보건복지부 이형훈 제2차관이 19일 세종시 네이버 데이터센터 '각 세종'을 찾아 의료AI 기반 시설을 점검했다. ‘AI 기본의료 전략' 추진에 필요한 인공지능데이터센터(AIDC)의 운영 실태를 현장에서 확인하는 자리였다. 이 차관은 보건의료 분야 데이터 수요가 커지는 만큼 정부 차원의 데이터센터 구축이 필요하다는 점을 확인했다고 말했다.
복지부에 따르면 이번 일정에는 의료AI, 신약개발, 국립대병원 AX(AI 전환) 정책을 맡은 복지부 과장 3명이 함께했다. 일행은 센터 운영 현황을 보고받고 주요 시설을 둘러봤으며, 데이터 보호를 위한 보안 관리 체계도 들여다봤다.
이번 현장 방문은 왜 마련됐나?
복지부는 의료AI와 신약 연구 등 ‘AI 기본의료 전략'을 실행하는 데 바탕이 되는 운영 자원을 직접 눈으로 확인하려는 취지라고 설명했다. 아울러 AI 관련 정책을 펼칠 여건이 어느 수준까지 갖춰졌는지 점검하는 목적도 담겼다.
AI 기본의료 전략은 지역·필수·공공의료의 공백을 AI로 메우겠다는 정부의 보건의료 AI 전환 계획이다. 언론 보도에 따르면 정부는 지난 7월 22일 청와대 '지역·필수·공공의료 간담회'에서 이 전략을 처음 공개했고, 8월 6일 국무총리 주재 제12차 국가정책조정회의에서 범정부 전략으로 확정했다.
전략은 다음 3대 축으로 구성됐다.
국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 의료혁신
전국적인 AI 의료혁신 디지털 기반 구축
지속 가능한 AI 의료 생태계 마련
여기에는 공공·임상·연구 데이터를 하나로 잇는 국가 보건의료 데이터 허브를 세우고, 국내 임상데이터를 학습한 '한국형 의료 AI'를 개발하는 계획도 포함됐다. 대규모 데이터를 저장하고 연산할 인프라 확보가 전략 이행의 전제 조건으로 꼽히는 이유다.
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의료AI 개발에 데이터센터가 필요한 이유는?
AI 모델을 만들고 현장에 적용하려면 품질 높은 데이터는 물론, 그 데이터를 학습시키고 분석할 컴퓨팅 자원이 확보돼야 한다. 복지부는 방대한 연산을 맡는 그래픽처리장치(GPU)와 이를 끊김 없이 가동하는 AI데이터센터를 의료·바이오 AI 기술 개발과 활용의 핵심 토대로 꼽았다.
GPU는 여러 계산을 한꺼번에 처리하는 데 특화된 반도체로, AI 모델을 훈련시키고 구동할 때 주로 쓰이는 하드웨어다.
이날 이 차관은 '각 세종' 측으로부터 센터 운영 현황과 주요 활동에 관한 브리핑을 받은 뒤, 핵심 시설을 둘러보며 AI 인프라가 실제로 가동되는 현장을 확인했다.
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보안과 정책 연계는 어떻게 점검했나?
복지부는 AI를 이용한 공격 수법이 날로 정교해지는 데 대비해 '각 세종'의 보안 관리 체계도 함께 살폈다. 데이터센터를 안정적으로 운영하고 저장된 데이터를 보호하기 위한 장치가 점검 대상이었다.
정책 연계 측면에서는 복지부 내 의료AI·신약개발·국립대병원 AX 업무를 전담하는 부서장들이 현장에 동행했다. 이들은 의료·바이오 분야에서 AI를 쓰는 데 요구되는 기술 조건을 파악하고, 소관 정책과 접목할 방안을 모색했다.
동행 부서장 | 담당 정책 분야 |
|---|---|
의료인공지능데이터정책과장 | 의료AI |
제약바이오산업과장 | 신약개발 |
국립대병원정책과장 | 국립대병원 AX |
이형훈 차관이 밝힌 향후 방향은?
이 차관은 의료현장에서 AI가 제 역할을 하려면 데이터센터 같은 기반 시설이 뒷받침돼야 한다고 강조했다. 그러면서 정부 차원의 보건의료 데이터센터를 조성할 필요성을 이번 방문에서 확인했다며, AI 활용 기반을 안전하게 구축하겠다는 방침을 내놨다.
이 차관은 “AI가 의료현장에서 국민의 건강을 지키고, 신약 연구의 가능성을 넓히기 위해서는 이를 뒷받침하는 데이터센터와 같은 기반 시설이 중요하다”며 "보건의료분야 데이터 수요 증가에 대비한 정부 차원의 데이터센터 조성 필요성을 확인했으며, 앞으로 AI 활용 기반을 안전하게 마련해 나가겠다"고 밝혔다.
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