제약기업의 신약개발 R&D 투자비 절감, 제약바이오기업 수요 맞춤형 AI 기술개발로 AI 주도 신약개발 가속화, 데이터 노출 이슈 극복으로 공공데이터 및 민간데이터 활용 활성화가 이뤄질 수 있을 것으로 예상되고 있다.
 

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