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"인공지능이 만든 명의, 빅데이터 활용에 달렸다"
이상은 연세의료원 헬스IT산업화지원센터 교수, 보건의료 과제 제시
이지현 기자
기사입력: 2017-03-06 12:00:30
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의료분야에 빠르게 스며들고 있는 인공지능. 그 발전과 성장은 빅데이터 표준화와 개방성에 달여있다는 주장이 제기됐다.
이상은 교수
이상은 연세의료원 헬스IT산업화지원센터 교수는 대한의학회 E-NEWSLETTER 과월호에 게재한 칼럼 '인공지능과 보건의료 과제'를 통해 인공지능 명의가 실현 가능하려면 빅데이터 활용이 관건이라고 주장했다.
그는 "인공지능이 경쟁력을 갖고 산업적 효과를 얻기 위해서는 해결해야하는 문제가 있다"면서 "가장 중요한 것이 빅데이터, 데이터 활용 및 개방성"이라고 말했다.
빅데이터를 확보하려면 여러기관에 산재해 있는 의료데이터 간에 상호 호환성이 중요한데 현재로선 어려운 상황.
각 의료기관별로 양질의 빅데이터가 있어도 호환이 안 되면 무의미한 정보에 불과하다는 게 그의 지적이다.
그는 "의료 데이터의 표준화가 필요하다"면서 "이를 해결하지 않고서는 인공지능이 경쟁력을 갖고 산업적 효과를 얻기 힘들다"고 단언했다.
또한 이상은 교수는 데이터의 개방과 관련해서도 언급했다.
의료법과 개인정보보호법에서 말하는 개인정보보호는 칼의 양날과 같아 균형과 선택이 중요하다는 게 그의 생각이다.
그는 "데이터 비식별화는 과하면 산업에 활용할 수 없고, 약하면 산업적으로는 좋지만 개인정보보호에 구멍이 뚫릴 수 밖에 없다"면서 "데이터의 활용과 개방성과 관련한 기술적 해법과 제도적 기반이 필요하다"고 말했다.
한편, 그는 인공지능은 의료분야 특히 개인 맞춤형 진단 및 치료 뿐만 아이라 예측이 가능한 의료 즉, 정밀의료를 실현하기 위한 최적의 수단이라고 강조했다.
이미 다양한 머신러닝기법을 이용한 질병의 진단과 치료에 대한 연구는 계속 진행 중으로 현재 대장암, 직장암과 같은 암 진단 정확도는 각각 98%, 96%에 이를 정도로 높아졌다는 게 그의 설명.
그는 "인공지능 시대에는 유전체 정보, 진단 정보, 생활정보와 같은 빅데이터와 분석경험이 경쟁력이 된다"면서 빅데이터 활용을 위한 기술적 개선 필요성을 거듭 강조했다.
그는 "인공지능이 경쟁력을 갖고 산업적 효과를 얻기 위해서는 해결해야하는 문제가 있다"면서 "가장 중요한 것이 빅데이터, 데이터 활용 및 개방성"이라고 말했다.
빅데이터를 확보하려면 여러기관에 산재해 있는 의료데이터 간에 상호 호환성이 중요한데 현재로선 어려운 상황.
각 의료기관별로 양질의 빅데이터가 있어도 호환이 안 되면 무의미한 정보에 불과하다는 게 그의 지적이다.
그는 "의료 데이터의 표준화가 필요하다"면서 "이를 해결하지 않고서는 인공지능이 경쟁력을 갖고 산업적 효과를 얻기 힘들다"고 단언했다.
또한 이상은 교수는 데이터의 개방과 관련해서도 언급했다.
의료법과 개인정보보호법에서 말하는 개인정보보호는 칼의 양날과 같아 균형과 선택이 중요하다는 게 그의 생각이다.
그는 "데이터 비식별화는 과하면 산업에 활용할 수 없고, 약하면 산업적으로는 좋지만 개인정보보호에 구멍이 뚫릴 수 밖에 없다"면서 "데이터의 활용과 개방성과 관련한 기술적 해법과 제도적 기반이 필요하다"고 말했다.
한편, 그는 인공지능은 의료분야 특히 개인 맞춤형 진단 및 치료 뿐만 아이라 예측이 가능한 의료 즉, 정밀의료를 실현하기 위한 최적의 수단이라고 강조했다.
이미 다양한 머신러닝기법을 이용한 질병의 진단과 치료에 대한 연구는 계속 진행 중으로 현재 대장암, 직장암과 같은 암 진단 정확도는 각각 98%, 96%에 이를 정도로 높아졌다는 게 그의 설명.
그는 "인공지능 시대에는 유전체 정보, 진단 정보, 생활정보와 같은 빅데이터와 분석경험이 경쟁력이 된다"면서 빅데이터 활용을 위한 기술적 개선 필요성을 거듭 강조했다.
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