AI 기반 바이오 데이터분석에 왜 ‘플랫폼’ 구축이 필요할까?
AI 기반 바이오 데이터분석 플랫폼은 고품질 바이오 데이터와 AI 모델을 기반으로, 질병 예측, 진단, 치료제 개발 등 다양한 기술 개발을 지원하는 연구 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 사전 학습된 AI 모델을 제공하며, 누구나 클라우드 환경에서 고성능 연산 자원을 손쉽게 활용해 데이터를 분석할 수 있는 개방형 연구 인프라입니다.
기존의 바이오 연구는 주로 과제 단위로 진행되어, 연구가 종료되면 생산된 데이터와 분석 모델이 그대로 폐기되는 구조적 한계를 안고 있었습니다. 이로 인해 유사한 연구를 반복 수행하더라도 기존 데이터를 재활용하기 어렵고, 연구성과의 확산도 제한적일 수밖에 없었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해선, 고품질 바이오 데이터와 AI 모델을 연계하고 공유할 수 있는 디지털 기반의 분석 플랫폼이 필수적입니다.
특히 AI 학습을 위한 데이터는 단순한 양이 아니라, 정제된 고품질이 전제되어야 합니다. 하지만 국내는 병원과 연구기관마다 데이터 관리 방식이 다르고, 이를 연결할 표준도 부재한 상황입니다. ‘국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업’ 등 정부 주도 사업이 진행되고 있지만, 실제 AI 학습에 바로 활용 가능한 수준의 데이터는 아직 부족합니다.
또한, 바이오 융합연구의 고도화와 다학제 협력이 활발해지는 가운데, 사용자 친화적인 분석 및 공동연구 환경도 절실합니다. 그러나 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들에게는 진입장벽이 높고, 생명과학자와 데이터 과학자 간의 전문성 차이로 인해 협업도 쉽지 않은 실정입니다.
이러한 문제들을 해소하기 위해서는 웹 기반 분석 환경, 사전학습된 AI 모델, 클라우드 협업 기능 등을 갖춘 사용자 친화적 개방형 플랫폼의 구축이 필요합니다.
궁극적으로 정밀의료 및 신약개발 등 미래 바이오산업의 경쟁력을 강화하는 핵심 인프라로 기능할 것입니다.
국내외 AI 바이오 데이터 플랫폼 구축 사례는?
전 세계 주요 국가들은 첨단 바이오 기술의 경쟁력을 확보하기 위해 AI 기반 바이오 플랫폼을 구축하고 있습니다.
미국은 국립보건원(NIH)의 All of Us Research Hub를 통해 100만 명 규모를 구축해 임상 및 유전체 데이터를 연구자에게 제공하고 있습니다. 미국 Tempus AI는 NGS(차세대 시퀀싱) 기반으로 암과 심장학 등 다양한 분야에서 정밀의료 분석 플랫폼을 운영 중입니다.
영국은 국립보건연구원(NIHR)의 Genomics England를 통해 전장 유전체 시퀀싱 기반의 정밀의료를 구현하고 있으며, 딥마인드가 개발한 AlphaFold AI를 활용해 단백질의 3차원 구조를 예측하는 세계적인 플랫폼으로 주목받고 있습니다.
프랑스는 Health Data Hub(HDH)를 통해 건강보험 청구 정보와 병원 EHR 등 130여 개 보건 데이터베이스를 통합·관리하여 익명 또는 가명 처리된 데이터를 연구자에게 제공합니다.
핀란드는 공공·민간 협력 연구 프로젝트인 FinnGen을 통해 50만 명의 유전체 및 건강 데이터를 통합하고 있으며, 이를 통해 질병의 유전적 기반을 밝히고자 하는 연구에 활용하고 있습니다.
일본은 Japan Precision Medicine Platform(JPP)을 통해 병원과 연구기관에 분산된 임상 기록 및 유전자 정보를 통합해, 정밀의료 및 개인 맞춤형 의료를 실현하고자 하는 노력을 지속하고 있습니다.
한국은 국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업을 통해 국민 100만 명 규모의 바이오 데이터를 수집·관리하는 정밀의료 인프라를 조성하고 있으며, 국가 바이오 데이터 스테이션(K-BDS)을 통해 R&D 데이터의 통합 관리 및 공유 체계를 마련하고 있습니다.
AI 바이오 플랫폼의 주요 특징과 활용 방법
한국과학기술정보연구원이 구축 중인 AI 기반 바이오 데이터분석 플랫폼은, 질병 예측과 진단, 치료제 개발 등 바이오 연구 전반에 활용 가능한 사전 학습 및 응용 AI 모델 개발 환경을 제공합니다.
연구자는 이 플랫폼을 통해 사전 학습된 AI 모델을 미세 조정하여 자신만의 응용 모델을 개발할 수 있고, 병렬 분산 스토리지와 고성능 컴퓨팅 인프라를 통해 대규모 데이터 처리도 효율적으로 수행할 수 있습니다.
클라우드 기반 플랫폼이기 때문에 별도 시스템 설치 없이 실시간 분석도 가능합니다. 이 플랫폼은 크게 두 가지 활용 시나리오로 구성되어 있습니다.
AI 모델 개발 환경: 연구자는 통합 저장소와 개인 저장소에 등록된 데이터를 기반으로 사전학습 및 응용 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 필요시 K-BDS의 공개 데이터나 인체유래데이터은행 데이터도 활용 가능합니다.
응용 AI 모델 서비스 환경: 개발된 AI 모델은 서비스 형태로 제공되며, 일반 연구자들도 쉽게 분석 기능을 사용할 수 있습니다. 원천 데이터를 입력하면 데이터 전처리 코드를 기반으로 자동 분석 결과를 제공받는 등 편의성도 높습니다.
앞으로의 시사점
AI 기반 바이오 데이터분석 플랫폼은 산·학·연·병 연구자 간의 공동연구와 협업을 활성화하는 오픈 이노베이션을 실현합니다. 이를 통해 새로운 융합 연구와 사업 기회를 창출하고, 진단 및 치료 원천기술을 선제적으로 확보할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
또한, 인프라를 클라우드 형태로 제공함으로써 과제 종료 이후에도 연구를 지속할 수 있는 환경을 조성해, 국가 바이오산업의 경쟁력을 높이는 핵심 자산이 될 것입니다.
플랫폼의 지속적인 발전을 위해서는 정책적 뒷받침도 필요합니다.데이터 등록 시 연구평가 가산점 제공 등 연구자 유인책 마련, 협업 도구 개발, 그리고 지속적 기능 고도화가 요구됩니다. 또한, 연구 결과물 및 원시데이터 보호를 위한 가이드라인 정비, 개인정보 보호, AI 모델 지식재산권 보호를 위한 법제 개선도 함께 이뤄져야 합니다.
무엇보다, 플랫폼이 구축된 이후에도 데이터 관리의 체계화, 시스템의 안정적 운영, 성과의 확산을 위한 정부의 지속적인 관심과 지원이 핵심입니다.
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