앞으로 위해도가 높은 수입식품의 국내 유입을 사전에 차단하는 데 AI를 활용하게 된다.

식품의약품안처가 과자류, 음료류 등 가공식품 유형별 특성을 반영한 '인공지능(AI) 위험예측 모델'을 개발해 수입 통관검사에 적용하겠다고 22일 밝혔다.

지난해에는 가공식품, 건강기능식품 등 7개 품목별(가공식품·건강기능식품·식품첨가물·기구 및 용기·포장·농산물·축산물·수산물) 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발했으며, 올해 1월부터 통관단계에서 무작위검사대상을 선별하는데 활용하고 있다. 무작위 검사 대상은 표본추출계획에 따라 물리적·화학적·미생물학적 방법으로 실시하는 검사를 말한다.

올해는 고위험 식품을 보다 정밀하게 식별하기 위해 6억원의 예산을 투입해 가공식품 유형별 특성을 반영할 수 있도록 인공지능 모델을 고도화할 예정이다. 특히 수입량이 많고 부적합률이 높은 식품유형의 특성을 반영한 모델을 우선 개발할 계획이다.

이번 모델을 수입 통관검사에 활용시 고위험 수입식품 정밀검사에 집중할 수 있어 수입검사 업무가 효율화되고 수입식품 안전이 강화될 것으로 기대한다.

최근 기술발전, 환경오염 등 식품안전 위협 요인이 복잡·다양해지고 식품의 수입과 해외직구가 지속적으로 증가함에 따라 식약처는 수입식품의 효율적인 안전관리를 위해 ‘디지털 기반 수입식품 안전관리 혁신방안(’23년~’27년)’을 마련해 추진하고 있다.

‘인공지능(AI) 위험예측 모델’은 축적된 과거 부적합 내용, 원재료 등 ‘수입식품 검사 정보’, 기상, 수질 등 ‘해외 환경 정보’, 회수, 질병 등 ‘해외 위해정보’를 융합한 빅데이터를 인공지능(AI)이 학습하여 부적합 가능성(위험도)이 높은 식품을 통관 과정에서 정교하게 선별하는 모델로 식약처는 2021년부터 ‘수입식품 안전 위해도 예측모형 연구’(R&D 사업)를 실시해왔다.

향후 식약처는 수입식품의 전주기(현지-통관-유통)에 대한 안전관리를 보다 강화하기 위해 식품 유형별 특성을 반영한 모델 개발을 지속적으로 확대하는 한편, 현지실사 대상(해외제조업체) 선정과 유통단계 수거·검사 대상을 선정하는데 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’을 활용할 계획이다.