분석 툴은 기본 통계 분석뿐만 아니라 머신러닝, 딥러닝 등의 AI 분석 기능을 탑재해 현재 프로토타입(prototype) 버전으로 연구자들에게 제공되고 있다.
해당 분석 툴은 연구자들이 활용하고 있는 프로그램의 취약점을 보완하고자 데이터 보안성과 분석 접근성을 높이는 데 중점을 뒀다. 특히 의료 데이터 분석 시, 공동 연구와 자료 이동 시 발생할 수 있는 데이터 관리상의 위험을 ‘블록체인 기술’로 보강했다. 이를 통해 데이터 위변조 위험을 방지했다.
분석 툴에는 인공지능 분석을 포함한 여러 분석기법을 내장시켰다. 이를 통해 통계 지식이 부족한 연구자나 학생들에게 인공지능 기반 분석에 대한 접근성을 획기적으로 높였다. 따라서 보건의료계 연구자들이 별도의 통계 프로그램을 학습하지 않아도 안전한 환경에서 통계 분석을 수행할 수 있게 했다.
지선하 교수는 “이 시스템이 학생과 연구자들에게 의료 데이터를 더 쉽고 정확하게 분석할 수 있는, 기본 인프라가 될 수 있도록 지원할 예정이다.”라며 “연구자들이 해당 분석 툴을 활용해 데이터 수집, 분석 학습보다 유의미한 결과를 해석하는 데 집중해, 지속적으로 학술적인 근거를 구축할 수 있게 돕겠다”고 취지를 밝혔다.
연구팀은 시스템에 이미 업로드 되어있는 한국인 암 예방연구-II(Korean Cancer Prevention Study-II, KCPS-II, 참고자료1)의 대상자 15만 6,701명 임상역학 자료와 1만 6,995명 유전체 자료를 업로드해 분석할 수 있게 할 예정이다.
이러한 양질의 자료와 임상 자료 등을 인공지능을 통해 분석하게 되면, 개인 맞춤형 정밀의료나 질병 진단을 위한 바이오마커(참고자료2)를 개발하는데 유용할 것으로 예상하고 있다.
지선하 교수는 “이번에 개발한 시스템은 빅데이터와 인공지능을 통해 신약개발 등의 혁신적인 성과를 내는 데 주력하는 보건 의료계에 중요한 인프라가 될 것으로 기대된다”고 전했다.
이경호 공유경제신문 기자 news@seconomy.kr
