인공지능 활용 유해성자료 조사 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표
인공지능 활용 유해성자료 조사 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표
2030년까지 위해성평가 전과정 자동화 체계 구축 추진
독성자료 자동 탐색·구조화 기술 국내 특허 등록 완료 후 국제 특허 추진
기후에너지환경부 소속 국립환경과학원(원장 김영우)은 화학물질 위해성 평가에 활용되는 유해성(독성) 자료를 인공지능(AI)이 자동으로 수집·추출해 데이터베이스로 구축하는 기술*을 개발하고, 10월 7일 국제 특허를 출원한다고 밝혔다.
* 인공지능(AI) 기반 유해성자료의 전 자동 수집, 추출, 합성 및 데이터베이스화 방법 및 시스템(등록 제10-2999771호, 국내 특허 완료)
위해성평가는 화학물질이 얼마나 유해한지와 그 물질이 사람이나 환경에 얼마나 영향을 미치는지를 종합해 위험한 정도를 판단하는 과정으로 유해성 확인, 용량-반응평가, 노출평가, 위해도 결정의 순서대로 이루어진다.
그동안 각 과정별로 전문가가 방대한 국내외 자료를 직접 찾아 검토하고 평가해야 하므로 한 해에 수행할 수 있는 물질의 수가 제한적이었다.
이번에 개발된 기술은 첫 단계인 ‘유해성확인’ 과정을 인공지능을 활용해 △국내외 보고서 조사와 수집, △유해성 자료 자동 추출, △데이터베이스 구축의 세 단계로 자동화한 것이다.
특히, 평가자가 인공지능이 추출한 자료를 즉시 원문과 대조할 수 있어 유해 화학물질 평가의 신뢰성과 타당성을 높인 것이 특징이다.
국립환경과학원은 이 기술을 적용한 시범 모델(ATOM:AI-based Toxicological evidence Miner, 유해성정보 자동 수집·추출 모델)을 개발해 유럽연합 위해성 평가보고서 등 주요 자료원으로부터 유해성 자료 수집·추출에 적용하고 있으며, 향후 2030년까지 유해성정보 수집부터 노출평가, 위해도 결정, 보고서 작성까지 전 과정을 단계적으로 자동화함으로써 물질당 평가 소요 시간을 기존 대비 70% 이상 단축하는 것을 목표로 하고 있다.
또, 인공지능을 활용한 위해성 평가 자동화 성과를 바탕으로 10개국(네덜란드, 독일, 대만, 미국, 싱가포르, 영국, 일본, 캐나다, 프랑스, 호주) 정부, 유엔, 경제협력개발기구(OECD), 유럽연합 등과 협력하여 위해성 평가를 가속화할 예정이다.
김수진 국립환경과학원 환경건강연구부장은 “이번 국제 특허 출원을 계기로 방대한 유해성 자료로부터 신속하고 일관된 정보를 자동으로 도출할 수 있는 기반을 마련해 현재 연간 약 15종 정도의 평가 물질 수를 앞으로는 3배 이상 확대할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
<김진일 기자>
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