생성형 AI, 글로벌 헬스케어 산업 대세로… 韓 규제해소 숙제
생성형AI 투자 기업은 모두 빅 테크社… 국내제약사 기술 미비 주요 선진국, 관련 기술 진흥·규제 법제화… 국내는 아직
2024-11-03 이용 기자
매일일보 = 이용 기자 | 생성형 인공지능(AI)이 글로벌 제약사회의 대세로 떠오르면서 해외 제약 대기업들이 기술 확보에 나섰다. 반면 국내사는 복잡한 규제 환경, 지적재산권 침해, 데이터 프라이버시에 대한 우려로 산업 발전이 더딘 상황이다.
3일 업계에 따르면, 대형 테크 기업들은 이미 생성형 AI를 적용하기 위해 헬스케어 기업들과 파트너십을 맺고 있다. 오픈AI 투자자이자 파트너사인 마이크로소프트(MS)와 건강 소프트웨어 기업인 에픽(Epic)은 환자에 대한 의사 및 의료 종사자의 응답을 자동으로 작성하는 데 사용하는 챗GPT를 개발하기 위해 협력했다. 구글에서 만든 건강 데이터 정리 문서 요약 등의 작업을 수행할 수 있는 생성형 AI ‘메드팜2’는 미국 메이요 클리닉 등 병원에서 시험 적용되고 있다. 또 여러 언어로 임상시험 의사소통의 초안을 자동화하기 위해 바이엘과 협력했다. 글로벌 IT 기업인 엔비디아는 AI 신약 개발 기업인 리커션에 5000만 달러를 투자하며, 신약 후보물질 발굴을 위한 AI 모델을 개발한다. 올해 3월 GTC 컨퍼런스에선 단백질 구조 및 분자도킹 예측을 가속화 할 수 있는 새로운 BioNeMo 모델을 공개했다. 미국 내 일부 의료 기관도 챗GPT-4를 진료에 사용할 수 있는지 테스트하고 있다. 애플의 경우에도, 애플워치를 통해 사용자들의 심전도, 심박수 등 건강 정보를 수집하고 있고, ‘쿼츠(Quartz)’라는 AI 건강 코치 기능을 개발하고 있는 것으로 알려졌다. AI가 운동, 수면, 식습관 개선을 사용자에게 맞춤형으로 제안하며, 감정을 추적하는 기능도 추가될 예정이다. 국내 기업들도 AI 기술을 적용시켜 헬스케어 산업에 진출하고 있다. 네이버는 AI가 온라인으로 환자들의 이야기를 듣고 진료 사항을 의료 용어로 자동 변환, 기록하는 서비스인 ‘스마트 서베이’를 개발했다. 스마트 서베이는 네이버 제2사옥에 있는 부속 의원에서 시범 운영하고 있다. 노인들에게 전화를 걸어 건강 상태를 체크하는 AI ‘클로바 케어콜’은 전국 70여 곳 지자체에 도입돼 활용되고 있다. LG전자는 슬립테크 기업 ‘에이슬립’과 AI 기반 차세대 스마트 가전을 개발하고 있으며, 삼성전자 갤럭시 워치에 탑재된 ‘바이오엑티브센서’는 혈압, 심전도뿐 아니라 수면 사이클과 수면 깊이분석을 통해 개인 맞춤형 수면 코칭 프로그램을 제공한다. 최근에는 불규칙 심장 리듬 알림 기능도 식품의약품안전처에서 허가받았다. 관련 기술에 집중하는 국내사를 살펴보면, 대부분 대형 테크 기업일 뿐 제약바이오 기업은 없다. 신약 개발 및 의약품 생산에 활용할 만한 기술은 아직 이렇다할 진보가 없는 형국이다. 제약 업계에선 생성형 AI에 내재된 위험을 고려하지 않고 생성형 AI의 가능성을 논의하는 것은 불가능하단 입장이다. 해당 기술 관련 위험은 모든 산업에서 상당하나, 특히 제약기업의 경우 복잡한 규제 환경, 지적재산권 침해, 데이터 프라이버시에 대한 우려가 더욱 높다. 이에 맞춰 해외에선 AI(인공지능) 진흥과 규제를 위한 법제화 논의가 이어지고 있다. 유럽연합(EU) AI 규제법, 미국 연방법 및 주(州)입법, 중국의 생성형 AI 서비스에 대한 행정 조치 초안 등 세계 주요국에서는 AI경쟁력 강화 및 위험성 대응 등을 위한 각국의 여건을 고려한 규범체계 정립을 본격적으로 추진하고 있는 상황이다. 반면 국내에서는 지난 2월 식품의약품안전처에서 FDA와 공동으로 국제 인공지능 의료제품 규제 심포지엄을 개최한 정도다. 의료제품 발전에서의 AI 동향, 적용사례에 대한 논의 및 규제 경험 등을 공유하는 자리가 마련됐지만, 구체적인 법제화 논의는 아직이다. 생성형 AI는 정확한 답을 찾지 못할 경우, 방대한 학습 내용 중에 비슷한 부분만 묶어 잘못된 정보를 주는 환각 현상이 발생하는 것이 최대 약점으로 꼽힌다. 최소영 한국바이오협회 산업정책본부 정책분석팀 대리는 “이런 위험은 생성형 AI 주변에 가드레일을 두는 것으로 완화될 수 있다”고 제언했다. 예를 들어, 이를 제공자나 환자에게 배포하기 전에 사람이 검토하도록 하는 것이다. 핵심은 생성형 AI가 최종 의사 결정자가 돼서는 안 되며, 대신 사람의 의사결정을 가속화해야 한다. 기본 모델에는 일반적으로 대량의 인터넷 기반 데이터가 포함되며, 이로 인해 저작권 위반, 표절 및 기타 형태의 IP 침해 혐의가 제기됐다. 이러한 위험은 환자의 의료 데이터를 둘러싼 매우 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 생명과학 기업에서 특히 높다. 최소영 대리는 “많은 국가에서는 이 정보를 국내 서버에 보관해야 한다. IP 침해를 방지하기 위해 기본 모델을 사용하는 기업은 자체 지적 재산에 대한 모델 교육, 외부 공급업체와의 계약에 IP 보호 기능 작성 등 적절한 가드레일이 필요하다”고 설명했다.이어 “신약 개발뿐만 아니라 전반적으로 AI 기술이 접목되며 활성화되는 추세에 AI 규제에 대한 확실한 검증이 담보돼야 한다. 부정확한 진단과 치료는 개인의 건강을 위협하고 의사결정의 책임소재 문제와 의료현장의 혼란을 유발하는 등의 문제를 나올 수 있어 국가가 엄격한 규제와 검증을 해야 할 필요가 있다”고 말했다.