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이번 협력은 민감한 보건의료 데이터 유출 걱정 없이 인공지능(AI) 신약개발을 가능하게 하는 한국형 플랫폼 구축 기반 마련 일환이다.
연합형신약개발(FDD)은 각 기관이 보유한 보건의료 원시 데이터 자체를 직접 교류하지 않으면서 각자 보유한 데이터로 분석한 능력만 공유한다. 지난 2019년 구글이 발표한 연합학습(Federated Learning) 기술을 적용, 데이터가 아닌 AI 알고리즘을 수집해 결과를 도출한다는 점에서 모든 데이터를 서버로 모아 학습하는 기존 AI 방식과 차이가 있다.
또한 개인 식별정보 수집없이 AI 학습이 가능해 개인정보 유출 우려가 없고, 데이터 수집 및 구축에 드는 시간과 비용을 절감할 수 있는 것이 연합학습의 장점이다. 연합학습 기법을 신약개발에 적용한 대표적인 사례로는 유럽의 MELLODDY 컨소시엄이 꼽힌다.
MELLODDY 컨소시엄은 각 기업의 지적재산권은 보호한 상태로 데이터를 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 개발, 합동연구를 진행한다. GSK, 머크, 노바티스 등 10개의 글로벌 빅파마를 포함한 17개 기관이 10억개 이상의 약물개발 데이터를 활용하고 있다.
AI신약개발지원센터는 국내에 이 같은 FDD 플랫폼을 구축하기 위해 국내·외 다양한 기업 및 기관 등과 협력을 확대하고 있다. 이번에 MOU를 체결한 아답은 지난 2020년 영국 케임브리지대학, 옥스퍼드대학 출신 연구원들이 창립한 기업으로, 연합학습과 관련해 세계에서 널리 사용중인 오픈소스 소프트웨어 툴 플라워(Flower)를 개발했다.
AI신약개발지원센터는 아답과 이번 MOU를 통해 K-FDD 구축을 위한 협력방안을 모색하고, AI 신약개발을 활성화하기 위한 산·관·학 간 연합검증 등을 진행한다는 계획이다. 향후에는 여러 기관이 보유한 다양하고 방대한 데이터를 ‘필요한 때, 필요한 만큼, 목적에 맞게, 안전하게’ 분석 및 활용할 수 있는 연합학습 기반 AI 플랫폼을 구축한다는 것이 AI신약개발지원센터의 목표다.
김화종 AI신약개발지원센터장은 “보건의료 데이터는 대부분 민감 데이터, 개인 데이터이므로 공유 활용이 어려우며, 제약사와 병원, AI 신약개발 기업은 대부분 각자 보유하고 있는 데이터를 폐쇄적으로만 활용하고 있다”며 “K-FDD 플랫폼 구축으로 국내의 전반적인 데이터 활용 경쟁력을 높이고, 제약사·AI기업·정부·의료기관 등 이해관계자들 간의 안전한 협업이 이뤄지도록 할 것”이라고 말했다.