● 제22차 호주 IMDRF 정기총회 참가 기고문

지난 9월 시드니에서 '제22차 국제의료기기규제당국자포럼(IMDRF)' 정기 총회가 열렸다. IMDRF는 의료기기 국제 규제 조화를 위한 11개국 규제당국자의 협의체로서 우리나라는 2017년에 10번째로 가입국이 되었고, 2021년에는 의장국에 선임이 된 바 있다.

또한 2020년에는 한국의 제안으로 AIMD 워킹그룹을 신설해 관련 국제 가이드라인 제정에 핵심적인 역할을 수행한 바 있다. 정기총회에서는 IMDRF와 산업계 대표 단체인 DITTA, GMTA와의 합동 워크샵, IMDRF 이해당사자 포럼 등이 이뤄지며, 필자는 협회의 지원으로 첫날 이뤄진 IMDRF-GMTA 워크샵의 연자로 참여했다.

해당 워크샵은 시간순으로 'Current and Emerging AI and Medical Device Technologies and Product'(Tech), 'Current Regulatory Approaches to AI and Medical Devices'(Regulation), 'Opportunities for AI Medical Device Regulation'(Opportunity), 'Considerations for Mitigating Bias in AI and Medical Devices'(Bias)의 4개 세션으로 구성됐다. 두번째 Regulation 세션을 제외한 세개의 세션에서 한국 연자가 발표했는데, 필자는 Tech세션에서 현지 발표를 했다. 이어 Lunit의 박수복 규제담당자 Director가 Opportunity세션에서, JLK의 김동민 대표가 각각 Bias세션에서 원격으로 발표했다.

Tech세션에서 필자는 AI 기반의 SW 의료기기(AIMD)의 전반적인 현황을 미국과 유럽, 한국의 사례를 중심으로 소개했다. 특히 한국이 AIMD에 대한 규제와 표준, IMDRF AIMD 워킹그룹에서의 역할, 그리고 상용화의 측면에서 세계적인 선두의 위치에 있다는 점을 강조했다. 또한 향후 중요한 기술로 떠오르는 기술들을 AI-enabled Medicine, Precision Medicine, Virtualized Medicine의 관점에서 정리하고, 각각 주요 사례들을 소개했다. 끝으로 이러한 새로운 기술의 안전성과 유효성에 대한 평가 가이드라인의 수립을 통해 혁신적 기술의 임상도입을 촉진하는 프레임워크의 필요성과 Value-based Care의 관점에서 AIMD의 가치 평가 방식의 제고의 필요성에 대해 강조했다.

같은 세션에서 발표한 Macquarie University의 Farah Magrabi 교수는 FDA 승인을 받은 의료기기를 Level of Autonomy 관점에서 Assistive, Autonomous Information, Autonomous Decision으로 구분하고, 이들의 목적과 사용 방식에 따라 임상 도입을 위해 필요한 절차나 방식이 달라져야 함을 강조했다. 해당 세션의 패널 토의에서는 AIMD의 Benefit에 대한 질문을 받았는데, 임상의 효율성과 정확성 개선 외에도 AIMD는 의료적인 의사결정에 대한 환자의 신뢰성 제고에도 도움이 될 수 있다는 점을 설명했다.

특히 많은 진단적, 치료적 의사결정의 경우 의료진에 따른 Variability/Inconsistency에 따른 문제가 있는데, 특히 비용이 높거나 환자의 예후에 중요한 의사결정의 경우 AIMD의 결과와 의료진의 판단을 함께 제시할 경우 환자의 순응도나 신뢰도가 높아질 수 있다는 점을 강조했다.

VUNO의 골연령 측정 소프트웨어가 하나의 사례인데, 현재 한국 내 300여개 의료기관에서 사용 중인 해당 솔루션은 자녀의 성장 문제에 대한 판단 및 고가의 내분비 치료의 결정에 있어 신뢰도를 제고해주는 솔루션으로 활발히 사용되고 있다는 점을 소개했다.

Regulation세션에서는 영국 MHRA, 미국 FDA, 싱가폴 HSA의 연자들이 각국의 AIMD 규제에 관한 현황에 대해 전달했다. 특히 싱가폴의 경우 Life Cycle Approach 측면에서 SaMD에 대한 HAS의 가이드라인을 소개하고 SaMD의 개발과정의 사용목적 설정 및 데이터 품질 관리, Continuous Learning, Post-approval Monitoring 등 SaMD의 제품 전주기적 관점에서의 규제적 접근법을 제시했다.

Opportunity 세션에서는 Lunit의 박수복 Director와 Hologic의 Scott Thiel Head의 규제와 관련된 현황과 기회를 발표했다. 특히 박수복 Director는 AIMD의 Benefit과 혁신적 의료기기를 글로벌 마켓에 출시하기 위한 지역적, 국제적 규제의 조화와 협력의 필요성에 대해 역설했다.

Bias 세션에서는 Philips의 Pat Baird, Medtronic의 Yarmela Pavlovic, JLK의 김동민 대표 등이 발표했으며, AIMD의 성능에 영향을 미치는 Bias의 발생 원인 및 이를 해결하기 위한 여러 방안에 대한 논의가 이어졌다. Yamela는 AIMD의 데이터, 모델, 임상적용 각각의 단계에서 Bias가 발생될 수 있고, 이들에 대한 각각의 Bias 해결을 위한 노력이 필요함을 강조했다. JLK는 흉부 X-ray 영상에 대한 인공지능 솔루션의 개발과정에서 사용된 데이터의 특징과, 실제 임상현장 적용시점의 데이터의 특징의 상이함으로 인해 발생되는 Domain Shift 문제를 제기하고, 생성모델을 이용한 Domain Adaptation기술로 이를 극복한 사례를 소개했다.

해당 세션에서 필자도 패널로 하여 AI 기반의 SaMD 개발에 있어 Bias의 발생 원인 및 해결 방법에 대해서 의견을 제시했는데 AIMD의 Bias는 데이터의 측면에서 주로 발생되는 Pre-processing Bias와 학습 과정의 모델에서 발생되는 In-processing Bias, 모델 예측 결과의 활용 측면에서 발생되는 Post-processing Bias로 구분하여 살펴보아야 한다고 주장했다.

Pre-processing Bias에 대해서는 Bias를 일으키는 Feature를 삭제하거나 가상의 데이터로 Bias를 감소시키는 방법이 있고, In-processing Bias의 경우 모델 학습의 과정에서 Bias-related Regulation을 이용하거나, Bias를 일으키는 Feature를 덜 참고하도록 만드는 Adversarial Debiasing등의 방법이 있다. Post-processing Bias가 의료기기 성능의 안정성 측면에서 가장 문제가 되는데, Confidence Quantification이나 Calibration에 대한 평가, Domain Adaption 등 다양한 노력들이 필요하다. 그러나 이런 기술적 접근 외에도 각각의 단계에 따른 Bias의 원인과 Bias의 정도에 따른 평가지표, 해결을 위한 절차적 접근 등에 대한 보다 심도 있는 논의가 필요함을 강조했다.

전반적으로, AIMD/MLMD는 이미 전세계적으로 다양한 Organ, Modality, Intended Purpose, Level of Autonomy에 따라 개발 및 인허가, 상용화가 진행되고 있다. 각국별로는 의료기기에 대한 가이드라인을 바탕으로, AIMD/MLMD의 특성에 따른 Lifecycle 측면의 규제적 접근이 보편화 되고 있다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 AIMD/MLMD의 Benefit에 대한 논의와 동시에, 데이터의 의존적인 특성으로 인해 발생되는 Bias와 Risk에 대한 논의도 활발해지고 있으며, 이를 극복하기위한 기술적, 절차적, 규제적 방법론에 대한 고려의 필요성이 점차 중요해지고 있다는 점을 느낄 수 있었다.

AIMD에 대한 개발과 인허가 등의 규제에 있어 한국이 쌓아온 경험과 역량이 IMDRF 가입국 중에서도 선도적인 위치를 점하고 있으며, 이는 정부와 산업계, 협회와 유관단체의 긴밀한 협력 덕분이라고 생각된다. 이런 위치를 공고히 하고, 향후 글로벌 규제 조화를 통해 우리나라 AIMD 기업들이 해외로 활발히 진출하기 위해서는 앞으로도 학계뿐 아니라 산업계의 적극적인 지원과 참여가 반드시 필요하다는 점을 강조하며 글을 마친다.