AI와 결합한 바이오 산업의 실리콘밸리화가 필요한 시점, 그 중심에는 한국
출처 : 미라클레터
1)바이오 산업에도 AI가 접목되면서 AI를 활성화시킬 수 있는 복잡하고 다양한 의료 데이터가 중요함
2)의료 데이터에 중요성이 올라가고 있는 상황 속에서 미국은 민간기업을 중심으로 민간 기업간의 제휴와 결합을 통해 바이오 산업이 활성화되는 상황
3)대한민국은 국가 차원의 건강보험 체계로 5천만명의 의료데이터를 보유하고 있고, OECD 국가 중 가용 의료 데이터 순위가 2위로 미국의 2배 이상의 수치를 보유하고 있지만 데이터를 민간이 사용함에 따른 부작용에 따른 우려 섞인 시선으로 의료데이터 활성화가 부족한 상황
4)고위험 고비용 산업에서는 민간과 정부기관의 협력이 필수이며, 이에 따라 정부가 감시하고 민간이 주도하는 형식의 의료 데이터를 활용한 AI 신약 개발 프로젝트가 진행되는 것이 필요한 상황
템퍼스 AI는 제약·바이오 분야에서
방대한 임상 및 유전체 데이터를 분석해 맞춤형 치료 전략을 제시하는 정밀의료 플랫폼 기업
고위험 고비용 산업에서는 민간과 정부기관의 협력 민관협력이 필수다.
AI 시대, 의료 데이터가 게임체인저로 떠오르다
1. 데이터의 중심 이동: 의료가 핵심이 되다
과거에는 검색어·클릭 로그가 데이터 경제를 주도했지만, 이제는 심장 박동, 유전자, 병원 기록 등 의료 데이터가 미래 산업의 기반이 되고 있다. AI가 인간을 정밀하게 이해하려면 바이오 데이터가 필수적이며, 이를 통해 신약 개발, 진단, 치료가 맞춤형·고도화되는 '새로운 의료 시스템'이 형성되고 있다.
2. 데이터가 승부를 가르는 시대: 의료 AI의 패권 경쟁
AI 발전으로 경쟁의 중심이 기술이 아닌 데이터로 이동했다. 의료 데이터는 복잡하지만 가치가 크며, 정확한 데이터가 진단·치료·신약 개발을 결정짓는다. 특히, AI 기반 의료 혁신이 진행되면서 의료 산업이 기존의 고비용·고위험 구조에서 정밀·효율적 산업으로 변화하고 있다.
3. 미국의 선도적 움직임과 템퍼스 AI의 부상
미국은 의료 데이터를 적극적으로 공유하는 개방적 생태계를 구축해 빅파마·빅테크와 협력하며 디지털 바이오 시장을 선점하고 있다. 그중에서도 템퍼스 AI는 유전체·임상 데이터 분석을 기반으로 맞춤형 치료 솔루션을 제공하는 정밀의료 기업으로 급성장 중이다.
- 2023년 기준, 미국 상위 제약사 95%가 템퍼스 AI 데이터를 활용.
- 미국 내 2000여 개 의료기관과 연결, 대학병원의 65%가 사용 중.
- 팔란티어(Palantir)에 비유, 방대한 의료 데이터를 분석해 산업 전반에 인사이트 제공.
- 전략적 인수 확대, 유전체 분석(앰브리제네틱스)·임상시험 자동화(딥6 AI) 등으로 사업 확장.
4. 정밀의료의 미래: 템퍼스 AI의 도전
템퍼스 AI는 '진단-치료-임상시험'을 데이터 흐름으로 연결하는 정밀의료 생태계를 구축 중이며, 의료 패러다임을 바꾸는 게임체인저로 자리매김하고 있다.
의료 데이터 개방: 한국의 과제와 기회
1. 미국의 의료 데이터 개방 전략
미국의 빅테크 기업(오픈AI, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아 등)은 의료 데이터를 활용해 희귀질환 진단, AI 신약 개발, 맞춤형 치료 등 바이오 사업을 확장하고 있다. 이는 정부 차원의 자율 규제 환경 덕분이며, 병원·제약사가 계약만 체결하면 폭넓게 데이터를 활용할 수 있도록 되어 있다.
특히 미국 정부는 ‘올 오브 어스(All of Us)’ 프로젝트를 통해 100만 명 이상의 바이오데이터를 수집하고, 이를 연구자들에게 개방하는 방식으로 의료 혁신을 지원한다. 데이터는 비식별화되며, 공공성과 윤리성을 고려한 등급별 접근 방식이 적용된다. 이를 통해 미국은 규제 완화와 데이터 개방을 기반으로 바이오 산업을 실리콘밸리화하고 있다.
2. 한국의 의료 데이터 강점과 활용 한계
한국은 전국민 건강보험 체계로 5천만명의 건강 데이터를 가지고 있고 디지털화된 병원 시스템 덕분에 질 높은 의료 데이터를 보유한 세계적 강국이다. 실제로 OECD 자료를 기반으로 한 의료 데이터 가용성 평가에서 한국은 덴마크에 이어 2위(6.9점)로, 미국(3.0점)의 두 배 이상을 기록했다.
그러나 규제와 부정적 인식이 데이터 활용을 가로막고 있다.
- 민간 기업이 의료 데이터를 활용해 AI 기술을 개발하거나 신약을 연구하는 데 법적 불확실성과 사회적 우려가 걸림돌이 되고 있음.
- 한 바이오 업계 관계자는 한국이 **"양질의 의료 데이터를 '성스러운 상자'에 넣고 바라만 보고 있다"**고 비판.
- 정부가 데이터 기반 혁신을 강조하면서도, 실제 시장에서는 데이터를 활용할 수 없는 모순적 상황이 지속되고 있음.
3. 의료 데이터 활용을 위한 제안: ‘바이오 통합 거래소’ 구축
전문가들은 AI, 신약개발, 원격진료 등 의료 혁신의 핵심은 데이터 활용에 있다고 강조한다. 이에 따라 ‘바이오 통합 거래소’(가칭) 구축을 제안한다.
- 정부 주도로 흩어진 의료 데이터를 통합하고, 공급자와 수요자가 자유롭게 거래할 수 있는 플랫폼을 조성.
- 정부가 개인정보 보호를 책임지는 동시에, 기업들은 안심하고 AI 및 디지털 헬스 산업에 데이터를 활용할 수 있도록 지원.
4. 글로벌 바이오 시장 선점을 위한 절호의 기회
현재 한국 정부는 2032년까지 100만 명 규모의 바이오 빅데이터 프로젝트를 추진 중이지만, 민간 활용 방안은 여전히 불투명하다.
- 전문가들은 **"한국이 원하는 데이터만 정확히 제공할 수 있다면, 싱가포르를 제치고 아시아 바이오 허브가 될 수 있다"**고 평가.
- 영미권 제약사들도 아직 아시아 바이오데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 만큼, 한국이 시장을 선점할 절호의 기회라는 지적.
👉 결론: 한국은 세계적 수준의 의료 데이터를 보유했지만, 활용 부족으로 경쟁력을 잃고 있다. 미국처럼 규제를 완화하고, 데이터 개방 정책을 추진한다면 글로벌 바이오 시장을 선점할 수 있는 기회가 열릴 것이다.
한국판 ‘바이오 스타게이트’ 프로젝트: 국가 주도 AI 신약 개발 전략
1. 바이오 산업, 국가 전략산업으로 부상
신약 하나가 국가 경제를 좌우하는 시대다. 예를 들어, MSD의 항암제 ‘키트루다’는 2025년 316억 달러의 매출을 기록할 전망으로, 이는 한국 연간 무역흑자의 70%에 해당한다. 하지만 신약 개발에는 10년 이상의 시간, 1조 원 이상의 비용, 높은 실패 확률이 따른다. 이를 개별 기업이 감당하기 어려운 만큼, 국가 차원의 AI 신약 개발 전략이 필요하다.
2. ‘한국판 스타게이트’ 프로젝트: AI·데이터 기반 국가 주도 신약 개발
매일경제 비전코리아 프로젝트팀은 정부가 AI 연산 자원, 의료 데이터, 바이오 인프라를 바이오 기업에 제공하고, 민관 협력 방식으로 AI 신약 개발 프로젝트를 운영하는 ‘한국판 스타게이트’ 프로젝트를 제안했다. 이를 통해 유망 신약 후보를 발굴하고, AI·데이터 인프라를 전략적으로 투입하는 방식이다.
3. 국산 AI(토종 AI)와 소버린 AI(주권 AI)의 역할
① 국산 AI 플랫폼 구축: 해외 기업이 선점한 AI 신약 개발 시장에서 국내 임상 인프라와 연계해 질환 예측, 후보물질 도출, 임상 설계 자동화 등 신약 개발 전 주기를 국산화해야 한다. 이를 통해 데이터 유출을 방지하고, 글로벌 AI 신약 시장에서 기술 보유국으로 자리 잡을 수 있다.
② 바이오 데이터 생태계 독립성 확보: ‘바이오 통합 거래소’ 같은 인프라를 구축해 AI가 데이터 수집-분석-활용-피드백 전 과정에 참여하도록 한다. 정부는 데이터 사용을 감독하고, AI는 분석을 통해 산업적 가치를 창출하는 선순환 구조를 만든다.
4. 기술 주도권 확보와 국가적 전략
일각에서는 기업의 이윤 추구와 공공성의 조화를 우려하지만, 바이오처럼 고위험·고비용 산업에서는 민관 협력이 필수적이다. 국산 AI 플랫폼이 신약·유전체 데이터를 활용할 경우, 이는 단순한 기술 생존이 아니라 글로벌 바이오 패권 경쟁에서 ‘기술 보유국’으로 자리매김할 기회다.
5. 결론: 한국이 가진 강점을 전략적으로 활용할 때
한국은 이미 의료 데이터, AI 기술, 산업 기반을 보유하고 있다. 이를 국가 인프라, 기업 실행력, AI 확장성과 결합한다면 글로벌 바이오 시장에서 선도적인 위치를 확보할 수 있다. 핵심은 ‘누가 먼저 시장에 들어가 기술 주도권을 확보하느냐’이며, 국가 차원의 전략적 지원이 그 출발점이 될 것이다.