# 보건의료데이터 활용의 난제
최근 생성형 인공지능(AI)의 일상생활 속 확산 등 정보통신기술(ICT) 및 AI 기반 기술 발전으로 일상의 디지털 전환(Digital Transformation)이 가속화 되고 있다. 보건의료 분야에서도 데이터 기반의 AI 활용은 효과적인 진단 및 치료뿐만 아니라 의료진 업무경감, 의료서비스의 효율과 질을 향상시키고 의료현장의 미충족 수요를 해결하는 새로운 솔루션으로 인식되어 기대감이 크다. 그러나 보건의료분야에서 AI 활용은 국민의 생명과 직결되므로 안전성 및 신뢰성 측면에서 우려스러운 측면이 공존한다. 진단 오류 시 법적 책임 문제, 민감 정보 처리 문제, 데이터의 권리주체의 불명확성, 데이터 활용에 관한 윤리문제, 학습데이터 품질문제, 시스템과 소프트웨어(SW)간 데이터 연계 및 호환문제로 인한 데이터 활용성 저하와 편향성 등 AI 기반 기술의 활용 및 확산에 있어서 핵심이 되는 보건의료데이터 활용 관련 장애 요인들이 많다.
보건의료데이터는 텍스트, 사진, 동영상 등 다양한 정형 및 비정형데이터가 혼재돼 분석 및 처리에 있어서 고도의 전문성이 필요하다. 더욱이 의료진 등 전문가에 의해 데이터가 생성되기 때문에 생성 과정과 정보처리에 있어서 의학적 전문지식이 필요하며, 활용 과정에 있어 법률간 우선순위가 모호한 의료법, 개인정보보호법, 생명윤리법 등의 이해와 판단이 중요하다. 이처럼 보건의료데이터의 특수성으로 데이터의 보호와 활용의 적절한 균형과 의사결정이 매우 중요하고 보건의료데이터의 활용을 위해서는 법·제도, 윤리, 연구, 가명처리, 분석 등 다방면의 높은 이해가 필요하나 현장에서는 전문인력 수급이 어려운 상황이다. 의료기관 및 공공기관 등 데이터 보유기관에서 데이터 확보가 어렵고 처리 기간이 지연되는 이유 중 가명 정보 제공을 위한 전문 인력 부족으로 지적되는 것도 이와 관련되어 있다고 할 수 있다. 가명정보 활용 시 법, 규정, 표준 등을 준수하며 제공 및 활용해야 하는 컴플라이언스 리스크 부담으로 기관은 소극적으로 대응할 수밖에 없는 것이 현실이다.
# 전문인재 양성 및 기존인력 역량강화의 중요성
보건의료데이터의 특수성을 고려한 현장 수요 기반의 데이터 활용 전문 인재양성을 위한 기반 강화와 활용지원이 필요한 시점이다. 보건의료데이터 활용 전문 인력 수급문제는 단순히 인력의 규모적 측면에서만 국한하지 않는다. 보건의료 인력 기준이 과거 기준에 머물러 있고, 최근 지속 정비되고 있는 법·제도의 변화를 이해하고 적절하게 보건의료데이터와 관련 기술을 활용할 수 있는 전문성이 미흡하며, 교육 훈련 없이 부여되는 업무를 수행하여 빠른 변화에 대응해야 하는 현장 수요를 충족하지 못하고 있다는 지적이 계속되고 있다.
AI 등 데이터 기반 기술 분야의 발전과 경쟁력에서 가장 중요한 것은 전문 기술 인력의 확보일 것이다. 보건의료빅데이터 플랫폼 구축사업, 의료데이터 중심병원사업, 마이데이터 뿐만 아니라 올해부터 단계적으로 추진되는 임상, 유전체, 공공데이터 및 개인건강보유데이터를 연계하는 국가통합 바이오빅데이터가 차질 없이 구축 및 개방되고 활용되기 위해서 보건의료데이터 활용 전문 인력 양성 및 기존 인력들의 역량강화를 위한 교육 개발 운영이 선제적으로 이뤄질 필요가 있다.
# 보건의료데이터 활용 전문 인력이 갖추어 할 핵심역량
보건의료 분야에 AI 등의 신기술 지식과 경험이 요구되면서 보건의료 전공지식 외에 기술을 이해하고 활용할 수 있는 역량은 필수가 되었다. 또 국가가 주도하는 플랫폼 구축사업이나 데이터 연계사업에 있어서 다양한 전문가들의 협업은 이제 당연한 것이 되었다. 대학을 통해 함양했던 보건의료 전공지식 외에 기술 지식 및 현장에서 사용되는 여러 가지 협업 스킬들이 종합적으로 필요한 상황이 발생하게 됨에 따라 기존의 대학교육은 더 이상 현장에서 원하는 수준의 능력을 갖추기 어려운 상황이 되었다. 현장의 수요에 맞는 인재를 육성하기 위해 보건의료데이터 활용에 직면한 여러 문제와 고려사항들을 정확하게 이해하는 것이 필요하며, 보건의료데이터 활용 전문 인력에 필요한 핵심역량을 새롭게 정의하고 융합교육으로의 교육과정 혁신이 요구된다.
우리나라 보건의료발전의 핵심 주체로서 보건의료데이터 활용 전문 인력은 데이터의 보호와 적절한 활용이 가능한 전문가로서 다양한 역량이 필요하다. (1) 기초의학, 의학용어, 약어, 질병 및 의료행위 분류, 의료정보의 이용 및 제공관리 등의 '보건의료지식역량', (2) 통계, 데이터베이스, 데이터관리, 큐레이션, 데이터 마이닝, 데이터평가 등의 '데이터 분석역량', (3)거대언어모델(LLM), Python, R, SQL, SAS 등의 'SW 기술역량'이 기본적으로 필요할 것이며, (4) 보건의료데이터 관련 제도, 법·규정, 연구 설계, 연구윤리심의(IRB), 데이터심의(DRB), 데이터 윤리 등의 '거버넌스역량'과 (5) 커뮤니케이션, 협업, 창의적·논리적 사고, 문서화, 직업윤리, 대인관계, 객관적 사고 등 '개인역량'이 중요하게 논의되고 있다. 보건의료데이터 생성 전문가, 활용 전문가, 교육 및 심의전문가 등 관계자에 따라 요구되는 핵심역량의 수준에도 차이가 있을 수 있다. 보건의료지식역량, 데이터 분석역량, SW 기술역량, 거버넌스역량, 개인역량의 다섯 가지 핵심역량을 바탕으로 하는 포괄적이고 섬세한 융합교육프로그램으로의 설계가 고민되어야 할 것이다.
인력양성계획에는 대학교육과정의 혁신과 함께 지속 정비되고 있는 법·제도 등 변화를 이해하고 적절하게 보건의료데이터와 관련 기술을 활용할 수 있도록 현장인력들의 역량 및 전문성 강화를 위한 교육프로그램 마련이 동시다발적으로 이루어져야 할 것이다.
우혜경 국립공주대학교 보건행정학과 교수 hkwoo@kongju.ac.kr
