9일 SK텔레콤은 머신러닝·압축저장기술 등 AI(인공지능) 기술을 기반으로 데이터를 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 구축, 삼성서울병원의 유전체 진단 및 분석에 최적화된 ICT 인프라를 제공할 계획이라고 밝혔다. 이에 따라, 삼성서울병원은 AI기술을 활용해 환자들의 유전체 데이터 분석 시간과 비용을 단축할 수 있게 된다.
또 암·희귀병이나 당뇨, 고혈압 등 만성질환 등 특정 질병이 발병할 가능성을 보다 빠르고 효율적으로 예측하고 적합한 치료법을 찾을 수 있게 된다. SK텔레콤의 머신러닝 기술을 적용하면 유전체 분석에 드는 시간을 지금의 10분의 1 수준까지 줄일 수 있다. 분석 과정에서 DNA 변이, 염기서열정보, 질병정보 등을 파악하기 위해서는 동일한 연산 작업을 반복하게 되는데, 머신러닝 기술이 소요시간을 획기적으로 단축해 준다.
압축저장기술도 유전체 분석 시간과 비용을 줄여준다. 한 사람이 갖고 있는30억쌍의 유전체를 분석할 때 50GB에서 900GB에 달하는 방대한 데이터가 발생하는데, SK텔레콤의 압축저장기술을 활용하면 병원이나 연구기관이 엄청난 용량의 데이터 저장 공간을 확보하지 않아도 된다.
장홍성 SK텔레콤 IoT/Data사업부 데이터유닛장은 "SK텔레콤이 보유한 머신러닝 및 대용량 데이터 처리 역량을 의료산업에 적용해 혁신을 이뤄낸 사례"라며 "앞으로 의료기관들이 대용량의 유전체 데이터를 효율적이면서도 정확하게 분석할 수 있는 기반 서비스를 제공할 것"이라고 밝혔다.
심화영기자 dorothy@dt.co.kr
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
