식품의약품안전처는 위해도가 높은 수입식품의 국내 유입을 사전에 차단하기 위해 가공식품 유형별 특성을 반영한 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’을 개발하고 수입 통관검사에 적용하겠다고 22일 밝혔다.

지난해에는 가공식품·건강기능식품 등 7개 품목별 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발했으며 올해 1월부터 통관단계에서 무작위검사 대상을 선별하는데 활용하고 있다.

올해는 고위험 식품을 더 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(2023~2027년)’을 마련해 추진하고 있다.

인공지능(AI) 위험예측 모델은 축적된 과거 부적합 내용·원재료 등 수입식품 검사 정보, 기상·수질 등 해외 환경 정보, 회수·질병 등 해외 위해정보를 융합한 빅데이터를 인공지능(AI)이 학습해 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 한층 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.

이성태 기자 다른기사 보기