[이코노믹데일리] 식품 안전 관리가 사후 적발 중심에서 인공지능 기반 사전 예측 체계로 전환된다. 식품의약품안전처는 수입식품 검사부터 식육 이물 검출, 기후 변화에 따른 위해 요소 예측까지 전 과정에 AI를 도입해 위험 기반 선별과 현장 자동화를 강화하고 2026년부터 보다 정밀하고 선제적인 식품안전 관리 체계를 구축할 예정이다.
9일 식품의약품안전처는 인공지능(AI) 기반의 식품안전관리 체계를 고도화해 2026년 수입식품 검사와 이물 관리를 강화하고 식품 위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 등 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다. 기존 사후 단속 중심 체계에서 사전 예측·위험 기반 관리 체계로 전환하겠다는 구상이다.
식약처는 'AI 수입식품 검사관(AI 위험예측 시스템)'을 활용해 위해 우려가 큰 수입식품을 중심으로 정밀 검사를 실시한다. 이번 시스템은 수입식품 검사 정보와 해외 위해 정보를 융합한 빅데이터를 AI가 학습해 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별하도록 설계됐다.
그간 식약처는 위해 요소의 특성을 반영한 예측모델을 개발해 통관 단계 무작위 검사 대상 선별에 활용해 왔지만 앞으로는 단순 무작위 추출 방식에서 벗어나 위험도 기반 선별 체계를 본격화한다는 방침이다. 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품을 중심으로 유형별 세부 모델 개발을 확대하고 예측 성능을 고도화해 검사 자원을 고위험 품목에 집중하겠다는 전략이다.
현장 자동화도 확대된다. 소·돼지고기 등 가축 사육과 식육 생산·가공 과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농(고름), 플라스틱 등 이물 잔류·혼입 문제를 줄이기 위해 AI 기반 식육 이물검출기인 'AI 이물조사관' 개발 지원사업을 추진한다.
기존 식육 이물 검사는 육안 확인이나 금속 검출기, X-ray 장비에 의존해 이물의 크기나 종류에 따라 식별에 한계가 있었다. 식약처는 식육 X-ray와 카메라 영상 데이터를 AI가 학습해 이물을 자동으로 정밀 검출하는 시스템을 개발해 현장에 보급할 예정이다. 사람의 경험에 의존하던 판별 방식을 AI 영상 분석 기반으로 전환해 정확도와 일관성을 동시에 높이겠다는 취지다.
이를 통해 식육 이물 검사 정확도를 높이고 이물 검출로 인한 반품·회수·폐기 등에 따른 영업 손실을 줄일 수 있을 전망이다. 또한 검사 효율 향상과 비용 절감 효과의 증대도 예상된다.
기후 위기에 대응한 식품 안전 전략도 본격화한다. 식약처는 기후·환경 변화에 따른 식품 위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 'AI 식품 위해 예측관' 시스템을 구축한다. 이번 시스템은 기온·습도 등 기후·환경 정보와 수거·검사 등 안전 관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해 요소 변화와 발생 가능성을 예측하도록 설계될 계획이다.
식약처는 지난해 곰팡이 독소인 아플라톡신 예측 모델을 개발했으며 올해는 살모넬라 등 주요 위해 요소 10종에 대한 예측 모델을 추가로 개발해 위해 예측 시스템을 본격 구축·활용할 예정이다. 식약처는 최근 기온 상승과 이상 기후로 세균·곰팡이 증식 환경이 달라지고 있는 만큼 환경 변수를 반영한 선제적 예측 모델이 필요하다고 설명했다.
식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 방침이다. 위해 발생 가능성을 사전에 안내해 소비자와 업계 모두가 선제적으로 대응할 수 있도록 하겠다는 구상이다. 사후 적발 중심에서 사전 차단 중심으로 전환하는 이번 전략이 식품안전 관리 패러다임을 바꿀 것으로 전망된다.
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