인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 유전자기술(Gene-Technology) 등 4차 산업혁명시대 신기술을 활용한 개인맞춤형으로 의료 패러다임이 변화함에 따라 의료 분야의 융복합 전문 인재 양성에 대한 수요가 늘고 있다.

이에 보건복지 전문 HRD기관인 한국보건복지인력개발원(이하 인력개발원, KOHI)은 2018년 정밀의료인재양성단을 설립해 의료인공지능 전문가, 의료정보분석 전문가, 유전체분석 전문가 등 바이오헬스 분야 융합기술의 분야별 전문가를 양성해 오고 있다.

특히 의료인공지능 분야는 2023년까지 연평균 성장률이 48.4%로 전망되어 주요 신시장 확대 분야 중 가장 높은 성장이 예상되며(바이오헬스 산업 혁신전략, 2019), 인력 부족이 가장 심각한 분야이기도 하다. 인력개발원(KOHI)은 이에 대응해 의료인공지능 분야 혁신의료기술 전문가 양성을 위해 2019년부터 ‘의료 인공지능 전문가 양성과정(210시간)’을 개설해 운영하고 있다.

2020년 의료인공지능 전문가 양성과정은 5월 교육생 모집을 시작으로 서류와 면접심사를 거쳐 약 6.5:1의 경쟁률로 총 40명의 교육생을 선발했다. 교육생의 과반수는 현직 임상의사이며 그 외에는 IT·의공학 등의 전공자들이 참여하고 있다.

교육은 온·오프라인 병행학습으로 6월부터 12월까지 총 6개월간 5단계로 진행된다. OT, Starter, Basic, Advanced 단계에서는 머신러닝·딥러닝 등 인공지능 기초 이론 학습과 의료 영역에서의 인공지능 적용 사례 및 데이터 분석 실습 등을 다룬다.

Project 단계에서는 프로젝트 기반 학습(Project-based learning) 형태로 운영되어 의료 현장의 미충족 수요를 파악하고 새로운 의료 인공지능 솔루션을 개발하는 프로젝트를 진행할 예정이다.

2019년에는 6개 팀으로 나누어 의료영상, 생체신호, 전자의무기록(EMR) 공개데이터를 활용해 의료인공지능 솔루션을 개발했으며 대용량 의료 빅데이터 분석을 위해 AWS, 카카오브레인 등의 클라우드를 활용했다.

팀별 주제는 △뇌 영상(MRI)을 이용한 치매 진단 알고리즘 개발 △근골격계 X-ray영상을 이용한 질환 진단 알고리즘 개발 △수술 중 동맥압파형을 이용해 박출량·중심정맥압 및 전신혈관저항 예측 △수술 중 mean arterial pressure <65mmHg의 저혈압을 사전에 예측 △수술 중 혈압/마취 심도 등 혈역학적 파라미터로부터 수술 후 급성 신손상 예측 △MIMIC Ⅲ data를 이용한 압력궤양 예측 알고리즘 개발이었다.

또한 인력개발원(KOHI)은 대한의료인공지능학회와 협력해 8월 21일부터 양일간 진행되는 ‘의료인공지능 Summer School’에 KOHI Joint Session으로 참여한다.

‘KOHI Joint Session Ⅰ. 의료인공지능과 KOHI 전문과정’에서는 인력개발원(KOHI)의 의료인공지능 전문가과정 소개와 함께 2019년도 교육에서 진행한 6개의 프로젝트 중 우수팀으로 선정된 두 팀의 인공지능 솔루션 발표가 예정되어 있다.

‘KOHI Joint Session Ⅱ. 의료인공지능 idea to idealization(I2I)’에서는 의료인공지능 아이디어를 상용화하기 위한 특허 보호, 상용화 경험 등을 다룰 예정이다.

이번 KOHI Session의 연사로 나선 정밀의료인재양성단 오현복 단장은 “의료인공지능 분야의 중요성이 증대됨에 따라 교육 수요가 함께 증가하고 있음을 체감하고 있다”며 “교육 수요에 적극적으로 대응하여 4차 산업혁명 시대 급변하는 의료 패러다임 변화에 선제적으로 대응하고 한국판 뉴딜을 선도할 의료 빅데이터·인공지능 융합 전문가를 양성함으로써 미래 신성장 산업 발전에 기여하겠다”고 말했다.

인력개발원(KOHI)은 대한의료인공지능학회외에도 대한의료정보학회, 의료 3D프린팅 융합학회 등 유관 학회와도 긴밀한 협력 관계를 구축하여 바이오헬스 분야 융합기술의 분야별 전문인력 양성을 위해 지속해서 노력할 계획이다.

은혜진  keilbo@keilbo.com

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