질병관리청이 유전체 임상 데이터와 실시간 건강정보를 활용한 초정밀 헬스케어 인공지능 연구개발 중장기 로드맵을 수립했다. 이 로드맵은 2035년까지 45종 100만 명분의 코호트 기반 AI 학습용 데이터 구축을 목표로 한다.
질병관리청은 「초정밀 헬스케어 인공지능 연구개발 중장기 로드맵 2035」를 마련했다고 밝혔다. 이 로드맵은 유전체 임상 데이터와 실시간 건강정보를 결합한 차세대 헬스케어 AI 전략을 제시한다.
정책브리핑에 따르면 질병관리청은 2035년까지 코호트 기반의 한국형 AI 학습용 데이터 45종을 100만 명분 규모로 구축할 계획이다. 이는 정밀의료와 예방의학에 필요한 대규모 데이터셋을 국내에서 자체 확보하겠다는 취지이다.
질병관리청은 "데이터가 치료가 되는 시대"라는 슬로건 아래 헬스케어 인공지능 강국 선도를 목표로 제시했다. 유전정보와 임상데이터, 건강검진 정보 등을 통합한 학습 데이터를 구축함으로써 개인 맞춤형 질병 예측 및 치료 알고리즘 개발을 가속화하려는 전략이다.
국내 헬스케어 AI 산업이 글로벌 경쟁력을 갖추려면 고품질의 대규모 학습 데이터 확보가 필수적이다. 이번 로드맵은 공공 부문이 데이터 기반 인프라를 주도적으로 구축하여 민간 기업의 AI 연구개발을 뒷받침할 것으로 기대된다. 이와 함께, 개인정보보호와 데이터 활용 범위에 대한 사회적 논의 및 법적 정비가 중요한 과제로 제기된다.
질병관리청의 이번 중장기 로드맵이 실제로 구현되면 국내 정밀의료 생태계 조성에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.