1.43. 국제 표준화 대응 방안
① 국제 표준화 현황
- (JTC1 SC42) 기존의 JTC1 WG9(빅데이터) 그룹을 포함하는 형태로 SC42(인공 지능) 그룹이 신설되었습니다.
- WG1(Foundational Standards)은 인공지능 시스템에 대한 개념과 용어 정의 및 프레임워크를 개발 중입니다.
- SG1(Computational approaches and characteristics of artificial intelligence systems)은 인공지능 시스템에 대한 스터디 중입니다.
- SG2(Trustworthiness)에서는 인공지능 시스템의 신뢰성 평가를 논의 중입니다.
- SG3(Use cases and applications)은 헬스케어 서비스를 포함한 유즈케이스를 발굴 중입니다.
- (ITU-T) SG16 산하에 WHO와 공동으로 AI for Health 주제를 다루기 위한 포커스 그룹(FG-AI4H)을 신설하였습니다. (2018.7)
- (IEEE) 인공지능 및 자동화된 시스템에서의 윤리 이슈를 다루기 위한 P700X 표준화 활동을 시작하였습니다.
② 대응 방안
- SC42 표준화 현황을 모니터링하면서, IEC TC62, ISO TC215, ITU-T FG-AI4H를 비롯한 다양한 관련 그룹과의 liaison과 협력을 추진하며, 중장기적으로 표준화 이슈를 발굴하고 대응을 추진 중입니다.
1.44. 국내 표준화 추진 계획
◯ (현황) 의료 인공지능 기술에 대한 다양한 연구개발이 진행되고 있으며, 이 과정에서 데이터 표준화를 비롯한 표준화 이슈들이 등장하고 있습니다. 대한의료인공지능융합학회가 출범하면서 표준화 협력 분야도 함께 다룰 예정입니다.
◯ (추진 계획) 중장기적으로 인공지능 기반 의료기기를 위한 데이터, 안전 및 기본 성능 요구사항 등과 같이 표준화 이슈들을 발굴하여 국내 표준화를 추진하면서, 국제표준화를 선도할 수 있도록 하는 전략이 필요합니다.
1.45. 기술 개발 및 시장 진입 전략
① 사용자 친화적 기술 개발
◯ 기기, 서비스, 데이터 활용에 이르기까지 사용 편의성 보장을 위한 UI/UX에 대한 고려와 실제 유효한 효과가 있는지에 대한 검증 방안 마련이 필요합니다.
② 융복합 협력체계 구축
◯ 신속한 확장을 위한 대기업 ICT 및 병원 간 협력 체계 구축이 필요. 특히 중소기업의 경우, 개발 후 유통 및 사업 확장에 필요한 자본 획득의 어려움을 극복하기 위해 국내 통신사, 보험사, 글로벌 ICT 등과 사업 협력 방안이 요구됩니다.
◯ 양질의 건강·의료 데이터 확보가 필수적이므로, 특정 질환자의 생체신호 데이터를 기기와 서비스로 모으고 이를 의료 AI로 연계하는 전략 방안 수립이 필요합니다.
③ 글로벌 우선 진입 전략
◯ 국내는 원격 진료, 건강정보 교류 등에 대한 각종 규제로 수익화에 어려움을 겪을 것으로 예상되므로 해외 우선 진입 전략 수립이 필요합니다.
- 건강관리(기기) 서비스(기기) 및 의료 솔루션은 국내 사업 M/S 확보를 통해 법적 회색 지대를 확보하는 한편 민간보험연계 등의 시장 변화에 대응하는 전략 수립이 필요합니다.
- 유전체, 의료AI, 융복합 첨단 의료기기 분야는 사업 초기단계부터 적극적인 해외 시장 공략을 통해 ‘high risk - high return’ 전략이 필요합니다.
- 제약, 바이오, 의료기기(치료재료) 분야는 국내 R&D 추진 후 빠른 의료 수가 확보 및 해외 진출을 통해 진출 국가별 차별화된 진입전략에 의한 유통망 확보가 필요합니다.
④ 중소기업 진입 전략
◯ 중소기업이 의료 AI 분야에서 성공하기 위해서는 1차적으로 인공지능 기술의 지속적 연구개발이 필요하나, 상대적으로 R&D 투자가 어려운 중소기업의 입장에서는 관련 분야 연구소 및 대학 등 학·연으로부터의 기술이전 또는 공동개발이 적합합니다.
◯ 현재까지 중소기업들의 대표적 진출분야인 의료영상 인식 및 예측 분야 외에도 영상판독, 신약개발, 의료기관 프로세스 개선 등 다양한 분야에서 활용이 가능하여 중소기업에게 새로운 시장 창출의 기회가 될 수 있습니다.
- 의료 데이터를 익명화하고 데이터구조와 서식을 표준화한 뒤 기업이 활용 가능한 통계데이터 형태로 공유하는 CDM(공통데이터모델)을 정부기관에서 활용하기로 함에 따라 빅데이터 기반 AI 솔루션 시장에 대한 관심과 협력이 필요합니다.
※ 산업부 분산형 바이오헬스 빅데이터사업단을 통해 2020년까지 39개 병원 5천만 명 의료 데이터 CDM 전환 추진
- 우선적으로 해외 주요 인공지능 기업의 의료 관련 플랫폼을 활용하고, 국내 특성(유전체, 질병 등)을 파악하여 국내 실정에 맞게 커스터마이징 하는 노력이 필요합니다.
- 이를 토대로 유사한 특성을 보이는 인접 국가들을 대상으로 한 해외진출 가능합니다.