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김화종 KAICD 센터장이 말하는 AI 약물개발 모델은?
입력 2021-05-27 09:59 수정 2021-06-12 06:18
바이오스펙테이터 윤소영 기자
▲김화종 KAICD 센터장의 ‘Federated learning’ 설명 슬라이드 (발표 화면 캡쳐)
AI(Artificial Intelligence) 기반의 소프트웨어는 많은, 양질의 데이터를 학습해 더욱 좋은 성능을 낸다. 따라서 AI 기술을 이용하기 위해서는 다양한 데이터의 확보가 필수적이다. 하지만 이러한 데이터가 개인정보 보호와 같은 문제로 공유되기 어려운 경우에는 어떻게 해야할까? 김화종 인공지능신약개발지원센터(KAICD) 센터장은 이에 대한 해답으로 데이터를 공유하는 것이 아닌 AI 모델(model)의 학습 능력만을 공유해 AI 소프트웨어를 발전시키는 방식인 ‘Federated learning’ 방식을 소개했다.
김 센터장은 26일 한국제약바이오협회가 주최한 ‘제약·바이오산업 진단과 이해’ 프레스 웨비나(webinar)에서 AI를 이용한 약물 개발이 어떤 장점과 한계를 가지고 있는지, 또한 이러한 한계를 극복하기 위해 KAICD가 어떤 노력을 하고 있는지에 대해 설명했다.
AI는 다양한 분야에서 널리 이용되고 있지만 특히 최근 바이오제약 분야에서의 이용이 눈에 띄게 증가하고 있다. 김 센터장은 “2019년과 비교했을 때 2020년 AI 관련 글로벌 투자가 크게 늘어난 분야는 바이오/제약 분야다. 코로나19 팬데믹도 영향을 미치긴 했지만 그 외에도 많은 요인이 작용했다”고 말했다.
김 센터장의 발표에 따르면 2019년 바이오/제약(Drugs, Cancer, Molecular, Drug) 분야의 AI 관련 총 투자금액은 약 25억달러 수준이었다. 하지만 2020년에는 약 140억달러 수준으로 급증했다. 다른 분야에 비해서도 압도적인 수준의 자금이 투자됐다는 것이다. 이는 AI가 기존 바이오/제약 산업이 가진 한계를 극복할 수 있는 가능성을 가졌기 때문이라는 설명이다....
