“신약개발에 국민 건강 데이터 활용, 수익 발생 시 국민 배당해야”

김화종 K-멜로디 사업단장, 바이오데이터 활용 신약개발 수익 공유 정책 제안

김화종 단장이 11일 온라인 설명회를 통해 국민신약배당 정책에 대해 설명하고 있다. ©한국제약바이오협회

국민의 건강보험과 진료, 유전체 데이터를 신약개발에 활용하고, 이를 통해 수익이 발생할 경우 국민에게 배당하는 정책이 제안돼 눈길을 끌고 있다.

한국제약바이오협회 김화종 K-멜로디(MELLODDY) 사업단장은 11일 온라인 설명회를 통해 이같은 내용을 골자로 한 ‘국민신약배당 정책’을 제안한다고 밝혔다.

김화종 단장은 바이오 산업 후발 주자인 우리나라가 바이오 선도국으로 도약하려면 타 국가에 없는 혁신적인 전략이 필요하다며 이같이 주장했다.

김 단장은 “우리나라는 전국민 단일 의료보험 체계 등 세계적으로 보기 드문 의료 바이오 데이터 통합 관리 역량을 갖추고 있으나, 산업적 활용은 제한된다”며 “국민으로부터 생산된 바이오 데이터의 효과적인 활용 체계 구축으로 AI 바이오 선도국으로의 진입 전략이 필요하다”고 강조했다.

김 단장에 따르면, 우리나라 제약산업 규모는 글로벌 1.8% 수준이지만 신약개발은 미국, 스위스, 일본, 독일, 프랑스, 영국 등 선진국이 독점하고 있다.

이에 따라 국민의 바이오 데이터를 효과적으로 활용해 블록버스터 신약 개발을 가속화하고 이를 통한 수익 일부를 국민에게 보상하는 제도를 도입하자는 것이다.

바이오 데이터는 AI 신약개발의 핵심 자산으로 AI 기술이 언어‧시각 인식 분야에서는 비약적 발전을 이뤘지만, 신체 약물반응 예측은 여전히 난제라는 지적이다. 생체 반응 데이터가 압도적으로 부족한 만큼 진료정보, 유전체 정보, 보험청구 데이터를 AI에 학습시키기 위해서는 수백만명의 실제 데이터를 안전하게 활용하는 기반이 필수로 인식된다.

현행 시스템에서는 바이오데이터의 활용에 여러 제한이 있는 상황, 가명화, 암호화, 데이터 결합, 공통데이터 모델, 마이데이터 등 다양한 방식이 도입됐지만 재식별 위험, 고성능 연산 부담, 실시간 분석의 어려움, 표준화 미비 등 근본적 제약도 남아 있다.

이에 따라 협회 K-멜로디사업단은 ‘연합학습(Federated Learning)’ 방식을 대안으로 제시하고 있다. 데이터를 외부로 전송하지 않고 각 병원에서 자체적으로 AI 모델을 학습시켜, 개인정보 노출 없이 정교한 예측 모델을 개발할 수 있기 때문이다.

김 단장이 이번에 강조한 ‘국민신약배당 정책’은 사실상 국민이 신약개발에 참여하는 개념으로, 세계에서 처음으로 임상‧공공 바이오 데이터를 AI 신약개발에 효과적으로 활용하는 기술과 제도를 도입하는 것이다. 이를 통해 AI 바이오 산업 기술 발전과 창업, 민간 수익을 창출하고, AI 기술로 산업 수익을 만들며 수익을 국민과 공유하는 선순환 구조를 정착하게 된다. 
그러나 국민의 자발적 동의 확보가 요구되는 만큼, 유전체, 진료정보 등 민감한 개인정보를 AI 신약개발에 활용하는 것에 대해선 시민단체와 일부 전문가들의 반발도 예상되고 있다.

이에 대해 김 단장은 “디지털 기반의 자율적 동의 시스템 구축을 통해 건강보험공단이나 마이헬스웨이 앱 등을 통해 ‘AI 신약개발 목적의 데이터 활용’ 여부를 선택할 수 있도록 하고, 동의 시 다양한 건강 혜택을 함께 제공하는 방식이 필요하다”고 제안했다.