"국민 데이터 활용, 수익 공유"…'국민신약배당' 정책 제안

건보 데이터 활용해 신약 개발, 수익나면 국민과 공유
제바협 '국민신약배당' 정책 제안…신약 선도국 '돌파구'

조후현 기자 (joecho@medipana.com)2025-06-11 13:00

한국제약바이오협회 김화종 K-MELLODDY사업단장
[메디파나뉴스 = 조후현 기자] 글로벌 AI 신약 개발 선진국 발돋움을 위한 돌파구로 '국민신약배당' 정책이 제시됐다. 국민건강보험 데이터를 신약 개발에 활용하고, 수익이 나면 국민과 공유하는 방식이다. 

한국제약바이오협회 김화종 K-MELLODDY사업단장은 11일 오전 온라인 정책 제안 설명회를 통해 국민신약배당 정책을 화두로 던졌다.

김 단장에 따르면 AI 바이오 산업에서 가장 중요한 요소는 '바이오 데이터'다. AI가 산업에 접목되기 위해선 소프트웨어와 하드웨어, 데이터 등 세 가지 요소가 필요한데, 바이오 산업의 경우 신체 약물 반응 모델링을 위한 데이터가 불충분해 어려움을 겪고 있는 상황이다.

이에 따라 바이오 데이터 확보 해결책을 찾는 것이 글로벌 신약 개발 경쟁력이 될 전망이다. 이는 후발주자인 국내 제약바이오 산업이 선도국으로 발돋움할 수 있는 돌파구로도 작용할 수 있다.

우리나라의 경우 전 국민 단일 의료보험 체계 아래 데이터가 잘 정리돼 있어 '활용할 수 있다면' 강점으로 작용할 수 있다. 이를 위해선 국민 동의가 선행돼야 하고 정부 의지가 수반돼야 하나, 안전성 문제를 넘지 못하는 실정이다.

김 단장은 "신약 개발 선진국이 되기 위해 전통적 방식으로는 따라잡기 어렵다"며 "정책이 추진되면 글로벌 데이터 플랫폼을 주도할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

국민신약배당 정책은 이 같은 배경에서 제안됐다. 국민신약배당 정책은 국민 건강보험·진료·유전체 데이터를 안전하게 활용해 신약 AI 예측 모델을 개발하고, 수익이 발생하면 국민에게 배당하는 방식이다.

안전성은 K-멜로디사업단이 추진 중인 '연합학습(Federated Learning)' 방식을 활용해 확보한다. 데이터가 기관 외부로 이동하지 않고, AI 모델이 기관으로 가 목적에 필요한 데이터만 학습에 사용하는 방식이다. 제약사나 의료기관 등 수요자가 필요한 AI 모델을 요청하면 개발자가 모델을 만들어 정부·공공기관이나 병원 등 데이터 보유 기관에 보내 학습시키고, 학습된 AI 모델만 수요자에게 전달하는 식이다.

연합학습 방식은 데이터를 확보해 연구개발에 활용하는 일반적 방식과 달리 데이터 이동이 일어나지 않는다는 게 장점이다. 기존에 데이터 활용 발목은 잡던 '외부로 나간 데이터가 어디에 쓰일지 모른다'는 불확실성을 해소할 수 있다는 설명이다.

해당 기술로 신약이 개발되고 수익이 창출될 경우 데이터를 제공한 국민에게는 수익을 공유한다.

김 단장은 정책이 추진된다면 AI 기술로 산업 수익을 만들고 이를 국민과 공유하는 AI 바이오 산업 선순환 구조가 만들어질 수 있을 것으로 기대하고 있다.

관건은 국민 수용성과 정부 의지다. 데이터 활용에 대한 국민 동의가 선행돼야 하는 것은 물론, 정부 주도 사업으로 추진돼야 하는 만큼 정부 의지도 수반돼야 한다. 김 단장은 정책이 추진될 경우 민원24, 홈택스 등과 같은 전자정보 사업과 같은 규모가 될 것으로 내다보고 있다.

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