생성AI의 확산이 산업 전반으로 확대되는 가운데, 환자 데이터를 다루는 헬스케어 및 바이오 분야에서는 개인 정보 보호와 규제 환경이라는 고유한 특수성으로 신중한 접근이 요구된다. 기술 도입 속도가 빨라지는 반면, 데이터 거버넌스 체계의 미비와 보안 문제는 여전히 주요 과제로 남아 있다. ‘’

데이터 및 AI 기업 SAS가 보고서 ‘생성AI 기반 미래를 향한 여정: 헬스케어·바이오 및 제약 산업의 성공을 위한 전략적 경로(Your journey to a GenAI future: A strategic path to success in health care / life sciences and pharma)’를 발표했다.

보고서는 바이오 및 제약 산업의 생성AI , 데이터 및 분석 전략 의사 결정권자 237명과 240명의 헬스케어 산업 리더를 대상으로 실시한 설문 조사를 토대로 작성됐다.

헬스케어·바이오, 생성AI 채택 가속화...데이터 처리 효율과 규제 준수 공존

헬스케어 산업의 리더 95%는 생성AI 기술의 잠재력을 인지하고 있으며, 향후 2년 내 도입하거나 도입 계획을 갖고 있다고 응답했다. 46%의 조직이 생성AI를 사용하고 있으며 이는 전체 산업 평균인 54%보다 다소 낮은 수치지만, 87%의 조직이 다음 회계연도에 투자할 계획을 갖고 있었다. 이 중 92%는 전용 예산도 확보한 상태였다.

헬스케어 조직 중 생성AI를 이미 도입한 곳은 대규모 데이터 세트 처리 효율 향상(89%)과 위험관리·컴플라이언스 적용(88%)에서 가장 큰 성과를 보였다. 그러나 AI 알고리듬의 편향, 데이터 상호운용성, 규제 준수 문제 등 복합적인 기술적 고려 사항도 공존하고 있었다.

바이오 및 제약 분야는 생성AI 기술의 도입과 내부 정책 수립 측면에서 헬스케어보다 더 높은 수준의 준비도를 보였다. 현재 58%의 조직이 생성AI를 사용 중이며, 97%는 사용 중이거나 도입 계획을 가지고 있다고 응답했다. 향후 회계연도 투자 계획이 있는 조직은 85%에 달하며, 이 중 92%는 전용 예산을 마련했다.

바이오 산업의 생성AI 도입 효과로는 데이터 처리 효율성 향상이 86%로 가장 높게 나타났으며, 79%는 운영 비용과 시간 절감 효과를 경험했다. 이는 예측과 모델링에서의 생성AI 역량이 연구개발부터 임상시험, 상업화까지 전체 밸류체인에 기여할 수 있음을 시사한다.

데이터 프라이버시, 보안 및 거버넌스는 합성 데이터로 해결

생성AI 도입이 확대되면서 헬스케어 및 바이오 산업은 데이터 프라이버시 및 보안에 대해 다른 산업보다 더 심각한 우려를 표출했다. 바이오 산업 리더의 79%, 헬스케어 리더의 77%는 조직 내 생성AI 활용 시 개인정보 보호 및 보안 문제에 대해 불안감을 가지고 있었다.

또한 헬스케어 62%, 바이오 산업 59%가 생성AI 관련 거버넌스를 주요 이슈로 지목해 거의 모든 다른 산업보다 높았다. 그러나 현 시점에서 AI 거버넌스 프레임워크가 “잘 구축돼 있으며 포괄적이다.”라고 평가한 응답자는 생명과학 산업에서 14%, 헬스케어 산업에서는 9%에 불과했다.

실제 환자 데이터를 사용하기 어려운 환경 속에서, 헬스케어와 바이오 기업은 합성 데이터를 점진적으로 도입하고 있다. 바이오 기업의 56%, 헬스케어 기관의 46%는 이미 합성 데이터를 사용 중이거나 도입을 고려하고 있었다.

합성 데이터는 실제 데이터를 기반으로 통계적으로 유사한 표형(tabular) 데이터를 생성해 AI 시스템을 훈련 및 테스트하는 데 사용된다. 이 기술은 환자 워크플로 또는 공급망 시뮬레이션에서 활용되며, 민감한 환자 건강 정보를 침해하지 않으면서도 데이터 부족 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주목받고 있다.

SAS 앨리사 패럴(Alyssa Farrell) 글로벌 헬스 및 생명과학 산업 마케팅 디렉터는 “생성AI 기반 미래를 위한 연료를 제공하려면 상호운용성과 데이터 거버넌스에 대한 지속적인 투자가 핵심이다. 합성 데이터 및 디지털 트윈과 같은 기술 통합은 환자와 공중보건 성과 향상을 위한 데이터의 가치를 극대화하는 또 다른 방법이다.”라고 말했다.