아마존웹서비스(AWS)가 연합학습 기반의 신약 개발 가속화 프로젝트 ‘K-멜로디(K-Machine Learning Ledger for Drug Discovery)’ 인공지능(AI) 플랫폼에 클라우드 인프라를 제공한다고 밝혔다.

K-멜로디는 국내 11개 대학, 9개 주요 제약회사, 8개 AI 개발사, 7개 연구기관, 3개 병원 등 총 38개 기관이 참여하는 대규모 R&D 이니셔티브다. 

K-멜로디는 AWS와 함께 신약 후보 물질의 특성을 예측하는 학습 기반 AI 모델을 개발해 인체를 대상으로 하는 시험 이전의 전임상 기간을 단축할 예정이다. K-멜로디는 국내 병원과 제약회사들이 각자의 현지 데이터로 AI 모델을 독립적으로 훈련할 수 있도록 해 AWS 기반 중앙 플랫폼에서 민감한 데이터가 아닌 결과 인사이트만 공유된다.

특히 영국·프랑스·스페인 등 유럽 글로벌 선도 제약사들이 의료AI 개발에 활용한 연합학습 방식을 도입함으로써 데이터 프라이버시 보호와 기관 간 협업이라는 2개 핵심 가치를 실현하는 것이 목표다.

가령 병원과 제약회사가 K-멜로디에서 협업할 때 각자의 민감한 데이터로 AI 모델을 훈련하고 모델 인사이트를 안전하게 집계해 중앙 예측 모델을 향상시키고, 약물의 흡수율과 독성 같은 약물 특성 예측을 개선해 더 안전한 의약품 개발을 가속화한다. 

일반적인 머신러닝(ML)이 데이터를 한 곳에 모으는 것과 달리 K-멜로디는 연합학습을 사용해 각 기관이 현지에서 훈련하고 모델 출력값만 공유 기반 모델에 통합되도록 함으로써 의료 데이터 중앙화를 금지하는 규정을 준수한다. 

AWS는 암호화나 마스킹 같은 기존 방법으로는 해결할 수 없었던 데이터 공유 장벽을 극복해 개인정보를 침해하지 않도록 하면서 협업할 수 있도록 지원할 방침이다. AWS는 K-멜로디에 활용되는 개인정보보호 모델이 제조업, 교육, 정부, 금융 등 다른 산업 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대했다. 

민감한 정보는 모두 각 기관 내에 안전하게 저장되며, 외부로는 학습된 모델 파라미터만 공유된다.

국내외 보건의료 규제를 충족하면서 환자의 개인정보를 보호하는 신뢰 기반의 협업 환경을 조성할 수 있도록 하는 것으로, 이러한 분산 훈련 접근법을 통해 AI 기반 모델이 구축되면 완전 관리형 AI 서비스인 아마존 세이지메이커가 기관들에 신약 개발을 안내하는 인사이트를 적용할 수 있는 통제된 추론 기능을 제공한다.

김화종 한국제약바이오협회 K-멜로디 사업단장은 "AWS와의 협업은 그간 파편화돼 있던 국내 제약·바이오 분야의 데이터 활용에 있어 중대한 진전을 의미한다”며 “K-멜로디를 통해 38개 기관이 연구 데이터를 안전하게 보호하면서도 효과적으로 학습하고 협업할 수 있게 됨으로써 임상 실패를 줄이고 개발을 가속화하는 데 기여할 것”이라고 말했다.

윤정원 AWS코리아 공공부문 대표는 “K-멜로디 프로젝트를 통해 38개 기관이 민감 데이터를 안전하게 보호하면서 AI 모델을 공동 개발할 수 있는 맞춤형 솔루션을 구축함으로써 한국의 엄격한 의료법 준수와 신약 개발 가속화라는 목표를 동시에 달성했다”고 강조했다.