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"인공지능 말하기 전에 데이터 표준화 먼저""데이터 많아도 상호운용되는 데이터 없어" ... "표준화로 빅데이터 만들어야 인공지능 활용 가능"
박선재 기자  |  sunjaepark@monews.co.kr
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[1호] 승인 2018.08.10  05:00:10
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▲ 8일 코엑스에서 열린 K-HOSPITAL FAIR에서 열린 '한국형 인공지능 정밀의료의 시작' 세션에서 데이터 표준화의 중요성에 대한 의견이나왔다.

우리나라 병원에 데이터는 많지만 다른 데이터와 결합할 수 있는 것은 많지 않아 이 문제를 해결해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 데이터 표준화를 말하는 것이다. 

8일 코엑스에서 열린 K-HOSPITAL FAIR에서 '한국형 인공지능 정밀의료의 시작'을 주제로 세미나가 열렸다. 

이 자리에 참석한 인공지능 전문가들은 하나 같이 데이터 표준화를 강조했다.  

성균관대 안선주 교수는 "우리가 신용카드를 어디서든지 자유롭게 사용할 수 있는 것은 표준화가 됐기 때문이다. 그런데 현재 우리 병원에 있는 의료정보 데이터는 전혀 표준화가 안 돼 있어 데이터는 많지만 실제 사용할 수 없다"며 "방대한 의료 데이터를 인공지능에 사용하려면 데이터를 꿰는 표준화가 꼭 필요하다"고 강조했다. 

서울의대 의공학교실 윤형진 교수는 정부를 비판하기도 했다. 

윤 교수는 "정부는 유전자 데이터도 있고, 국민건강보험공단의 표본 코호트 등이 있다고 말한다. 또 의료기관의 EHR 데이터나 PACS 데이터 등이 있다고 말한다"며 "문제는 이 데이터들이 모두 각기 존재한다는 점이다. 정보를 교환하거나 활용할 수 없다는 것"이라고 지적했다. 

   
 

윤교수는 필요로 하는 데이터가 없을 수 있다는 비관적인 전망을 하기도 했다. 

이유는 이랬다. ICT 기술이 다양해 현장에서 활용되는 현실을 감안했을 때 데이터가 어디에 있는지 모르거나, 데이터 확보에 많은 시간과 비용이 소요되는 상황이란 것이다. 

서울아산병원과 EHR 정보를 통해 닥터앤서 작업을 진행 중인 라인윅스 조용현 대표도 어려움을 토로했다.

조 대표는 의료기관 EHR에는 환자 등록정보는 물론 질병 정보와 약물 정보 등 방대하고 복잡한 정보가 담겨 있지만, 이 정보를 그대로 사용할 수 없다고 말했다. 

조 대표는 "병원마다 데이터 스키마가 다르고, 데이터 코드 체계 또한 다르다. 활용할 수 있는 데이터라고 하기보다는 저장하기 위한 것이라고 할 수 있다"며 "임상연구를 하거나 빅데이터를 분석할 때 사용할 수 없다. 따라서 EHR 데이터로부터 인공지능 의료데이터 서비스를 만들거나 빅데이터 서비스를 만들려면 정제된 데이터 생성 작업을 또 해야 한다"고 말했다. 

인공지능의 핵심은 빅데이터라는 게 전문가들의 중지다. 따라서 우리 정부가 데이터를 표준화하는 작업을 서둘러야 하고 이를 통해 빅데이터를 만들어야 한다는 얘기다. 

안 교수는 "인공지능은 병원에서의 처방오류나 EMR 오류 방지, 임상시험, 비정형 데이터의 정형화 기술, 학습 데이터 보완 등 우리가 상상할 수 없는 수많은 기술을 보여줄 것"이라며 "어떤 시스템에서도 상호운용이 가능한 표준화된 데이터를 만들어야 하는 이유"라고 강조했다. 

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