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「초정밀 헬스케어 인공지능 연구개발 중장기 로드맵 2035」 수립(7.1.수)

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「초정밀 헬스케어 인공지능 연구개발 중장기 로드맵 2035」 수립

- 유전체·임상 데이터와 실시간 건강정보 등 헬스케어 데이터가 결합한 차세대 초정밀 헬스케어 연구개발 청사진 제시

- 코호트 기반 한국형 인공지능(AI) 학습용 데이터 모음 45종 100만명분 구축 

- '데이터가 치료가 되는 시대, 헬스케어 인공지능 강국 선도' 비전 발표


  질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)은 빅데이터·인공지능 기반 미래 보건의료 기술 개발 방향을 담은 「초정밀 헬스케어* 인공지능 연구개발 중장기 로드맵 2035」를 수립했다.

 * 개인의 유전체와 건강정보 및 일상의 연속적 생체·행동 데이터 등을 통합 분석하여 초개인화된 맞춤형 건강관리 솔루션을 실시간 응답형(adaptive)으로 제공하는 차세대 헬스케어 기술과 서비스


  이번 로드맵은 한국형 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 개인 맞춤형 건강관리 기술을 개발하기 위한 중장기 연구개발 전략이다.


  이번 로드맵은 급속한 고령화와 만성질환 증가, 디지털 헬스케어 및 정밀의료 시장 확대 등 변화하는 보건의료 환경에 대응하기 위해 마련됐다. 국민 개개인의 건강상태와 유전적·환경적 특성을 종합적으로 고려하는 초정밀 헬스케어 체계 구축을 목표로 한다.


  국립보건연구원은 그동안 구축한 대규모 코호트와 바이오뱅크를 기반으로 임상·역학, 의료영상, 라이프로그, 유전체 등 바이오빅데이터가 통합·연계된 세계 최고 수준의 한국형 인공지능 학습용 통합 건강정보 데이터 45종(100만 명분)을 구축할 예정이다. 


  또한 이번 로드맵은 '데이터가 치료가 되는 시대, 헬스케어 인공지능 강국 선도'를 비전으로 제시했다. 

 신뢰, 혁신 체감, 통합의 4대 핵심 가치를 바탕으로 국민이 일상에서 체감할 수 있는 헬스케어 인공지능을 개발하고 산·학·연·병이 함께하는 협력 생태계를 구축하고자 한다.


  국립보건연구원은 이를 위해 ▲코호트 기반 대규모 한국형 멀티모달 인공지능 학습용 데이터 확보 ▲목적형 헬스케어 멀티·옴니모달* 데이터셋 구축 ▲초정밀 헬스케어 인공지능 기술 개발 및 실증 연구 ▲공유·개방을 통한 초정밀 헬스케어 AI 생태계 조성 등 4대 핵심 추진 전략을 마련하였다.  

  * 멀티모달 : 동일인 유래 임상·역학, 의료영상, 라이프로그, 멀티오믹스 등 서로 다른 유형의 데이터를 특정 시점으로 연계·통합한 데이터

  * 옴니모달 : 개인의 다양한 멀티모달 데이터를 시간의 흐름에 따라 연속적으로 통합·축적하여 개인의 상태 변화를 시계열적으로 반영하는 데이터


  로드맵은 기술 성숙도와 헬스케어 현장의 수요를 고려하여 2035년까지 추진단계를 3단계*로 구성하고, 우선 2032년까지 향후 6년간에 걸쳐 데이터 자원화 및 모델 지능화를 위한 핵심 과제들을 추진할 예정이다. 

 * 1단계('27∼'29, 도약기): 데이터 자원화, 2단계('30∼'32, 가속기): 모델 지능화, 3단계('33∼'35, 완성기) : 가치실현


  2035년에는 한국인의 건강·질병 특성을 반영한 글로벌 수준의 한국형 인공지능 학습용 데이터를 구축하고, 헬스케어 분야 인공지능 및 유전체 기술 혁신을 통해 국민 개개인에게 초개인화된 실시간 맞춤형 건강관리와 질병 예측·예방 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.


  남재환 국립보건연구원장은 "초정밀 헬스케어 인공지능은 개인별 건강위험을 더 정밀하게 예측하고 예방과 치료의 정확도를 높이는 핵심 기술이며, 앞으로 국민이 체감할 수 있는 AI 기반 미래의료 기술 혁신을 위하여 본 로드맵을 차질 없이 추진하겠다."고 밝혔다.


  임승관 질병관리청장은 "세계 최고 수준의 바이오 빅데이터와 초정밀 헬스케어 인공지능 기술을 융합하여 국민 모두가 차별 없이 혜택을 누릴 수 있는 건강 및 질병 관리 서비스 개발에도 최선을 다하겠다.'고 밝혔다.


<붙임>  초정밀 헬스케어 인공지능 연구개발 중장기 로드맵 2035

“이 자료는 질병관리청의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”

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<자료출처=정책브리핑 www.korea.kr>

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