[서울=뉴시스]송종호 기자 = 다양한 산업에 접목 중인 인공지능(AI)이 국내에선 먹거리 안전관리에도 활용된다. 식품의약품안전처는 AI를 활용한 위험예측 모델로 더욱 촘촘한 안전관리를 구현한다는 계획이다. 또 민간에서 개발한 생성형·대화형 AI를 활용한 '식품표시 AI 상담봇'을 구축해 실시간 민원상담을 제공한다.

19일 식약처는 충북 청주시 오송청사에서 브리핑을 열고 이 같은 내용이 포함된 ‘2024년 식약처 주요 정책 추진계획’을 발표했다.

식약처는 올해 AI 도입에 적극 나선다. 우선 수입식품 전자심사(SAFE-24) 대상을 모든 수입식품으로 확대해 사람이 하던 서류 검사를 디지털로 자동 심사한다.

지난 2022년 기준 서류검사 업무량 52만5000건의 약 30% 수준인 연간 약 16만건이 검사관의 개입 없이 자동 신고·수리되고, 영업자는 시간, 물류비용 감소, 검사관은 중점관리 검사업무 집중 가능해 진다.

AI 위험예측 모델을 고도화도 이뤄진다. 이를 통해 부적합 가능성이 높은 곡류, 소스류, 과자 등 수입식품을 유형별로 정밀하게 위험도를 예측하고, 고위험 식품을 무작위 검사 대상으로 자동 추출해 집중검사 한다.



AI는 식약처 업무 디지털 전환에도 적극 활용된다. 식약처는 "민간에서 개발한 생성형·대화형 AI를 활용해 ‘식품표시 AI 상담봇’을 구축한다"며 "면류, 다류 등 일부 식품유형부터 실시간 민원상담 서비스를 제공한다"라고 설명했다. AI가 업무에 도입되면서 서류 심사 등이 7일에서 1시간 이내로 줄었다고 식약처는 설명했다.
    
또 ‘온라인 불법 식의약품 유통 모니터링 시스템(e-로봇)’에 온라인 불법 광고행위를 자동 수집·분석할 수 있는 기능을 구축하여 시범 운영한다. 단어·문구 등의 유사성 식별과 사진이미지 내 텍스트를 추출하여 모니터링 할 수 있는 기능을 구현한다. 예를 들어 ‘ㅍㄹ폰’을 필로폰으로 잡아내는 것이다.

식중독과 기후변화·환경오염 등에 대비해 선제적 안전관리를 강화한다.

식약처는 최근 증가하고 있는 노로바이러스 식중독을 예방하기 위해 5년간 발생 이력이 있는 어린이집 등(321개소)을 대상으로 시설물 사전 오염도를 검사하고, 지하수 사용 급식소에 대해서는 염소소독장치 적정 관리 여부 등을 집중점검 한다.

또 축·수산물에 잔류할 수 있는 동물용의약품의 관리를 강화하기 위해 잔류허용기준이 없는 동물용의약품은 불검출 수준의 일률기준(0.01ppm 이하)을 적용하는 허용물질관리제도(PLS)를 본격 시행한다.
   
식의약 위해정보에 대한 신속 대응 체계를 구축한다. 위해정보 협력 국가를 아시아(14개국)에서 호주 등 서태평양 국가까지 확대하고, AI 알고리즘을 활용한 실시간 이슈(국내외 위해정보) 감지·알림 플랫폼(아이엠PRO)을 구축해 시범운영한다.
 
과학에 기반한 규제 생태계를 조성에도 힘쓴다. 우선 신기술 활용 첨단의약품 등 혁신제품 연구개발(R&D)의 규제정합성을 검토하기 위한 업무지침을 마련하고, 연구개발 성과가 정책 의사결정으로 선순환할 수 있는 업무혁신 절차도 마련한다.

지난 1월 제정된 ｢디지털의료제품법｣ 시행(’25.1월)에 앞서 디지털의료기기·디지털융합의약품 등에 대한 새로운 규제지원 체계를 정립한다. 생균치료제 등 차세대 첨단의약품의 허가·심사 가이드라인을 선제적으로 제시해 개발부터 제품화까지 과학에 기반한 규제 지원을 강화한다.

규제과학 전문인력 양성에도 속도를 낸다. 식약처는 "규제과학 전문인력 양성 통합플랫폼을 구축하고, 양성기관 지정제도를 도입해 시행한다"며 “정부의 규제과학 역량 강화를 위해 의료제품 허가·심사 등 분야에서 전문성이 높은 공무원 중심의 의료제품 심사체계로 전환하고, 해외 전문 교육프로그램과 현장실습을 도입한다"라고 밝혔다.


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