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"국내 헬스케어 머신러닝 기술 활용 제한적"진흥원, 글로벌 헬스케어 분야 머신러닝 기술 활용 동향 공개
선진국 대비 국내 머신러닝 기술 큰 차이…원천기술 지원하는 투트랙 전략 필요

[의학신문·일간보사=이재원 기자] 주요 선진국들이 헬스케어 분야에서 머신러닝 기술을 활용한 인공지능 기술에 주목해 자국의 강점을 극대화하는 정책 전략을 수립하고 있으나, 우리나라의 기반 기술 수준은 선진국 대비 큰 기술 수준 격차를 보이고 있으며, 기반 정책도 오픈소스 플랫폼을 활용하는 단발성 프로젝트에 그쳐 머신러닝 기술 핵심에 접근하기 어렵다는 지적이 제기됐다.

이에 따라 오픈소스 활용 중심의 기술 개발과 핵심 원천기술 및 알고리즘 개발을 구분해 지원하는 투트랙 정책 마련이 요구되고 있다.

한국보건산업진흥원(이하 진흥원, 원장 권덕철)은 최근 글로벌 헬스케어 분야 머신러닝 기술 활용 및 동향을 공개했다. 

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)을 구현하는 구체적인 알고리즘으로서, 대용량의 데이터에 대해 알고리즘을 적용하고 컴퓨터를 통해 ‘학습’시켜 분석 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하는 분야다.

인공지능 시장 규모 및 전망

머신러닝 기술 시장규모는 2017년 기준 6억 6670만 달러로 평가되었으며, 연평균 52.6%로 상승해 2025년까지 175억 7500만 달러에 이를 것으로 전망된다.

머신러닝을 활용한 인공지능 기술은 특히 헬스케어에서 도드라진다. 현재 사용자별 인공지능 활용 시장 분포를 살펴보면, 의료기관·의료서비스 제공자와 환자 등 헬스케어 분야에서 2025년까지 가장 많은 인공지능 기술 사용 비중을 유지할 것으로 보이며, 타 사용자군에 비해 큰 폭으로 성장할 것으로 예상된다.

인공지능 시장 사용자별 시장 분포

헬스케어 관련 인공지능 기술은 머신러닝, 자연어처리, 상황인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전 등으로 세분화되어 있으며, 음성·영상·문자 등의 패턴 인식 등 다양한 기술과의 융합 활용 가능성이 커 머신러닝 기술의 성장이 크게 가속화 되고 있다.

아울러 머신러닝 기능은 빅데이터 분야와의 결합을 통해 데이터의 감지·이해·실행·학습 등 다양한 기능을 수행하며, 의료영상 처리, 위험분석 진단, 신약 개발 등 헬스케어 산업 전 분야에 적용돼 큰 기여를 하고 있다.

이처럼 헬스케어 분야의 인공지능 활용 및 데이터 생산과 관련한 시장규모의 지속적인 확대로 세계 주요국의 인공지능·머신러닝 관련 정책적 지원과 기술개발 또한 날로 증대되고 있다.

현재 캐나다를 시작으로 미국·중국·일본 등 주요국이 데이터와 인공지능이 가져올 변화에 주목해 자국의 강점을 극대화 할 수 있는 전략을 수립해 추진 중에 있다.

캐나다의 경우 전 세계 최초로 국가차원의 인공지능 전략을 발표한 국가로서, 범 캐나다 인공지능 전략을 통해 연구개발과 고급인력 양성에 5년간 1073억의 투자계획을 발표했다.

미국은 본래 인공지능 기술을 선도하고 있어 민간 주도의 관련 기술 개발이 주를 이뤘으나, 정부의 헬스케어 관련 적극 투자로 2017년 현재 헬스케어 분야의 인공지능-머신러닝 기술을 개발하는 글로벌 선도 기업으로 IBM, 인텔, 구글, NVIDIA 등 자국 기업이 모두 선정됐다.

그러나 정보통신기획평가원의 자료에 따르면, 국가 지원이 뒷받침 된 선진국의 헬스케어 분야 머신러닝·인공지능 시장의 발전과 달리 우리나라의 기반소프트웨어·컴퓨팅 기술 수준은 미국을 100으로 기준잡을 때 77.3으로, 소프트웨어 기술력을 80.5로 평가받아 미국, 일본, 중국, 유럽 등 주요 국가 대비 가장 큰 기술 수준 격차를 보이고 있다.

이에 따라 진흥원은 인공지능 분야별 육성전략과 융합촉진을 위한 다양한 정책 마련의 필요성을 강조했다.

진흥원은 “우리나라는 데이터 가치 사슬 시장이 미진하고 선진국과 인공지는 기술 수준 격차도 크다”면서 “특히 머신러닝 원천기술의 개발보다 글로벌 선도 기업에서 제공하는 오픈소스 플랫폼 및 알고리즘을 활용하는 단발성 프로젝트 위주로 기술개발이 이뤄지고 있어 머신러닝 기술 핵심에 접근하기에 한계가 있다”고 지적했다.

이어 진흥원은 “급격한 인공지능 관련 산업 환경 변화에 대비하기 위한 오픈소스 활용 중심의 기술 개발과 데이터 기반 산업 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 원천기술 및 알고리즘 개발을 구분해 지원하는 투 트랙 전략 마련이 필요하다”고 강조했다.

이재원 기자  jwl@bosa.co.kr

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