인공지능(AI) 의료기기가 주목받으면서 임상 영역에서 이를 검증하고 평가하는 시스템 개발 중요성도 커지고 있다.

지난 20일 열린 '서울대병원 AI 임상시험센터 개소식 기념 세미나'에서는 AI 임상시험 분야 자체 거버넌스 구축과 발전이 필요하다는 지적이 나왔다.

서울아산병원 빅데이터연구센터 유소영 교수는 무엇보다 임상시험센터 내부 거버넌스 구축과 역량 향상이 시급하다고 했다.

유 교수는 "데이터를 기반으로 임상시험을 진행하고 시판을 허가하는 단계가 하나의 과정으로 보이지만 부서마다 역할이 분명하고 목적에 따라 협업이 필요하다. 기민한 내부 정책과 절차가 센터의 성공을 좌우한다"고 했다.

유 교수는 "데이터를 수집하고 보유하고 정리하는 단계는 빅데이터연구센터같은 원내 조직과 긴밀한 커뮤니케이션이 필요하다. 양질의 데이터를 수집하는 것뿐만 아니라 수집한 데이터의 품질을 검증하는 것도 중요하다"며 "품질 검증 지표 유무가 신뢰받는 데이터를 만들고 결국 신뢰받는 소프트웨어로 이어진다"고 강조했다.

내부 협력 체계 구축을 통한 AI 분야 특화 전문인력 양성도 강조했다. 임상시험을 수행하는 임상시험코디네이터(CRC)와 임상시험모니터요원(CRA)은 물론 내부 검증 분야도 데이터와 AI에 대한 전문성을 쌓아야 한다는 지적이다.

유 교수는 "임상시험센터는 의약품 임상시험을 중심으로 설립됐기 때문에 의약품 임상시험 지식 이외에 데이터나 검체 기반 소프트웨어 임상시험, 개발 사업 수행에 대한 전문성이 떨어진다"며 "AI 임상시험 전문인력을 배출하도록 교육과 홍보, 평가체계를 마련해 임상시험센터가 관련 전문인력을 배출하는 또 하나의 선순환 사이클을 조성해야 한다"고 했다.

유 교수는 "임상시험센터는 물론 임상시험심사위원회(IRS), 내부 검증을 담당하는 부서 역시 기존에 의약품 임상시험 중심으로 내부 점검을 해왔다. 내부 검증 분야에서도 데이터와 검체, AI에 대한 이해도를 높이고 전문가를 배출할 방안을 마련해야 한다"고 했다.

그러면서 "우리 스스로 좋은 데이터를 생성하고 이를 통해 관련 사업을 개발하려면 결국 인하우스 인력의 전문성을 키우고 강화해야 한다"며 "이런 분야의 전문가를 배출할 때 역시 내부 협업 체계 역할이 중요하다. 구성원 간에 전문지식을 공유하고 경험을 쌓아야 한다. IRS 등 관련 부서와 내부 검증 규정과 절차, 지표를 만들고 소통할 필요가 있다"고 했다.

이에 대해 서울대병원 데이터사이언스연구부 AI지원실 김영곤 부실장은 "데이터사이언스연구부 안에서 빅데이터 인프라실이나 데이터 엔지니어링실 등이 데이터큐레이션 작업에 참여하고 있다. 데이터사이언스연구부 안에 AI 임상시험센터가 개소한 만큼 부서 원활한 내부 협업을 통해 인프라를 최대한 지원하겠다"고 했다.

아울러 CRC 등 전문인력 양성에도 힘 쏟기로 했다. 김 실장은 "AI 임상시험센터 파일럿 케이스를 찾고 그 역할을 고민하는 과정에서 전문인력 필요성을 절실히 느꼈다"며 "초반에는 경험 많은 인재를 어떻게 초빙할지에 관심이 쏠리면서 인력 양성을 간과한 면이 있다. 서울대병원 자체 역량을 갖추기 위해서는 인력을 급하게 고용해 활용하기 보다는 인재를 양성하는 방면에 더 집중해야 한다고 본다"고 했다.