기후변화·수입 급증 시대, ‘눈과 감’ 대신 AI 투입, 먹거리 안전관리 체계 전면 전환

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식품의약품안전처가 2026년을 기점으로 인공지능 기반 식품안전관리 체계를 본격 가동하며, 수입식품 검사부터 이물 관리, 위해요소 예측까지 전 과정의 정밀도를 대폭 끌어올린다. 기후변화와 글로벌 유통 확대에 따라 식품 위해 양상이 복잡해지는 상황에서, 기존 인력 중심 관리 방식의 한계를 기술로 보완하겠다는 전략이다.

식약처는 AI를 활용해 위험 가능성이 높은 수입식품을 선별적으로 검사하고, 식육 이물 검출의 정확도를 높이며, 기후·환경 변화에 따른 식품 위해 발생을 사전에 예측하는 시스템을 단계적으로 구축·확대하겠다고 밝혔다. 먼저 통관 단계에서는 ‘AI 수입식품 위험예측 시스템’을 활용해 위해 우려가 큰 품목을 집중 관리한다. 이 시스템은 수입식품 검사 이력과 해외 위해 정보 등 방대한 데이터를 AI가 학습해, 부적합 가능성이 높은 식품을 자동으로 가려내는 방식이다. 무작위 검사에 의존하던 기존 구조에서 벗어나, 위험 기반 정밀검사 체계로 전환하는 것이 핵심이다.

식약처는 이미 일부 품목과 세부 유형을 대상으로 예측모델을 활용해 왔으며, 올해부터는 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품을 중심으로 유형별 모델을 확대하고 예측 성능도 지속적으로 개선할 계획이다. 식육 안전관리 분야에서도 AI 활용이 강화된다. 소·돼지고기 생산·가공 과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등 이물 문제를 해결하기 위해 ‘AI 식육 이물검출기’ 개발을 지원한다. 그동안 육안 검사나 금속검출기, X-ray 장비로는 크기가 작거나 비금속성 이물을 정확히 판별하는 데 한계가 있었다.

AI 이물검출기는 다량의 식육 영상 데이터를 학습해 이물을 자동으로 식별하는 방식으로, 현장 적용 시 오판독률을 기존 최대 30% 수준에서 약 5%까지 낮출 수 있을 것으로 기대된다. 이는 소비자 안전 강화뿐 아니라, 업계의 반품·회수·폐기 비용 부담을 줄이는 효과도 함께 노린 조치다. 아울러 식약처는 기후·환경 변화로 인한 식품 위해 양상의 변화를 선제적으로 포착하기 위해 ‘AI 식품위해예측관’ 구축에 나선다. 기온과 습도 등 환경 정보와 축적된 검사·수거 데이터를 AI가 분석해, 국민 소비가 많은 식품을 중심으로 위해요소의 발생 가능성과 변화를 예측하는 시스템이다.

이미 고온다습한 환경에서 발생하는 곰팡이독소 아플라톡신 예측모델을 개발한 데 이어, 올해는 살모넬라, 병원성 대장균, 비브리오균, 리스테리아 등 주요 위해요소 10종에 대한 예측모델을 추가로 마련한다. 최근 기후 변화로 비브리오 패혈증균 검출 시기가 앞당겨지는 등 위해 발생 패턴이 달라지고 있는 점도 이러한 시스템 구축의 배경이다. 식약처는 AI 식품위해예측관이 도출한 정보를 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공해, 식품 위해를 사전에 차단하는 과학적 안전관리 체계를 정착시킬 방침이다.

식약처는 “AI 등 디지털 기술을 활용해 식품안전 관리의 정확성과 효율성을 높이고, 국민이 신뢰할 수 있는 먹거리 환경을 구축해 나가겠다”고 밝혔다.

-한지현기자