[ET시론]의료 AI, '죽음의 계곡'을 건너는 데이터의 다리

위암을 조기에 찾아내는 진단보조 인공지능(AI)이 있다고 하자. 알고리즘 자체는 이미 완성됐다. 문제는 그 다음이다. 병원에서 실제로 쓸 수 있는 수준까지 검증하려면 수많은 환자의 위·대장 병리 데이터가 필요하다. 문제는 이런 데이터가 세상에 없어서가 아니라 병원 안에 이미 쌓여 있는데도 제때 접근하지 못한다는 데 있다. 이 데이터는 여러 병원에 뿔뿔이 흩어져 있고, 병원마다 따로 계약을 맺고 심의를 거쳐야 한다. 데이터를 구하는 데만 수개월이 걸리다 보니 좋은 알고리즘을 갖고도 검증 단계에서 멈춰서는 경우가 적지 않다. 의료AI의 발전이 쉽지 않은 이유다. 신약이나 첨단기기 업계에서는 이렇게 좋은 기술이 상용화 문턱을 넘지 못하고 사라지는 구간을 '죽음의 계곡'이라 부른다. 개발부터 인허가, 병원 현장 도입, 건강보험 수가 인정까지 단계마다 필요한 자금과 정보가 부족해 중간에 멈춰서는 것이다. 결국 데이터는 이 계곡을 건너게 해 주는 다리인 셈이다. 해외에서는 이미 이 다리를 놓는 작업이 한창이다. 미국에서는 메이요클리닉의 심전도 연구를 바탕으로 조인트벤처 앤퓨마나가 심장 박출률 저하 위험을 예측하는 AI 솔루션을 개발해 데이터·임상·평가·검증을 거쳐 미국식품의약국(FDA) 510(k) 인증까지 받아냈다. 유럽연합(EU)은 'SHAIPED 프로젝트'를 통해 11개 회원국의 보건데이터접근기구(HDAB)와 30여개 기관을 연결해 AI 의료기기의 인허가 경로를 표준화하는 실험을 진행 중이다. 국가 차원에서 데이터를 하나의 파이프라인으로 관리하며 '허가받은 AI'가 병상까지 도달하는 시간을 앞당기려는 시도다. 유럽 개별 국가들의 움직임도 비슷하다. 핀란드는 2020년부터 사회·건강 데이터 허가를 한 창구에서 처리하는 '핀데이터'(Findata)를 운영해 일차진료 기록부터 청구 데이터까지 단일 절차로 연구자에게 내주고 있다. 프랑스는 '헬스데이터허브'(Health Data Hub)로 건강보험 환급·병원 퇴원·사망원인 데이터를 아우르는 국가건강데이터시스템(SNDS)을 연구용으로 개방한다. 두 기관 모두 데이터를 직접 소유하기보다 여러 기관에 흩어진 데이터를 찾고, 신청하고, 안전하게 쓰도록 잇는 '중개자' 역할에 집중한다는 공통점이 있다. 결국 관건은 데이터를 얼마나 많이 모으느냐가 아니라, 흩어진 데이터를 얼마나 빠르고 안전하게 연결해 실제 연구와 제품 개발로 이어주느냐에 있다는 뜻이다. 한국도 비슷한 다리를 놓아왔다...