​​​​​​​AI로 화학물질 독성자료 찾는다…위해성평가 기간 70% 단축 추진

[사진=아주경제DB]

정부가 인공지능(AI)을 활용해 방대한 화학물질 독성자료를 자동으로 찾아 데이터베이스로 만드는 기술을 개발했다. 이를 활용해 오는 2030년까지 화학물질 위해성평가 전 과정을 자동화해 평가 기간을 70% 이상 줄인다는 목표다.

기후에너지환경부 소속 국립환경과학원은 화학물질 위해성평가에 쓰이는 유해성 자료를 AI가 자동 수집·추출해 데이터베이스로 구축하는 기술을 개발하고 7일 국제 특허를 출원한다고 밝혔다.

위해성평가는 화학물질이 가진 유해성과 사람·환경에 미치는 영향을 종합해 위험 정도를 판단하는 과정이다. 유해성 확인, 용량-반응평가, 노출평가, 위해도 결정 순으로 진행된다.

그동안 전문가들이 방대한 국내외 보고서와 자료를 직접 찾아 검토하고 필요한 독성값을 옮겨 적어야 해 평가할 수 있는 물질 수에 한계가 있었다. 이번 기술은 위해성평가의 첫 단계인 유해성 확인 과정에서 보고서 조사·수집부터 유해성 자료 추출, 데이터베이스 구축까지 세 단계를 자동화했다.

AI가 기관별 홈페이지에 자동으로 접속해 보고서 목록과 상세정보를 모으고 원문을 저장한다. 이후 수백 쪽짜리 보고서의 목차 구조를 분석해 인체·생태 유해성 관련 부분을 찾아낸 뒤 시험종과 독성값 등을 자동 추출한다.

추출한 자료에는 원문 페이지로 바로 이동할 수 있는 링크도 생성한다. 평가자가 AI의 추출 결과를 원자료와 즉시 비교할 수 있도록 해 결과의 신뢰성을 검증할 수 있도록 했다.

국립환경과학원은 이를 적용한 시범 모델 'ATOM(AI-based Toxicological evidence Miner)'을 개발해 유럽연합(EU)의 위해성평가 보고서 등에서 자료를 수집·추출하고 있다.

향후에는 유해성 정보 수집뿐 아니라 노출평가와 위해도 결정, 보고서 작성까지 자동화 범위를 단계적으로 확대한다. 2030년까지 위해성평가 전 과정 자동화 체계를 구축해 물질별 평가기간을 지금보다 70% 이상 단축하는 것이 목표다.

현재 국립환경과학원이 연간 평가하는 화학물질은 약 15종이다. 과학원이 제시한 '3배 이상 확대' 목표를 단순 적용하면 자동화 이후에는 연간 최소 45종 이상의 화학물질을 평가할 수 있게 되는 셈이다.

개발 기술은 이미 '인공지능 기반 유해성자료의 전 자동 수집·추출·합성 및 데이터베이스화 방법 및 시스템'으로 국내 특허 등록을 마쳤다. 국립환경과학원은 이를 토대로 국제 특허도 추진한다.

정부는 미국과 일본, 캐나다, 영국, 독일 등 10개국 정부와 유엔(UN), 경제협력개발기구(OECD), EU 등이 참여하는 위해성평가 가속화 국제협의체(APCRA)를 통해 관련 기술 협력도 확대할 예정이다.

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