표준연, ‘의료 빅데이터 명품화’토론회 개최
표준연, ‘의료 빅데이터 명품화’토론회 개최
  • 김수아 기자
  • 승인 2017.03.19 12:00
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

인공지능 기반의 의료서비스 위한 MRI 등 의료기기 측정표준 및 의료데이터 표준화 위해
행사이미지(사진:표준연, 편집:본지)

제4차 산업혁명을 주도하는 국가 의료산업의 빅데이터 기술을 논의하는 R&D 토론회가 국회에서 열린다. 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박상열)은 22일 오전 10시 서울 국회의원회관 제3세미나실에서 ‘건강 100세 시대를 위한 의료-빅데이터 명품화 토론회’를 주관하여 개최한다. 

현재 국내 의료산업은 인공지능(AI) 기반의 의료서비스를 통해 제4차 산업혁명 시대를 열어가기 시작했다. 하지만 이를 위한 의료 데이터는 아직 신뢰성이 확보되지 못한 상태이기 대문이다. 실제로 의료현장에서 각 병원, 기기별 혈압, MRI 등 의료 측정기준과 데이터가 표준화 되어 있지 않아 환자들이 새롭게 내원하면 기존 데이터의 신뢰성 미비를 이유로 다시 촬영을 요구하는 경우가 빈번하다. 또한 단순한 진료에도 검사 비용이 과다하게 들어 의료소비자의 부담이 가중되는 것이다.

이상민(더불어민주당), 윤종필(자유한국당), 김광수(국민의당), 신용현 (국민의당) 의원이 주최하는 이번 토론회는 제4차 산업혁명시대를 맞아 국민건강관리 등에 대해서 활용성이 증대되고 있는 관련 의료 빅데이터의 생산체계 구축과 측정표준기관을 중심으로 한 의료기기의 측정표준 확립 등에 대해 집중 논의하기 위하여 마련되었다.

이날 행사는 크게 주제 발표와 토론으로 이루어진다. 먼저 안봉영 박사(한국표준과학연구원)가 ‘의료 빅데이터 명품화 기술 개발 전략’을, 최병욱 교수(연세대학교)가 ‘의료영상 빅데이터와 인공지능의 융합’을 주제로 전문가 발표를 진행한다.

이어지는 토론은 연세대 김희중 교수를 좌장으로 이원재 교수(삼성서울병원), 장세경 교수(중앙대학교), 방건웅 교수(뉴욕주립대), 김용태 박사(한국표준과학연구원), 이석래 과장(미래창조과학부), 염민섭 과장(보건복지부) 등이 참여하여 국내 의료 빅데이터 기술의 발전방향을 함께 논의할 예정이다.

국민의당 신용현 의원은 “병원에서 혈압을 재도 혈압계 측정값이 들쑥날쑥한 경우가 많고 MRI 등 영상기기 들도 측정 표준화가 이뤄지지 않아 병원을 옮길 때마다 재촬영을 해야 되는 경우가 허다하다”며 “이런 문제를 해결하기 위해선 의료 측정 데이터의 신뢰성 확보와 표준화 작업이 반드시 필요하다. 특히 원격의료 등 미래의료 산업에서는 데이터 공유와 분석이 가능한 정제되고 가치 있는 빅데이터 생산이 중요하다”고 강조했다.

더불어민주당 이상민 의원은 "의료-빅데이터 분야의 발전이 국민 건강 증진에 큰 역할을 하는 만큼, 이번 토론회가 의료-빅데이터 생산관리와 성공적 활용 지원 방안 마련에 도움이 되는 의미있는 시간이 될 것"이라고 밝혔다.

프로그램

국회 보건복지위원회 간사로 활동하고 있는 국민의당 김광수 의원은 “4차 산업혁명의 시대로 나아가고 있는 현재 의료-빅데이터는 체계적인 건강관리서비스 구축을 통하여 국민건강 증진과 국내 의료 환경의 전문성 및 저변 확대에 기여할 것”이라며 “최근 보건복지부가 ‘보건의료 빅데이터 추진단’을 구성한 만큼 내실 있는 의료-빅데이터 명품화와 우리나라의 건강 100세 시대를 실현을 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.

자유한국당 윤종필 의원은 “건강 100세 시대에 대비하기 위한 의료 빅데이터 고도화 및 효율적 활용 방안을 모색하는 의미 있는 토론회가 개최되어 매우 기쁘게 생각한다.” 라며 ”관련 전문가들이 많이 참석하신 만큼 적극적인 토론과 발전적인 대안이 제시되길 기대한다.“ 라고 말했다.

한국표준과학연구원 박상열 원장은 “이번 토론회는 의료데이터 표준화를 통한 의료비 부담 해소 방안을 들을 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라며 “별도의 참여제한 없이 열린 토론회인 만큼 많은 국민들의 관심과 참여를 부탁드린다.”라고 말했다.

Tag
#N

댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.