'AI 파마 코리아 콘퍼런스'에서 우현기 에비드넷 데이터사이언스 그룹장이 '연합학습'을 주제로 발표하고 있다
실제임상근거(RWE) 솔루션 기업 에비드넷(대표 조인산)이 최근 '몬드리안 서울 이태원'에서 열린 'AI Pharma Korea Conference 2023'에서 '보건의료 산업에서의 연합학습 전략'에 대해 발표했다고 밝혔다.
이번 행사는 보건복지부가 주관하고 한국제약바이오협회, 한국보건산업진흥원이 주최한 것이다. AI 활용 신약 개발 관련 국내외 최신 연구 동향과 사례를 공유해 산·학 네트워크를 강화하고 협업 생태계를 활성화하는 데 목적이 있다.
우현기 에비드넷 데이터사이언스 그룹장은 '산업의 미래전망' 세션에서 '보건의료 산업에서의 연합학습 전략'에 대해 발표했다. 우현기 그룹장은 "전 세계적으로 AI는 모든 산업 분야에서 주목받고 있지만, 의료 데이터 분야에서는 '개인정보 보호'와 '데이터 수집'의 어려움으로 활용이 제한적"이라며 "연합학습(Federated Learning)은 데이터를 공유하지 않고도 학습이 가능한 차세대 AI 학습법으로 이 같은 한계를 극복할 수 있는 핵심기술"이라고 했다.
연합학습은 각 기관이 보유한 데이터를 공유하지 않고 각자의 데이터를 기반으로 학습한 모델을 서로 교환해 최종 모델을 만드는 AI 학습 방법이다. 업체에 따르면 개인정보 보호와 데이터 수집의 어려움을 해결하는 것이 가능하다. 이와 함께 대규모 데이터를 활용한 AI 모델의 성능 향상을 기대할 수 있다고 회사는 말했다.
우현기 그룹장은 "연합학습은 신약 개발, 의료 영상 진단, 환자 맞춤형 치료 등 보건 의료 산업의 다양한 분야에서 활용할 수 있다"며 "2024년 착수하는 'K-멜로디 프로젝트'를 통해 신약 개발 플랫폼 구축의 핵심으로 활용될 것"이라고 언급했다. 이어 "데이터 및 AI 기술의 표준화, 연합학습 플랫폼 개발과 컨소시엄 구축, 현장 전문가 요구사항에 따른 AI 솔루션 기획 등 전략적인 접근이 필요하다"고 덧붙였다.
에비드넷은 의료데이터 회사로 자체 구축한 보건의료 실제임상자료(Real World Data) 플랫폼인 '피더넷'(Feedernet)을 운영 중이다. 회사 관계자는 "피더넷을 통해 50개 이상의 대학병원 및 상급·종합병원의 의료 데이터를 개인정보 유출에 대한 위험 없이 연구할 수 있다"고 말했다.
