전 세계적으로 코로나19 팬데믹을 겪으면서 의료 분야에 대한 인공지능과 머신러닝에 대한 관심이 한층 고조되고 있다. 

고령화 문제로 의료 서비스에 대한 수요와 비용이 동시에 증가하는 상황에서 인공지능 의료기술이 해법으로 제시되고 있는 것.

특히 공공 의료 데이터에 대한 개방성 확대가 의료 인공지능에 대한 원천기술 확보로 이어지는 토대가 되고, 이는 국가 경쟁력 확보에도 중요한 문제로 적용된다는 분석이 나왔다.

보건산업정책연구센터는 최근 '의료 인공지능의 윤리와 전망' 연구 보고서를 통해 이같이 밝히며, 공공 의료 데이터 개방성 확대의 중요성에 대해 언급했다. 

스마트 헬스케어 시장 규모는 2022년 1449억 달러에서 2023년부터 2030년까지 연평균 11.3%의 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 

향후 만성 질환의 증가와 선진국의 고령화 현상은 스마트 의료 시스템에 대한 수요를 불러올 가능성이 높다. 

의료 인공지능 기술 발전과 스마트 헬스케어 시장의 성장 전망에 따라 AI 의료 데이터의 영상 분석과 질병 진단을 비롯해 AI 로봇 수술, 인공지능 임상적 치료, 스마트 신약 개발에 이르기까지 AI 의료 분야는 많은 발전을 가져오고 있다. 

더불어 이러한 AI 의료 기술 진보를 발판으로 AI 의료 기반의 임상, 진단, 치료, 처방, 사후관리 및 예방을 통합적으로 관리할 디지털 병원이라는 새로운 의료 패러다임의 출현이 예고되고 있다.

여기서 핵심은 개인 민감 정보를 담고 있는 공공 의료 데이터에 대한 개방성 확대이다. 

보고서는 "공공 의료 데이터 개방 및 의료 데이터 표준화와 통합을 통한 신뢰서 있는 대용량의 의료 빅데이터 확보가 의료 인공지능 기술 발전을 위한 장애 요인으로 작용할 것"이라고 지적했다. 

하지만 국민 건강보험 제도 기반의 공공 의료 데이터는 국민 대다수의 대량 의료 정보로 데이터의 신뢰성이 확보되기에 인공지능 의료 기술의 발전시키는 데 유의미한 데이터라 볼 수 있어 개방이 꼭 필요하다는 설명이다. 

보고서는 "의료 정보가 개인정보 보호라는 측면에서 바라보는 환자의 권리도 중요하지만, 공공 의료 데이터에 대한 개방성 확대가 인공지능 의료에 대한 원천기술 확보로 이어지는 토대가 된다는 점도 간과해서는 안 될 것"이라고 재차 강조했다.