한국보건산업진흥원 R&D 전략단장, 서울아산병원 심포지엄서 발표
복지부·과기정통부·산업부 함께 맡는 현 체제는 자원 낭비
스마트 플랫폼, 민관협력, 보험급여 예측가능성 향상, 데이터 사용 컨트롤도
의료분야에서 AI 역량을 제대로 발휘하기 위해서는 의료AI 정책을 전담하는 거버넌스를 하나로 통합·마련해야 한다는 주장이 나왔다. 복지부, 과기정통부, 산업부로 나눠 국가적인 의료 AI 사업을 진행하고 정책을 마련하는 현재 방식은 효율이 떨어진다는 것이다.
김현철 한국보건산업진흥원 R&D 전략단장은 19일 ‘제8회 2020 서울아산병원 의공학연구소 심포지엄’에서 의료 AI 정책 주요 개선과제 5가지를 제시했다. ▲의료 AI 전담 거버넌스 통합, ▲스마트 데이터 플랫폼 마련, ▲민관협력 기반 혁신 사이클 구축, ▲보상 마련으로 보험급여 예측가능성 향상, ▲데이터 공유로 인한 보상·편익 사회 환원 5개다.
김현철 전략단장이 가장 먼저 꼽은 문제점은 의료 AI 정책을 전담하는 거버넌스가 없다는 것이다. 현재 우리나라에서는 의료 AI 사업과 정책에 대해 복지부, 과기정통부, 산업부와 같은 보건의료, 경제산업, 과학기술 거버넌스들이 함께 관여하고 있다. 이러한 상황에 대해 김현철 단장은 “자원이 분산되는 것뿐만 아니라 가치가 충돌돼 비효율적”이라고 지적했다.
의료서비스에서 가장 우선시해야할 보다 나은 케어와 낮은 의료비용이라는 가치인데, 경제산업 거버넌스에서는 더 많은 수익과 일자리 창출, 과학기술 측에서는 과학과 기술 발전이 최우선이라는 것이다.
다음으로 김현철 단장은 연구 목적에 맞는 데이터 큐레이션을 가능하게 하는 스마트 데이터 플랫폼 필요성을 강조했다. 그는 “데이터댐과 같은 제도가 있어도 특정 목적에 알맞은 데이터를 골라내고 이용하기는 어렵다”고 설명했다.
플랫폼은 페어 원리(FAIR Principle)에 따라 데이터를 제공할 수 있어야 한다는 주장이다. 데이터 페어 원리는 찾을 수 있고(Findable), 접근 가능하고(Accessible), 상호 운영해야 하고(Interoperable), 재사용할 수 있어야 한다(Reusable)는 4개 조건을 포함한다.
김현철 단장은 “작은 규모의 데이터라도 페어 원칙에 맞아야 질이 높아진다. 스마트 데이터 플랫폼이 중요한 이유”라며 “의과 차원에서 의료 데이터 플랫폼을 구축하는 것도 필요하다. 연구중심병원, 데이터중심병원과 같은 곳을 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
세 번째 과제는 민관협력(PPP)을 기반으로 의료 AI 임상연구 네트워크를 구축하는 것이다. 김 단장은 “산업육성과 공공이익에 부합하는 민관협력 의료AI 정책을 확대해야한다”며 “의료 AI 실현을 위해서는 민관협력 강화가 포인트”라고 강조했다. 민관이 협력해 할 수 있는 일로는 혁신 펀드 구축, 보건의료 R&D 투자와 인프라 연계를 예시로 들었다.
PPP를 활용해 의료 IT를 실현 중인 나라로는 미국과 영국이 있다. 미국은 HHS로 신약개발, 라임병 예방과 교육 디지털 도구를 개발하고 있다. 정부는 HHS를 통해 산업계에 필요한 보건의료 데이터를 제공한다.
영국에서는 AI 섹터 딜(AI Sector Deal)로 아이디어, 인재, 인프라, 기업환경 등에서 지역 분야 정부-민간 파트너십 전략을 체결했다. 이를 통해 7억2500만파운드(한화 약 1조700억원) 산업전략도전기금을 조성했고 R&D 세액을 12% 공제했다.
의료 AI에 대한 산업체 진입과 투자를 위해서는 보상체계를 마련해 보험급여 예측가능성을 개선해야 한다고 주문했다.
김현철 단장은 “산업체에서는 보험급여를 받을 수 있을까, 건보공단에서는 보험급여 인정 시 재정소요가 얼마나 될까 고민한다. AI 의료기기에 대한 새로운 가치 기준, 평가를 비롯해 보상이 마련돼야 산업체들이 진입을 망설이지 않을 것”이라고 말했다.
수가 이외에 보험급여 예측가능성 증대 방안으로는 정부 차원에서의 리얼월드데이터 구축과 공급, 공공병원 조달로 기술 시범 적용 등 지원, 건강성과를 기준으로 하는 가치기반의료 전환을 제안했다.
마지막으로 데이터 공유로 인한 보상과 편익을 사회에 환원해 데이터 독점, 무인승차를 방지해야 한다고 주장했다. 구체적으로는 데이터 사용 시 세금을 매기는 방안을 제시했다.
김 단장은 “EU의 경우 디지털 수익 세금 제도를 통해 데이터를 활용한 모든 상업적 활동에서 발생하는 수익의 3%를 세금으로 부여하고 있다. OECD 발표에 따르면 데이터 독점, 무인승차로 인한 연간 세금 손실은 2400억달러(한화 약 268조원)”라고 설명했다.
이날 김현철 단장이 꼽은 의료 AI 실현을 위한 5가지 과제는 현 상황에서 가장 진행된 바가 없는 순으로 선정됐다. 김 단장은 “이외에도 해결사항이 많지만 이 5가지에 대해서는 현재 거의 마련된 것이 없다”고 강조했다.
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