국립암센터, 암데이터·AI 결합에 5년간 461억원 투자 요청

국립암센터가 진료 기록과 영상, 병리, 유전체 정보 등 비정형 데이터까지 환자 단위로 연결한 'AI-레디 데이터'를 구축하고, 이를 활용할 암 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델(다양한 세부 과제에 두루 활용할 수 있도록 대규모 데이터로 미리 학습시킨 기반 모델) 개발을 준비하고 있다. 2028년까지 암 환자 1만명 규모의 데이터를 갖추는 것이 목표로, 정부에 내년부터 5년간 총 461억원의 예산을 요청했다.

서울대병원 암병원장을 지낸 위암 분야 권위자로 지난해 11월 국립암센터 제9대 원장에 취임한 양한광 원장은 우리나라가 세계적으로 드문 국가 단위 암 데이터를 보유하고 있다며, 여기에 치료·생존·유전 정보를 결합한 AI를 개발하면 한국이 세계 의료 AI를 선도할 수 있는 지금이 투자할 시점이라고 밝혔다. 그는 암 등록 정보만으로는 환자가 어떤 치료를 받고 얼마나 생존했는지 파악하기 어렵지만 치료·생존·유전 정보까지 결합하면 특정 유전자 변이를 가진 환자가 어떤 치료를 받았을 때 어떤 경과를 보이는지까지 분석할 수 있다고 설명했다. 그는 암 등록·치료·생존 데이터를 국가 단위로 결합할 수 있는 나라가 많지 않은 만큼, 완성도 높은 데이터를 제대로 활용하면 암 AI 분야에서 세계를 선도할 수 있다고 강조했다.

공공 암데이터 개방 사업 확대

국립암센터는 국가암등록 데이터에 건강보험공단·건강보험심사평가원의 치료 정보, 통계청의 사망·생존 정보를 결합해 왔으며, 최근에는 차세대 염기서열분석(NGS) 기반 유전 정보까지 연계하는 사업을 추진하고 있다. 공공 암 데이터를 구축·개방하는 'K-CURE' 사업에 이어, 11개 병원과 함께 암 환자 약 8만명의 임상·유전체 데이터를 구축하는 'CURE-NGS' 사업도 새로 시작했다. 이런 데이터를 뒷받침할 인프라로 기존 국가암데이터센터를 '국가AI·암데이터센터'로 고도화하는 방안도 추진하고 있다.

국립암센터가 준비 중인 암 특화 AI 파운데이션 모델은 새로운 항암제 후보 발굴, 환자별 치료제 선택, 재발·예후 예측, 희귀암 연구 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 특정 병원이나 한정된 연구자만 쓰는 모델이 아니라 연구자와 기업이 함께 활용하는 공공 AI 기반으로 조성하고, 데이터를 직접 주고받지 않고도 클라우드에서 함께 학습하는 연합학습 방식으로 국제 공동연구도 지원할 계획이다.

양 원장은 지역 병원의 진료 역량을 높이는 데도 AI가 역할을 할 수 있다고 봤다. 그는 지역 환자가 치료 정보를 들고 서울로 올라오는 것이 아니라 서울에서 받은 치료·검사 정보를 지역 기관으로 쉽게 옮길 수 있어야 하며, 지역 의료기관의 치료 역량과 성과를 투명하게 공개해 신뢰를 주고 국립암센터가 표준치료를 지원하는 구조가 자리 잡아야 한다고 말했다. 그는 철저한 데이터 보호와 익명화 체계 안에서 암 특화 AI와 국가암·AI데이터센터 구축의 혜택이 국민과 인류에게 돌아갈 것이라며, 지금이 한국의 암 AI 경쟁력을 결정할 골든타임이라고 강조했다.

자료: 국립암센터