인공지능(AI)이 화학물질의 독성 자료를 자동으로 찾아 정리하는 기술이 개발됐다. 정부는 2030년까지 위해성 평가 전 과정을 자동화해 물질당 평가 기간을 70% 이상 줄인다는 목표다.

기후에너지환경부 소속 국립환경과학원은 화학물질 위해성 평가에 쓰이는 유해성(독성) 자료를 AI가 자동으로 수집·추출해 데이터베이스로 구축하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다,

과학원은 이 기술이 국내 특허 등록을 이미 마쳤고 이날 국제특허를 출원한다고 밝혔다.

위해성 평가는 화학물질의 유해성과 사람·환경에 미치는 영향을 종합해 위험 정도를 판단하는 과정이다. 유해성 확인, 용량-반응평가, 노출평가, 위해도 결정 순으로 진행된다. 그동안은 단계마다 전문가가 방대한 국내외 자료를 직접 찾아 검토해야 해 한 해에 평가할 수 있는 물질 수가 제한적이었다.

이번 기술은 첫 단계인 '유해성 확인' 과정을 국내외 보고서 조사·수집, 유해성 자료 자동 추출, 데이터베이스 구축의 3단계로 자동화했다. 평가자가 AI가 추출한 자료를 곧바로 원문과 대조할 수 있도록 해 평가의 신뢰성과 타당성을 높였다.

과학원은 이 기술을 적용한 시범 모델 'ATOM'(AI-based Toxicological evidence Miner)을 개발해 유럽연합(EU) 위해성 평가보고서 등 주요 자료원에서 유해성 자료를 수집·추출하는 데 활용하고 있다.

과학원은 2030년까지 유해성 정보 수집부터 노출평가, 위해도 결정, 보고서 작성까지 전 과정을 단계적으로 자동화할 계획이다. 또 미국·영국·일본·독일·프랑스 등 10개국 정부와 유엔, 경제협력개발기구(OECD), EU 등과 협력해 위해성 평가 속도를 높일 예정이다.

김수진 국립환경과학원 환경건강연구부장은 "이번 국제특허 출원을 계기로 방대한 유해성 자료에서 신속하고 일관된 정보를 자동으로 도출할 기반을 마련했다"며 "현재 연간 약 15종 정도인 평가 물질 수를 앞으로 3배 이상 늘릴 수 있을 것"이라고 말했다.

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