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[그래픽=뉴시스] 최근 바이오헬스 분야에서 인공지능(AI), 유전체 분석, 디지털 치료기기 등 기술 혁신이 질병의 예방·진단·치료 방식에 획기적인 전환점을 제공하고 있다. 재판매 및 DB금지. hokma@newsis.com

한국보건산업진흥원 브리프 발간
빅데이터 차별화로 경쟁우위 확보
AI 생태계 조성중…제도 마련 시급

[서울=뉴시스]이승주 기자 = 최근 바이오헬스 분야에서 인공지능(AI), 유전체 분석, 디지털 치료기기 등 기술 혁신이 질병의 예방·진단·치료 방식에 획기적인 전환점을 제공하고 있다.

이러한 기술 변화는 단순한 도구적 진보를 넘어 보건의료 연구개발(R&D)의 전략까지도 근본적으로 재편했다는 분석이 나왔다.

2일 한국보건산업진흥원이 발간한 '글로벌 바이오헬스 R&D 정책 10대 이슈' 보고서에 따르면 현재 전 세계 주요 바이오헬스 연구지원 기관들은 데이터와 AI 기반 R&D 패러다임으로 급속히 전환되고 있다.

보고서는 "정밀의료와 AI는 더 이상 미래기술이 아닌, 보건의료 R&D의 핵심 엔진으로 자리매김했다"며 "미국, 영국, 싱가포르 등 선도국가들은 국가적 차원의 대규모 코호트(집단)와 연계된 데이터 플랫폼 구축에 사활을 걸고 있다"고 말했다.

주요국들은 자국민의 유전체 정보, 임상 정보, 생활습관 데이터를 통합한 대규모 코호트 및 바이오뱅크 구축에 국가적 역량을 집중하고 있다. 이는 질병의 정밀한 예측, 개인 맞춤형 치료법 개발 등 정밀의료 실현의 핵심 기반으로 인식되기 때문이다.

영국 국립보건연구원(NIHR)과 미국 국립보건원(NIH)는 각각 500만명, 100만명 규모의 국가 코호트를 구축하는 프로그램을 가동했다. 싱가포르는 정부 주도 국가 전략으로, 아시아인 특화 유전체 데이터 베이스를 자산화한다.

우리나라 또한 2029년까지 100만명 규모의 데이터 수직을 목표로 하는 범부처 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업을 추진 중이다.

희귀질환자 7만명, 암 환자 22만명, 일반인 71만명 등 질환 중심의 데이터와 임상 정보를 연계해 질병 연구의 실효성을 높이는 것을 목표로 한다.

보고서는 "100만명 바이오 빅데이터 사업을 단순한 국가 보건 자산을 넘어 아시아 특화 데이터 자산으로 차별화할 수 있는 전략이 필요하다"며 "싱가포르 사례를 참고해 차별적 경쟁 우위를 확보할 수 있다"고 제언했다.

이를 위해서는 "K-CURE(임상데이터네트워크 사업)와 같은 통합인프라를 기반으로 국제 공동연구와 연계 가능한 데이터 품질 및 표준화 수준을 선제 확보하는 노력이 병행돼야 한다"고 전했다.

이와 더불어 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI 기술이 보건의료 R&D 패러다임을 바꾸는 핵심 동력으로 부상하고 있다고 짚었다.

주요 연구지원 기관들은 진단, 맞춤형 치료, 신약 개발 등 전통적인 R&D 영역뿐만 아니라 AI를 활용한 연구비 신청 및 평가와 같은 R&D 관리 프로세스 혁신에도 막대한 자금을 투자하고 있다.

단순 기술 개발 투자를 넘어 데이터 인프라, 윤리 및 거버넌스, 인력 양성을 포괄하는 'AI 생태계'를 조성하려는 접근이 두드러진다는 분석이다.

보고서는 "한국도 의료에 특화된 AI 파운데이션 모델 개발과 더불어 데이터 이용의 안전성, 알고리즘 공정성, 개인정보 보호를 아우르는 정책적·제도적 틀 마련이 시급하다"고 전했다.

이를 위해 "연구자, 기업, 시민사회 등 다양한 이해 관계자가 참여하는 다층적 거버넌스 체계를 구축하고, 이를 국가 R&D 전략의 필수요소로 내재화할 필요가 있다"고 제언했다.

◎공감언론 뉴시스 heyjude@newsis.com



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출처: 뉴시스(2025.09.03.)