식약처, AI 기반 '마약류 오남용 통합감시 시스템' 구축… 사각지대 해소 및 관리 효율 "극대화"

식품의약품안전처(Ministry of Food and Drug Safety)가 의료용 마약류 오남용을 조기 탐지하고 사각지대를 최소화하기 위해 인공지능(AI) 모델을 기반으로 한 '마약류 오남용 통합 감시 시스템(K-NASS)'을 구축한다. 총 65억 원의 예산이 투입되는 이번 시스템은 2024년부터 본격적으로 추진된다. 김은주 식약처 마약관리과장은 "2018년 마약류 통합관리시스템 도입 이후 9억 건 이상의 데이터가 축적됐다"며 "이 데이터를 공공기관 데이터와 연계한 K-NASS AI 모델은 의료용 마약류 오남용 사례를 이전보다 신속하게 탐지할 수 있다"고 밝혔다. 국내 의료기관, 생산 및 유통 업체들은 마약류 취급 내역을 마약류통합관리시스템에 보고하며, 연간 약 1억 3천만 건의 보고가 이뤄진다. 기존에는 마약류 투약 관련 통계 분석이 수동적으로 진행되어 타 기관의 정보 제공 요청 시 자료 제공까지 평균 3일이 소요되는 비효율성이 존재했다. 이에 식약처는 K-NASS 구축의 일환으로 '취급정보 자동분석시스템'을 개발했으며, 시연 결과 일반 통계 조회 시간이 3초 이내로 단축되는 빠른 속도를 보였다. 식약처는 지난해 'AI 활용 오남용 탐지모델'을 개발하여 법무부와 복지부의 공공정보를 연계했다. 이 모델은 의사가 휴진을 신고했음에도 마약류를 처방하거나, 의사 또는 환자가 국내에 없는 상황에서 처방 내역이 발생하는 등 기존에는 파악하기 어려웠던 사각지대 사례를 발굴하는 데 높은 정확도와 속도를 보였다. 식약처 마약관리과 관계자는 "AI 모델이 이러한 사각지대 발굴에 상당한 정확도와 속도를 보였다"고 설명했다. 현재 식약처 마약류 오남용 감시 TF는 10명의 인력으로 운영되며, 직관과 경험에 기반한 수동적인 감시대상 선별 방식에 한계를 느끼고 있다. 특히 의료용 마약류 처방량이 많은 기관 위주로 감시대상을 선정할 경우, 처방량이 적은 동물병원이나 치과 등이 누락되는 사각지대가 발생했다. 그러나 K-NASS AI 모델은 정량적 분석뿐만 아니라 정성적인 대상 선정을 신속하게 수행하여 대상자 선정의 정확도를 높이고 사각지대 발굴을 가능하게 한다. 식약처는 올해 'AI 활용 마약류 오남용 통합 관리 시스템' 개발을 통해 K-NASS 시스템을 최종 완성할 계획이다. 나아가 K-NASS 시스템을 기반으로 대상자별 맞춤형 정보 제공 플랫폼을 구축한다. 이는 의료인, 국민, 정책 연구자들이 의료용 마약류의 적정 처방에 참고하고 정책 수립에 도움을 받을 수 있도록 지원하는 것이 목표다.