머신러닝·압축저장기술 활용, 유전체 데이터 분석시간·비용 ↓
사내벤처프로그램 '스타트앳' 통한 직원들의 자발적 사업화 사례

[일간투데이 이욱신 기자] AI(인공지능)를 통해 환자들의 유전체 데이터 분석 시간과 비용을 단축하고 암·희귀병이나 당뇨·고혈압 등 만성질환 등 특정 질병이 발병할 가능성을 보다 빠르고 효율적으로 예측해 적합한 치료법을 제공하는 기술이 개발된다.

SK텔레콤은 삼성서울병원과 '유전체 분석 효율화를 위한 지능형 솔루션 개발' 추진에 대한 업무협약을 맺었다고 9일 밝혔다. 이번 협약을 통해 SK텔레콤은 머신러닝(기계학습)·압축저장기술 등 AI(인공지능) 기술을 기반으로 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 구축하는 등 삼성서울병원의 유전체 진단 및 분석에 최적화된 ICT 인프라를 제공할 계획이다.

SK텔레콤 관계자는 "머신러닝 기술을 적용하면 유전체 분석에 드는 시간을 지금의 10분의 1 수준까지 줄일 수 있다"며 "분석 과정에서 DNA 변이·염기서열정보·질병정보 등을 파악하기 위해서는 동일한 연산 작업을 반복하게 되는데 머신러닝 기술이 소요시간을 획기적으로 단축해 주기 때문"이라고 설명했다.

압축저장기술도 유전체 분석 시간과 비용을 줄여준다. 한 사람이 가지고 있는 30억쌍의 유전체를 분석할 때 50GB에서 900GB에 달하는 방대한 데이터가 발생하는데 SK텔레콤의 압축저장기술을 활용하면 병원이나 연구기관이 엄청난 용량의 데이터 저장 공간을 확보하지 않아도 되고 데이터 전송 시간도 대폭 축소돼 운영 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있다.

장홍성 SK텔레콤 IoT/데이터 사업부 데이터 유닛장은 "SK텔레콤이 보유한 머신러닝 및 대용량 데이터 처리 역량을 의료산업에 적용해 혁신을 이뤄낸 사례"라며 "향후 지속적인 기술 혁신을 통해 의료기관들이 대용량의 유전체 데이터를 효율적이면서도 정확하게 분석할 수 있는 기반 서비스를 제공할 것"이라고 말했다.

한편 SK텔레콤이 삼성서울병원에 제공하는 AI유전체 분석 솔루션은 SK텔레콤의 직원들이 사내벤처프로그램 '스타트앳'을 통해 자발적으로 제안해 사업화가 결정된 첫 사례다.

이욱신 기자 lws@dtoday.co.kr

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