“유전체(게놈) 분석, 모바일 디바이스 센서에서 나오는 건강 데이터 등 이른바 바이오 마커(Bio Marker) 데이터를 기계학습(머신러닝)에 적용해 3중 음성 유방암 환자를 자동으로 식별하는 연구를 올해 시작했습니다. 이런 연구 성과가 쌓이면 언젠가는 지금까지 밝혀지지 않았던 암 유발 바이오 마커를 찾아낼 수도 있을 것입니다.”

지난 3일 서울 중구 소공동 웨스틴조선호텔에서 '지능정보기술이 열어가는 미래 헬스케어'라는 주제로 열린 '헬스케어 이노베이션 포럼 2016'에 기조 강연을 위해 참석한 데이비드 리(David Lee, 사진) 메디데이터 최고데이터책임자(CDO)는 강연 후 조선비즈와의 인터뷰에서 "스마트 워치나 각종 웨어러블 디바이스에 부착된 건강 관련 센서에서 나오는 데이터가 앞으로 정밀 의료(Precision Medicine)에서 매우 중요한 역할을 할 것"이라며 이같이 말했다.

리 CDO는 “아직 시기가 이르지만 모바일 디바이스에서 나오는 건강 관련 데이터가 축적되면 전체 인류를 위해 큰 효용이 있을 것”이라며 “특정 질병을 유발하는 유전체 바이오마커를 ‘자동으로’ 발견해주는(Automatic Process of Genomic Biomarker Discovery) 알고리즘이 만들어질 것”이라고 말했다. 다음은 일문일답.

― 최고데이터책임자(CDO)라는 직책 자체가 낯설다. CDO라는 직책을 두는 것은 세계적인 트렌드인가.

“정확하진 않지만 전세계에서 2014년 기준 CDO라는 직책을 가진 사람은 30여명 안쪽에 불과했다. 정보와 데이터가 비즈니스가 되는 세상에서 얼마 전까지만 해도 데이터를 총괄하는 직책이 많지 않았던 것이다. 하지만 현재는 수백 명에 달한다. 과거에는 정보를 생산하는 데 가치를 뒀지만 이제 이 정보에 비전을 담고 가치 있는 데이터를 추출하는 게 중요해졌기 때문이다.”

― 빅데이터를 임상 시험에 적용하는 데 있어서만큼은 독보적인 기업이 메디데이터라고 들었다. 구체적으로 빅데이터는 임상에서 어떤 과정을 거쳐 적용되나.

“우선 임상 시험을 하는 제약사는 다양한 데이터를 수집한다. 임상에 참여한 환자의 혈압이나 체중, 인구통계학적 요소인 나이, 성별, 인종 등이다. 종양의 경우에는 종양 크기가 시간에 따라 얼마나 줄어들었는지 등의 데이터도 있다. 제약사가 임상을 허가받기 위해 규제 기관에 제출하는 데이터를 메디데이터가 저장한다. 여기에는 의료진이 임상 환자의 데이터를 입력한 시기, 환자 모집 시기, 첫 환자 모집부터 마지막 환자 모집까지 걸리는 시간 등도 포함된다.

이렇게 모인 데이터는 크게 두 개의 과정을 거쳐 실제 임상에 적용된다. ‘데이터 오퍼레이션(Data Operation)’과 ‘데이터 사이언스(Data Science)’다. 데이터 오퍼레이션을 통해서는 수집된 원래 데이터를 가공하고 표준화 작업을 한다. 임상 시험 제약사(고객)가 원하는 정보를 쉽게 볼 수 있는 유저인터페이스(User Interface) 도구로 만든다. 데이터 사이언스 쪽에서는 이렇게 가공되고 표준화된 데이터를 분석할 수 있는 적절한 알고리즘을 만든다. 임상 과정에서 필요한 의사결정에 중요한 정보를 제공해 주는 역할이다.”

― 빅데이터를 바탕으로 기계학습(머신 러닝) 기술을 적용하는 것으로 알고 있다. 앞으로 어떤 일이 가능해지나.

"3중 음성 유방암은 3가지 호르몬 수용체가 발현되지 않는 공격적인 유방암으로 전체 유방암의 10~20%를 차지한다. 그러나 마땅한 치료제가 없는데다가 조기 발견이 어려워 치료가 까다로운 게 특징이다.

모바일 헬스 디바이스에서 나오는 데이터를 이용해 3중 음성 유방암 환자를 식별하는 임상을 현재 진행중이다. 기계학습(머신러닝)을 통해 자동으로 이런 환자들을 걸러주는 알고리즘을 생산하는 실험을 하고 있다. 이렇게 연구하다 보면 특정 질병을 유발하는 바이오마커 중 아직까지 밝혀지지 않은 바이오마커를 발견할 수도 있을 것으로 기대한다.”

― 임상에 참여하는 환자의 데이터나 모바일 디바이스를 통해 얻는 건강 관련 데이터는 모두 개인정보다. 한국의 경우 규제로 인해 건강 관련 개인정보를 활용하기 쉽지 않다.

“환자가 임상에서 제공하는 데이터의 경우 연구 목적으로 활용되는 데 대한 동의와 기증 여부에 서명한 데이터를 활용한다. 임상 참여 환자들이 개인 정보를 과학 연구를 위해 기부하는 방식이다. 자신의 개인정보가 질병 연구에 활용되는 데 동의하는 사람들이 많아지고 있다. 그것이 공익을 실현하는 사회 자산이 될 수 있다는 것을 알기 때문이다.”

― 빅데이터를 적용한 정밀의료를 구현하는 데 현재 가장 큰 걸림돌은 무엇인가.

“개인 맞춤형 약물과 치료법을 제공하는 정밀의료를 구현하는 것 자체가 가장 어려운 도전 과제다. 즉 과학과 연구가 가장 어렵다는 의미다. 알파고는 바둑판에서 둘 수 있는 착점이 제한적이지만 암이나 질병은 수백 개의 ‘타입(Type)’이 존재한다.

빅데이터를 활용한 정밀의료를 받아들이지 않는 보수적인 의료계의 분위기도 바뀌어야 한다. 의료계는 수십 년 동안 해왔던 방식이 통했기 때문에 잘 바뀌지 않는다. 그러나 질병 치료 성공률을 높이고 생명과학의 진전을 위해서는 변화해야 한다. 기술을 빠르게 채택하고 적용하는 게 관건이다.“

김민수 기자

‘지능정보기술이 열어가는 미래 헬스케어’라는 주제로 열린 국내 최대 헬스케어 포럼인 ‘헬스케어 이노베이션 포럼 2016’이 3일 성황리에 폐막했다.

서울 중구 소공동 웨스틴조선 호텔 그랜드볼룸에서 열린 이번 행사에는 3명의 기조강연자와 20여명의 국내외 전문가들이 발표자로 참가해 빅데이터 및 인공지능(AI)이 보건의료 및 디지털 헬스케어 분야에 가져올 혁신에 대한 최신 동향과 전망을 나눴다.

이날 행사에는 500여명의 참관객들이 몰려 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업의 혁신에 대한 뜨거운 관심을 나타냈다.

◆ “AI와 빅데이터에 기반한 정밀의료, 새로운 치료 방법 제시할 것”

첫번째 기조강연자로 나선 데이비드 리(David Lee) 메디데이터 최고데이터책임자(CDO)는 신약 개발에서 빅데이터의 중요성을 강조하면서 디지털 헬스케어로의 패러다임은 전환되고 있다고 말했다.

리 CDO는 “임상시험 데이터의 정확도를 높이기 위해서는 의료 분야와 기계 학습(머신러닝) 간 결합이 반드시 필요하다”면서 “임상시험 데이터의 정확성 등 품질을 높여야만 환자별 맞춤 진단, 처방과 치료가 가능해지기 때문에 정밀 의료를 보편화하기 위해선 데이터의 정확도 향상이 선결돼야 한다”고 강조했다.

황희 분당서울대학교병원 교수도 AI를 의료 서비스에 도입하기 위해서는 양질의 의료 데이터가 마련돼야 한다고 강조했다. 황 교수는 “AI와 빅데이터에 기반한 정밀의료는 개인화된 약이나 과거에는 전혀 예측하지 못했던 새로운 치료 옵션을 알려줄 것”이라며 “또 국가, 지역 간에 빈발하는 특정 질병에 대한 국가 차원의 정책적 판단도 방대한 데이터 덕분에 더 정교해진다”고 설명했다.

◆ “데이터 이용한 신약 개발 가능성 확인”

이날 참석한 전문가들은 제약산업을 비롯해 보건의료에서 빅데이터를 활용한 성과가 속속 나타나고 있다고 말했다.

박래웅 아주대병원 교수은 “아주대의료원을 비롯한 국내외 56개 의료기관이 참여한 ‘오디세이 컨소시엄(OHDSI·Observational Health Data Science and Informatics)’은 최근 다국적 의료 빅데이터 연구를 통해 제2형 당뇨병, 고혈압, 우울증 등 일반적인 만성질환자의 치료방법을 분석해 세계적으로 차이가 있다는 것을 밝혀냈다”고 말했다. 각국의 다양한 환자군 데이터를 이용한 빅데이터 의료 연구의 가능성이 확인됐다는 설명이다.

이상준 셀트리온 부사장은 “신약이 임상 1상시험에서 판매 허가까지 받을 확률은 10% 미만이지만, 바이오마커 등 빅데이터를 임상에 활용할 경우 이 확률이 26%에 달할 만큼 차이가 난다”면서 “과거에는 수집된 데이터를 바탕으로 임상을 진행한 후 이를 분석했다면, 이제는 빅데이터와 바이오마커를 활용해 예측하는 것이 가능해졌다”고 말했다.

실제로 메디데이터는 빅데이터를 기반으로 임상시험을 설계하고 시험 데이터를 수집해 업체들이 더 나은 치료를 제공할 수 있도록 돕고 있다. 지난 20여년 간 시행한 임상시험은 약 1만2000건으로, 전세계 300만명의 환자에 관한 데이터를 갖고 있다. 고객사는 전세계 800개에 달하며, 25대 글로벌 제약사 가운데 7개 업체를 고객사로 두고 있다.

◆ 의료기기 적용, 보험수가 적용 등 제도 개선 서둘러야

‘헬스케어, 인공지능을 더하다’를 주제로 한 황희 분당서울대병원 교수의 기조강연과 바로 이어진 ‘AI의 의료 분야 활용’을 주제로 한 오픈토크에 대한 관심은 뜨거웠다. 가천대 길병원이 도입한 IBM 암진단 AI ‘왓슨’의 현재 활용 상황과 향후 전망, 제도 및 시스템 정비 필요성 등이 논의됐다.

이언 길병원 인공지능기반정밀의료추진단장은 “현재 왓슨은 여러 의사들과 함께 진료방향을 결정하는 다학제 암진료에 투입돼 다양한 사례와 경험을 축적하는 상태”라며 “왓슨은 환자에게 가장 적합한 진료를 제공해 불필요한 진료를 줄이면서 환자의 심리안정과 의료비 절감에 탁월한 효과를 제공할 것”이라고 말했다.

특히 전문가들은 AI는 의사를 보조할 뿐만 아니라 헬스케어 서비스의 문턱을 낮추고 접근성을 높일 것으로 내다봤다.

김현준 뷰노코리아 이사는 “우리나라의 인구 천명당 의료진 수는 OECD 평균 의사수보다 적고 인구고령화 등의 문제로 AI가 의사를 서포트해야 하는 필요성이 커지고 있다”며 “대학병원 등 3차 의료기관의 방대한 데이터와 의사들의 풍부한 경험을 인공지능으로 학습하고 1, 2차 의료기관에 보급해 사회 전반적으로 의료 효율화를 촉진할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

AI 진단과 관련된 보험수가 체계 개선 등 시스템 정비 필요성도 제기됐다. 이언 단장은 “왓슨의 경우 보건복지부에서 의료기기가 아니라는 방침이 나왔기 때문에 보험수가에 적용할 수 있는 근거는 현재 전혀 없다”며 “제도 개선과 함께 환자들이 왓슨에 대해 만족감을 보인다면 자연스럽게 수가 문제는 해소될 수 있을 것으로 생각한다”고 말했다.

하지만 국내 의료 분야의 AI 발전이 더딜 수 있다는 주장도 나왔다. 다양한 규제가 걸림돌로 작용하고 인프라가 취약하기 때문이다. 백승욱 루닛 대표는 “의료 데이터의 경우 환자의 프라이버시 때문에 함부로 접근이 불가능하고 데이터 공개가 굉장히 제한적”이라며 “데이터를 하나로 모으는 플랫폼조차 없어 다른 분야의 AI 기술에 비해 발전 속도가 늦어질 수도 있다”고 지적했다.

박래웅 아주대병원 교수는 “한국의 경우 의료 데이터의 개방성이 아직까지는 낮은 수준”이라며 “우리나라가 4차 산업혁명의 흐름 속에서 헬스케어 혁신을 이루기 위해서는 데이터의 폐쇄성을 극복하고 개방성을 지향해야 한다”고 강조했다.

김민수 기자 / 강인효 기자

급변하는 의료산업의 트렌드를 한 눈에 짚어보는‘헬스케어 이노베이션 포럼 2016’이 11월 3일 서울 중구 웨스틴조선 호텔 그랜드볼룸에서 열린다.

조선비즈와 보건산업진흥원이 공동 주최하고 보건복지부, 미래창조과학부, 스타트업얼라이언스가 후원하는 올해 포럼의 주제는 ‘지능정보기술이 열어가는 미래 헬스케어’다. 인공지능(AI)과 빅데이터 등 4차 산업 혁명이 바꿔놓는 헬스케어 산업의 최신 동향과 비즈니스 모델, 현황과 과제를 소개한다.

첫 기조연설자는 전세계 125개국 650개 이상의 제약, 바이오, 의료기기 업체에 빅데이터 임상 솔루션을 제공하는 메디데이터의 데이비드 리 최고데이터책임자(CDO)다. 메디데이터는 미국 화이자, 프랑스 사노피, 스위스 로슈, 독일 베링거인겔하임을 비롯해 한미약품 등과 협업을 하고 있다.

빅데이터를 활용해 임상시험에 적합한 환자를 빠르게 찾고 신약 개발에 필요한 시간을 비약적으로 단축시킨다. 리 CDO는‘헬스케어 혁신 상상 그 이상의 진화’를 주제로 빅데이터와 AI가 정밀의료에 어떤 역할을 할 수 있는지 심도 있는 비전을 제시한다.

황희 분당서울대병원 교수(디지털헬스케어 연구사업부장)가‘헬스케어, 인공지능 기술을 더하다’라는 주제로 기조강연을 이어간다. 분당서울대병원은 국내 디지털병원의 선두 주자로 디지털 헬스케어에서의 강점을 토대로 AI 병원으로 진화를 준비하고 있다. 그는 AI 헬스케어의 현황과 향후 과제를 오랜 경험과 노하우를 접목해 소개할 예정이다.

세번째 기조강연자인 핀란드 GE 헬스 이노베이션 빌리지(GE Health Innovation Village)의 미코 카우피넨(Mikko Kauppinen) 센터장은 디지털 헬스케어 혁신을 통한 미래 신사업 기회와 일자리를 주제로 기조강연을 진행한다.

각 분야 최고 전문가가 좌장과 패널로 나서는 세부세션도 주목된다.‘ 지능정보기술과 헬스케어 혁신’세션은 선경 오송 첨단의료산업진흥재단 이사장이 좌장을 맡았다. 오송은 국내 최첨단 의료집적지로 꼽히는 곳이다. 선 이사장은 이상헌 고대안암병원 부원장과 박래웅 아주대병원 교수, 이상준 셀트리온 부사장 등과 빅데이터를 활용한 신약 개발과 병원의 미래를 깊이 있게 토론할 예정이다.

‘인공지능과 헬스케어’세션에는 내로라 하는 AI 선구자들이 한 자리에 모인다. 세브란스병원의 연구개발 총책임자인 송시영 연세대 의대 교수가 좌장을 맡고 AI를 활용한 신약 개발 스타트업인 스탠다임의 김진한 대표, 이언 가천대 길병원 인공지능기반정밀의료추진단장, 백승욱 루닛 대표, 김현준 뷰노코리아 이사가 토론자로 나선다.

전진희 요즈마 BHT센터장을 좌장으로 신재혁 커넥슨 대표, 강병주 사이드나인(side9) 이사, 최두아 휴레이포지티브 대표, 정명진 한국보건산업진흥원 단장이 이어나가는‘헬스케어 창업 CEO들의 대담’ 세션도 포럼의 흥미를 더할 전망이다. 전 센터장은 헬스케어 창업 멘토로 활약하는 전문의다. 사이드나인은 가상현실(VR) 기술을 활용한 재활 솔루션을, 휴레이포지티브는 당뇨병 등 만성질환 관리 애플리케이션을 만든 것으로 유명하다.

올해 4회째를 맞는 헬스케어 이노베이션 포럼은 의료, 신약 개발, 건강 관리, 질병 예방 등 헬스케어 전반에 걸친 혁신 움직임을 발빠르게 전달해 온 국내 최고 포럼으로 평가받는다.

정진엽 보건복지부 장관과 양승조 국회 보건복지위원장, 이영찬 한국보건산업진흥원장을 비롯해 이경호 한국제약협회장, 서정선 한국바이오협회장, 박구서 JW홀딩스 부회장, 강수형 동아에스티 대표, 최태홍 보령제약 대표, 김형기 셀트리온 대표, 곽달원 CJ헬스케어 대표, 홍유석 GSK 한국법인 사장, 이봉용 대웅제약 부사장, 윤보영 휴온스 부사장, 김현수 파미셀 대표 등 제약업계 주요 인사와 김건식 경희대병원장, 김근수 강남세브란스병원장, 김의신 경희의료원 암병원자문위원장 등 보건의료계 주요 인사가 행사장을 찾는다.

김민수 기자

“2025년 147조원 시장 잡자”선진국들 공격 투자

알파벳·GSK 합작 등 글로벌 전쟁 시작
국내도 조선대·KISTI 협력 등 AI 바람

전 세계 신약 시장에서 미국 제약사 길리어드사이언스(Gilead Sciences)의‘반란’이 이어지고 있다. 1987년 미국 실리콘밸리에 설립된 이 회사는 1999년 신종플루 치료제‘타미플루’로 혜성 같이 신약 시장에 등장했다. 흥미로운 점은 이 회사가 2011년 C형 간염 치료제를 개발하고 있던 제약 회사 파마셋을 인수, 불과 2년 만에 C형 간염 치료제‘소발디’를 시장에 내놓았다는 점이다. 혁신 신약으로 인정받은 소발디는 한 알에 1000달러에 달한다.

길리어드는 빅데이터를 이용한 임상시험으로 통상 10년 이상 걸리는 신약 개발 시간을 획기적으로 단축시켰다. 이 회사는 의학 전문 빅데이터 분석업체 메디데이터와 함께 클라우드로 환자 정보를 수집, 분석하도록 임상시험을 설계했다. 2015년 기준 다국적 제약 회사 매출 1위는 노바티스였지만, 성장률 및 이익률 1위는 단연 길리어드였다. 길리어드의 순이익률은 49%에 달한다.

인공지능(AI) 컴퓨터‘왓슨(Watson)’을 개발한 IBM의 지니 로메티(Ginni Rometty) 회장은 지난 10월 26일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개최한‘월드 오브 왓슨(World of Watson) 2016’에서 왓슨의 혁신 사례를 직접 소개했다. 그는“이스라엘의 세계 최대 복제약 전문업체 테바와 함께 만성질환인 천식을 획기적으로 관리하는 서비스를 3년 내 만들겠다”고 했다. 왓슨으로 날씨, 공기 오염도 등 환경 데이터를 분석해 천식 증상이 언제 나타날지 환자한테 미리 알려주겠다는 것이다.

변방에 머물던 빅데이터와 AI 등 지능정보기술이 헬스케어 혁신의‘주연 배우’로 떠올랐다. 맞춤형 진단과 치료가 가능한‘정밀의료’가 새 의료 패러다임으로 부상하면서 헬스케어와 첨단 정보기술의 융합은 피할 수 없는 숙명이 됐다.

미국 뉴욕 아이칸 의대의 생물정보학 권위자 에릭 샤트 교수는“더 많은 유전체 데이터가 축적되면 말기 암도 치료할 수 있는 길이 열릴 것”이라며 "이는 수학과 컴퓨터 덕분”이라고 말했다.

◆ 147조원 정밀의료 시장을 선점하라

정밀의료 시대에서 개인 유전체 분석과 임상 사례, 질병 진단 등 방대한 규모의 데이터를 축적하고 이를 효과적으로 분석하는 데 지능정보기술이 필수적이다.

최근 정밀의료를 미래 전략 분야로 인식하고 태동기인 이 시장을 선점하기 위해 각국 정부들은 적극적인 투자를 아끼지 않고 있다. 미국은 유전체 분석을 통한 치료 개선 등 정밀의료 분야에 2억 1500만달러를 투자하고 있으며 일본도 아베 신조 총리 주도로‘이노베이션(Innovation) 25’를 만들어 2025년까지 의료 산업의 고도화를 추진하고 있다. 유럽은 유럽연합(EU) 연구 프로그램‘호라이즌(Horizon) 2020’을 통해 2020년까지 헬스케어 분야에 78억유로를 투자키로 했다.

정밀의료 비즈니스를 둘러싼 글로벌 기업 간 전쟁도 시작됐다. 구글은 지주회사 알파벳의 생명과학 분야 자회사 베릴리라이프사이언스와‘알파고’로 유명한 딥마인드를 내세웠다. 베릴리는 지난 8월 글로벌 제약사 GSK와 합작회사‘갈바니바이오일렉트로닉스’를 설립했다. 생물학과 전자공학을 결합해 암을 진단하는 바이오 센서를 개발한다는 게 목표다.

알파고로 유명세를 탄 인공지능 회사 딥마인드는 지난 7월 영국 무어필드안과병원과 협력을 발표했다. 딥마인드는 무어필드병원이 보유한 환자 수백 명의 눈 스캔 데이터와 증상, 치료 등을 AI에게 학습시킨 뒤 의사가 미처 보지 못한 증상을 알려준다. 시력을 잃거나 실명이 될 수 있는 환자를 조기에 발견하는 게 목표다. 딥마인드는 올해 8월 영국 런던대 병원과도 협력해 두경부암 방사선 치료를 설계하는 데 딥러닝 기술을 이용할 계획이다. 보건복지부에 따르면, 2025년에는 세계 정밀의료 시장 규모가 147조원으로 성장할 것으로 예상된다.

◆ 뇌 영상 분석하면 치매도 조기 진단

최근 국내에서도 빅데이터와 AI를 활용한 정밀 의료에 대한 관심이 뜨거워지고 있다. 지난 10월 14일 조선대 치매예측기술국책연구단(이하 연구단)과 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 딥러닝 기반의 뇌 영상 분석을 통한 치매 조기 진단을 위해 협력하기로 한 것이 대표적이다. 연구단이 5년간 확보한 약 1만6000건의 다양한 뇌 영상을 딥러닝 기술로 분석해 치매를 조기에 진단할 수 있는 기술을 개발하는 게 목표다.

지금까지 의사들은 보통 뇌 영상으로 질환을 진단했다. 뇌 영상에서 특정 부분에 변화가 있으면 환자의 유전적 요인에 관계없이 같은 질환으로 진단하는 것이다. 치료법도 똑같을 수밖에 없다.

알파고로 유명세를 탄 인공지능 회사 딥마인드는 지난 7월 영국 무어필드안과병원과 협력을 발표했다. 딥마인드는 무어필드병원이 보유한 환자 수백 명의 눈 스캔 데이터와 증상, 치료 등을 AI에게 학습시킨 뒤 의사가 미처 보지 못한 증상을 알려준다. 시력을 잃거나 실명이 될 수 있는 환자를 조기에 발견하는 게 목표다. 딥마인드는 올해 8월 영국 런던대 병원과도 협력해 두경부암 방사선 치료를 설계하는 데 딥러닝 기술을 이용할 계획이다. 보건복지부에 따르면, 2025년에는 세계 정밀의료 시장 규모가 147조원으로 성장할 것으로 예상된다.

◆ 뇌 영상 분석하면 치매도 조기 진단

최근 국내에서도 빅데이터와 AI를 활용한 정밀 의료에 대한 관심이 뜨거워지고 있다. 지난 10월 14일 조선대 치매예측기술국책연구단(이하 연구단)과 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 딥러닝 기반의 뇌 영상 분석을 통한 치매 조기 진단을 위해 협력하기로 한 것이 대표적이다. 연구단이 5년간 확보한 약 1만6000건의 다양한 뇌 영상을 딥러닝 기술로 분석해 치매를 조기에 진단할 수 있는 기술을 개발하는 게 목표다.

지금까지 의사들은 보통 뇌 영상으로 질환을 진단했다. 뇌 영상에서 특정 부분에 변화가 있으면 환자의 유전적 요인에 관계없이 같은 질환으로 진단하는 것이다. 치료법도 똑같을 수밖에 없다.

이같은 한계를 극복하기 위해 연구단은 수천 명 환자들의 뇌 영상과 유전체(게놈) 데이터를 확보했다. 이렇게 모은 빅데이터로 환자의 유전적 변이와 뇌 손상과의 관계를 정확하게 분석해 치매 조기 진단 알고리즘을 내놓겠다는 것이 연구단의 계획이다. 이건호 연구단장(조선대 교수)은“AI는 헬스케어 분야 혁신의 확실한 보증 수표가 될 것”이라고 말했다.

국내 주요 병원과 지능정보기술 헬스케어 스타트업들의 움직임도 활발하다. 가천대 길병원은 지난 9월 IBM의 암 진단 AI‘ 왓슨 포 온콜로지’를 도입한다고 발표했다. 매년 5만 명 이상의 암 환자를 치료하는 가천대 길병원은 이르면 11월부터 AI 암 진단을 시작한다.

서울성모병원은 지난 7월 AI 암 치료기술을 상용화하기 위해 미국 스탠포드대 의과대학과 연구 협약을 체결했다. 서울아산병원은 헬스케어 스타트업 뷰노와 함께 딥러닝 기술을 활용한 폐질환 조기진단 기술을 확보했다.
삼성서울병원도 벤처 루닛과의 공동 연구를 통해 유방암, 결핵 등의 조기진단 솔루션을 선보일 계획이다.

최윤섭 디지털헬스케어연구소장은"빅데이터와 AI는 헬스케어 분야에서 이제 거스를 수 없는 대세"라면서"AI가 의사를 완전히 대체하진 못하겠지만 정밀의료를 구현하는 훌륭한 조력자 역할을 할 것"
이라고 말했다.

☞정밀의료(Precision Medicine)
유전체 정보, 진료 및 임상 정보, 생활습관 정보 등 건강 정보를 활용해 환자 특성에 따른 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 새로운 의료 패러다임을 말한다. 진료의 정확도와 치료 효과를 동시에 높일 수 있다는 장점이 있다.

송의달 조선비즈 대표는 3일 서울 중구 소공동 웨스틴조선 호텔 그랜드볼룸에서 개막한 ‘헬스케어 이노베이션 포럼 2016’에 참석해 “한국의 고령화 속도는 전세계에서 가장 빠르고 의료비 지출도 크게 늘었다”며 “고령화가 헬스케어의 패러다임을 바꾸고 있다”고 말했다.

송 대표는 “치료에서 예방·관리로 넘어가고 있고, 유전체 분석·빅데이터·인공지능을 이용한 개인 맞춤형 정밀의료가 대세로 떠오르고 있다”며 “국내외 대형 제약사들이 빅데이터와 클라우드를 활용해 신약 개발 기간을 대폭 단축하고 있다”고 말했다.

송 대표는 “헬스케어 이노베이션 포럼 2016은 지능정보기술과 헬스케어의 융합 현장을 생생하게 확인하고 미래를 모색하는 자리가 될 것”이라고 말했다.

[전문]

안녕하십니까. 조선비즈 대표 송의달입니다. ‘헬스케어 이노베이션 포럼 2016’에 오신 여러분을 진심으로 환영합니다.

전세계 65세 이상 인구 비중은 2015년 8.2%이고 우리나라의 65세 이상 인구 비중은 13.1%입니다. 우리나라의 고령화 속도는 전세계에서 가장 빠릅니다. 우리나라 의료비 지출도 무섭습니다. 2012년 97조원에서 2025년 267조원으로 약 4배 가량 증가할 전망입니다.

고령화는 전세계 헬스케어의 패러다임도 바꾸고 있습니다. 치료에서 예방과 관리로, 유전체 분석, 빅데이터, 인공지능을 이용한 개인 맞춤형 정밀의료가 대세로 떠오르고 있습니다.

화이자, 길리어드, 사노피, 한미약품 등 국내외 굴지의 제약사들이 빅데이터와 클라우드를 활용해 신약 개발 기간을 대폭 줄였고, 피 한 방울만으로 치매까지 진단하는 기기와 가상현실(VR)을 재활 의학에 접목하는 시도가 곳곳에서 일어나고 있습니다.

‘헬스케어 이노베이션 포럼 2016’은 빅데이터, 인공지능 등 지능정보기술과 헬스케어의 융합 현장을 생생하게 확인하는 자리가 될 것입니다. 나아가 대한민국 미래 산업의 새 성장엔진으로서 헬스케어 산업의 미래를 모색하는 장이기도 합니다.

무엇보다 오늘 행사를 빛내 주신 정진엽 보건복지부 장관님, 양승조 국회 보건복지위원장님께 깊은 감사의 말씀을 전합니다. 행사 기획 단계부터 물심양면으로 지원해주신 이영찬 한국보건산업진흥원장님께도 특별한 감사의 말씀을 드립니다.

바쁜 일정에도 오늘 행사에 참석해 자리를 빛내 주신 이경호 한국제약협회장님, 서정선 한국바이오협회장님, 박구서 JW홀딩스 부회장님, 강수형 동아에스티 대표님, 김형기 셀트리온 대표님, 김건식 경희대병원장님, 최태홍 보령제약 대표님, 곽달원 CJ헬스케어 대표님, 홍유석 GSK 한국법인 사장님, 유승필 유유제약 회장님, 김현수 파미셀 대표님 감사합니다.

먼 길을 와주신 데이비드 리 메디데이터 최고데이터책임자님과 미코 카우피넨 핀란드 GE 헬스 이노베이션 빌리지 센터장님, 선경 오송첨단의료산업진흥재단 이사장님, 황희 분당서울대병원 교수님, 송시영 연세대 의과대학 학장님, 전진희 요즈마 BHT 센터장님께도 감사의 말씀 전합니다.

이번 행사가 한국의 경제 발전과 헬스케어 산업의 발전, 인류의 발전을 이끄는 데 큰 보탬이 되길 바랍니다.

감사합니다.

전준범 기자

3일 서울 중구 소공동 웨스틴조선 호텔 그랜드볼룸에서 열린 ‘헬스케어 이노베이션 포럼 2016’에 참석한 국내외 전문가들은 ‘빅데이터의 활용 정밀의료와 병원 보건산업(신약 개발)의 미래’를 주제로 오픈토크를 진행했다.

선경 오송첨단의료산업진흥재단 이사장이 좌장을 맡았고 데이비드 리(David Lee) 메디데이터 최고데이터책임자(CDO)와 이상헌 고대안암병원 부원장, 박래웅 아주대병원 교수, 이상준 셀트리온 부사장이 패널로 참석했다.

이상헌 부원장은 “고려대 융복합 연구센터연구원(KU-MAGIC)은 SK㈜C&C와 ‘에이브릴’ 감염병 서비스 개발 협약(MOU)을 맺고 인공지능(AI)을 기반으로 한 감염병 플랫폼을 구축해 세계 최초로 AI 기반 감염병 예방과 조기 진단 및 치료법을 연구하고 있다”고 말했다. 에이브릴은 SK㈜C&C가 IBM에서 도입한 인공지능(AI) 서비스로 IBM의 AI인 ‘왓슨’에 기반을 두고 있다.

이 부원장은 이어 “우리 병원이 추구하는 ‘미래 융합병원’에서는 웨어러블 기기를 통해 환자의 대소변 상태부터 얼굴 표정에서 드러나는 기분 상태까지 파악해 환자의 모든 정보를 수집하고 이를 AI를 통해 분석할 것”이라고 덧붙였다.

박래웅 교수는 “아주대의료원을 비롯한 국내외 56개 의료기관이 참여한 ‘오디세이 컨소시엄(OHDSI·Observational Health Data Science and Informatics)’은 다국적 의료 빅데이터 연구를 통해 제2형 당뇨병, 고혈압, 우울증 등 일반적인 만성질환자의 치료방법을 분석해 세계적으로 차이가 있다는 것을 밝혀냈다”며 “앞으로 각국의 다양한 환자군 데이터를 이용한 빅데이터 의료 연구의 가능성을 확인했다는 데 의미가 크다”고 말했다.

그러면서 “한국의 경우 의료 데이터의 개방성이 아직까지는 낮은 수준”이라며 “우리나라가 4차 산업혁명의 흐름 속에서 헬스케어 혁신을 이루기 위해서는 데이터의 폐쇄성을 극복하고 개방성을 지향해야 한다”고 강조했다.

이상준 부사장은 “현재까지는 정보통신기술(ICT) 산업이 세계 경제를 이끌고 있지만, 앞으로는 바이오기술(BT)을 기반으로 하는 ‘바이오 경제 시대’가 도래할 것”이라며 “우리나라 바이오 기업들은 기술과 임상 부문에서 글로벌 경쟁력 보유하고 있고 바이오 벤처들도 지속적으로 성장하고 있다”고 평가했다.

그는 “신약이 임상 1상시험에서 판매 허가까지 받을 확률은 10% 미만이지만 바이오마커 등 빅데이터를 임상에 활용할 경우 이 확률이 26%에 달할 만큼 차이가 난다”면서 “과거에는 수집된 데이터를 바탕으로 임상을 진행한 후 이를 분석했다면, 이제는 빅데이터와 바이오마커를 활용해 예측하는 것이 가능해졌다”고 말했다.

다음은 오픈토크 일문일답.

선경 오송첨단의료산업진흥재단 이사장(이하 선경)= 먼저 데이비드 리 CDO에게 질문을 드리겠습니다. 지금 근무하고 있는 메디데이터라는 회사가 흥미롭습니다. 메디데이터의 미션과 비전이 무엇인지 비즈니스 모델이 무엇인지 설명 부탁드립니다.

데이비드 리(David Lee) 메디데이터 최고데이터책임자(이하 리 CDO)= 우리 회사는 기술 회사이기 때문에 임상시험에 초점을 두고 있습니다. 고객들인 제약회사들의 데이터를 통해 임상시험의 정확도를 높이는 게 우리의 비전입니다. 회사의 수익모델이라고 한다면 구독 서비스라고 말할 수 있습니다. 상품이나 서비스를 구매하는 게 아니라 특정 기간 동안 수수료나 비용을 내고 서비스를 '구독'하는 것입니다. 실제로 이용자의 99%가 이러한 방식의 구독을 갱신하고 있습니다.

선경= 박래웅 교수가 발표한 데이터베이스 플랫폼(오디세이)이 상용화됐을 때 메디데이터 솔루션과의 유사점과 차이점은 무엇입니까.

리 CDO= 우리도 비슷한 원칙을 적용했다고 생각합니다. 다만 비슷하지만 구분이 되는 데이터를 적용했다고 생각합니다. 우리는 임상시험 내에서 적용한 것입니다. 다양한 환자와 피실험자를 대상으로 한 것으로 임상시험에 등록을 했던 환자군입니다.

전 분야의 데이터를 표준화하는 시도는 대단하다고 생각합니다. 우리 프로그램과 목적, 접근방식 등에서 비슷합니다. 이런 것들을 집계해서 알게 된다면 의사결정에 데이터가 중요한 역할을 한다는 점에서 중요한 노력이라고 생각합니다.

선경= 박 교수에게도 같은 질문을 하겠습니다. 비영리를 강조했지만 의사들은 여전히 비즈니스로 생각하는 측면이 있습니다. 만약 지금 사업으로 돈을 번다고 한다면 메디데이터 비즈니스와는 무엇이 다릅니까.

박래웅 아주대병원 교수(이하 박래웅)= 메디데이터 데이터와는 완전 차별화된 것입니다. 메디데이터는 아주 잘 정리된 기준에 맞는 환자 데이터로 만든 것입니다. 하지만 우리는 현실(리얼) 데이터입니다.

또 하나는 오픈 플랫폼입니다. 많은 파트너들이 있고 데이터가 공개돼 있어서 누구든지 참여해 놀라운 프로그램을 만들어 구글 플레이스토어 등에 올려 수익을 거둘 수 있습니다. 또 데이터 파트너들은 거기 있는 지식을 제공해서 수익을 창출할 수 있습니다. 제약사들은 알고 싶은 지식을 순식간에 얻을 수 있고, 많은 사람들이 이 플랫폼을 통해 창업을 할 수 있을 것입니다.

선경= 이번엔 이상준 부사장에게 묻겠습니다. 셀트리온이 직접 관여하는 바이오시밀러 영역, 어떤 부분에서 도전이고 기회이고 위험입니까.

이상준 셀트리온 부사장(이하 이상준)= 기업 측면에서 봤을 때 전체적으로 어려웠던 측면은 제네릭과 바이오시밀러가 다르다는 점이었습니다. 바이오시밀러는 제네릭에 비해 복잡한 구조로 이뤄졌기 때문에 바이오시밀러 개발이라는 도전에 어려움이 따랐습니다. 실제로 항체 바이오시밀러 '램시마'가 세계 최초로 승인 받을 때 유럽에 허가 신청을 했을 당시 미국에는 가이드라인조차 없어서 허가 신청도 못하는 상황이었습니다.

하지만 도전했고 허가를 받았고 판매로 이어지게 됐습니다. 이 과정에서 기쁨과 즐거움도 있었지만 제품 개발 측면에서 노하우도 쌓고 R&D 능력도 향상됐습니다. 또 신약 허가를 받는 과정에서 국가별로 어떤 프로세스를 거쳐서 진행되는지에 대한 많은 노하우를 축적했습니다.

선경= 마지막으로 이상헌 부원장에게 질문드리겠습니다. 이 부원장은 연구중심병원 사업의 대표 주자인데요. 혁신이라고 하면 기술만의 혁신은 아닐 것입니다. 과정도 혁신에 있어서 중요한데 지능정보 기술 안에서 병원에서의 의사결정 모델이나 플랫폼도 가능할까요?

이상헌 고대안암병원 부원장(이하 이상헌)= 어려운 질문입니다. 실제로 인공지능을 가지고 병원에서 어떤 것을 먼저 개발할 지 많은 고민을 했었습니다. 의사결정 과정에서도 충분히 빅데이터를 활용할 수 있는 기초를 만들 수 있다고 생각합니다.

하지만 마지막 판단은 사람이 하게 됩니다. 인공지능이 충분히 좋은 정보를 주지만 최종 결정 권한은 의사에게 있습니다.

선경= 오늘 포럼에 참석해주신 플로어에 계신 이동욱 복지부 보건산업정책국장한테 묻겠습니다. 지능정보 기술을 이용한 헬스케어 혁신이 이뤄질 수 있도록 정부는 어떤 역할을 해야 합니까?

이동욱 복지부 보건산업정책국장= 보건산업정책국은 올해도 큰 일들을 많이 했는데 '바이오헬스 7대 강국 도약'이라는 목표 아래서 주도적으로 정책을 추진해왔습니다. 지난 8월에는 국가전략회의에서 '정밀의료'를 9대 국가전략으로 발표했습니다.

오늘 포럼 주제가 헬스케어인데 의료계 쪽에선 연구, 임상 쪽에서는 빅데이터, 인공지능이 활발하게 이미 논의되고 있고 진전이 있을 거라 기대하고 있습니다. 헬스케어 비즈니스 생태계 조성에 일조할 수 있도록 관계 부처와 협의해나가고 있으며 열심히 노력해서 산업 생태계 활성화로 이어질 수 있도록 노력하겠습니다.

선경= 리 CDO에게 질문드리겠습니다. 빅데이터 만큼 중요한 게 'Better 데이터'라고 했는데요. 'Garbage(쓰레기) In, Garbage Out' 즉, 좋은 데이터가 들어가야 인공지능을 통해 빅데이터가 정확한 정보 준다고 했습니다. 혹시 비즈니스 모델 중 인공지능 쪽으로 관련된 게 있습니까?

리 CDO= 'Garbage In, Garbage Out(쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다)'이라는 명제를 정말 강조하고 싶습니다. 예측성과 정확성은 결국 투입 데이터에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다.

과학계에서는 데이터 퀄리티(질)에 대해 절대 타협해선 안됩니다. 하지만 데이터 퀄리티 개선 논의는 그만큼 충분히 이뤄지지 않고 있습니다.

메디데이터에서는 머신러닝(기계학습) 알고리즘을 활용해 올바르지 않은 데이터가 임상시험에 존재하는 경우를 추출하고 있습니다. 올바르지 않은 데이터를 찾아서 빼내는 것이 예측 모델의 정확성을 높이는 데 중요합니다.

선경= 리 CDO에게 한 가지 질문을 더 드리겠습니다. 어느 한 회사가 환자 데이터를 독점하는 것에 대해 어떻게 생각하십니까?

리 CDO= 메디데이터는 사실 우리가 데이터를 독점한다고 생각하지 않습니다. 우리 회사에서는 데이터를 수집하기 위해서 노력하고 고객들로부터 데이터를 수집합니다. 수집을 통해 다양한 형태의 데이터를 가질 수 있습니다. 여러 형태의 데이터를 작업해 표준화하고, 여러 임상시험간, 회원사간 데이터가 동일한 포맷으로 유지될 수 있게 합니다. 메디데이터가 데이터를 독점하고 있다고 생각할 수도 있겠지만, 우리가 수집한 여러 데이터를 산업계에 돌려주고 있다고 생각합니다.

선경= 올해 초 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF)의 주제가 4차 산업혁명이었습니다. 여기서 나오는 용어들이 있습니다. 사물인터넷, 인공지능, 나노, 3D 프린팅, 제노믹스 등입니다. 오늘 포럼은 그 중에서도 인공지능과 빅데이터를 다뤘습니다.

과거에는 제조업 혁신으로 출발했지만 지금은 헬스케어가 혁신이 일어나고 있는 대표적인 서비스입니다. 또 이러한 혁신의 개념은 계속 확장 중에 있습니다. 내년 포럼에서는 4차 산업혁명이 헬스케어 산업에 어떤 영향을 미치고 있는지를 종합적으로 조망해보면 좋을 것 같다는 생각이 듭니다.

바이오헬스 산업의 성공은 분명 만들어낼 수 있는 것입니다. 하지만 고용이 따라오지 않는다는 점도 생각해봐야 할 문제입니다.

한편 이날 패널 토론 전후로 진행된 ‘빅데이터와 인공지능 발전이 의사, 간호사, 한의사의 역할에 영향을 줄 것인가?’라는 질문에 ‘역할이 다소 축소될 것’이라는 답변이 가장 많은 것으로 나타났다.

빅데이터와 인공지능(AI) 기술이 글로벌 신약 개발을 앞당기는 데 첨병 역할을 하고 있다.

신약 임상 시험은 계획과 설계, 수행 관리, 결과 분석 등의 절차로 이뤄진다. 글로벌 신약을 출시하려면 신약을 출시하려는 국가에서 글로벌 임상을 진행해야 한다. 수년의 시간이 소요되는 것은 물론이다.

2000년대 초반만 해도 거의 모든 임상시험 데이터는 종이 문서로 기록됐다. 이 과정에서 전세계 데이터를 취합하려면 시간이 걸릴 수밖에 없다. 더디게 진행됐던 임상시험은 전자자료수집(EDC) 기술이 적용되면서 실시간 데이터를 확인할 수 있고 데이터 오류를 줄이는 전환점이 됐다.

EDC 기술에 빅데이터 분석 기술이 더해지면서 글로벌 제약사들의 임상시험 기간은 눈에 띠게 줄어들고 있다. 임상시험 기간이 단축되면 신약 출시 시점을 앞당길 수 있어 시장 전략을 세우는 데 유리하다. 경쟁이 치열한 글로벌 신약 시장에서 임상시험 시간을 줄이면 그만큼 시장을 선점하는 효과를 거둘 수 있기 때문이다.

이에 따라 다수의 글로벌 제약사들은 수년 전부터 클라우드 시스템과 빅데이터를 이용해 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 효율적으로 관리하고 있다. 빅데이터를 활용한 임상 시험 설계 기업으로는 메디데이터가 대표적이다. 메디데이터는 글로벌 상위 50개 제약사 중 48개의 기업과 협업하고 있다. 2014년에 판매된 글로벌 의약품의 80%가 메디데이터의 플랫폼을 활용해 임상시험 허가를 받았다.

메디데이터는 “클라우드와 빅데이터를 활용하면 임상 연구 준비 시간을 최대 41% 줄이고 연구 종결 시점까지 시간을 최대 65% 줄일 수 있다”며 “메디데이터는 1만 여건의 임상 연구와 300만 명 이상의 임상시험 대상자한테 얻은 80억 건의 데이터에 기반한 빅데이터를 통해 글로벌 임상 데이터의 표준을 제공하고 있다”고 밝혔다.

빅데이터로 임상 시험 기간을 단축할 수 있다면 AI로는 질병과 약물 관계 데이터의 숨겨진 패턴을 발견, 신약 개발에 필요한 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.

삼성전자 종합기술원 출신 3인방이 설립한 국내 AI 신약 개발 벤처 스탠다임은 AI를 활용한 신약 개발 연구를 본격화하고 있다. 스탠다임을 공동창업한 김진한 대표와 송상옥 이사, 윤소정 이사는 모두 삼성전자 종합기술원 출신이다.

스탠다임은 2015년 10월부터 2016년 3월까지 암세포 사멸을 위한 약물 조합 시너지 효과 예측 기술을 개발했다. 이 기술은 영국의 제약사 아스트라제네카가 개최한 ‘드림 챌린지’에서 전세계 71개 팀 중 최종 3위에 선정됐다.

스탠다임은 현재 AI를 활용해 신약 후보물질을 예측하는 시스템을 개발중이다. 기존의 생물학적인 해석에 기반한 약물 개발과는 달리 질병 때문에 생긴 분자, 세포 수준의 변화를 학습해 약물 후보물질 데이터 속에 잠재된 약물의 치료 패턴을 추출하는 게 핵심이다.

김진한 대표는 “AI를 활용하면 특정 질환을 타깃으로 삼지 않은 상황에서도 잠재적 치료 후보물질을 찾아낼 수 있다”며 “후보물질을 발굴해 내는 시간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있다”고 말했다.

김민수 기자