검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'의료 데이터'통합검색 결과 입니다. (61건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

AWS, 의료 소외계층 지원에 1억 달러 투자…AI로 의료 접근성 높인다

아마존웹서비스(AWS)가 전 세계 의료 소외계층의 의료 서비스 접근성을 높이기 위해 향후 5년간 1억 달러 규모 인공지능(AI)·클라우드 기술을 지원한다. 의료기관과 연구기관이 AI 기반 진단·연구 서비스를 개발하고 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원해 국가와 지역 간 의료 격차를 줄인다는 목표다. AWS는 의료 소외 지역사회를 위한 AI·클라우드 기술 지원 프로그램 'AWS 헬스 임팩트 이니셔티브(HII)'를 출범한다고 10일 밝혔다. 이번 프로그램은 보건 분야 비영리단체와 정부기관, 연구기관, 산업계 및 기술기업 등을 대상으로 한다. 참여 기관은 AWS AI 에이전트와 클라우드 인프라를 활용해 의료 솔루션을 시제품 개발부터 실제 운영 단계까지 구축하고 확장할 수 있다. AWS는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 의료 진단 기술 개발과 임상 업무 자동화, 의료 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 보고 있다. 다만 의료 소외 지역을 지원하는 기관은 기술과 전문인력 확보에 어려움을 겪는 만큼 AI 기술 접근성을 높이는 데 집중한다는 방침이다. HII는 의료 격차 해소를 위해 세 가지 분야를 중점 지원한다. 양질의 의료 서비스 접근성 확대와 여성·아동 건강 연구, 건강한 식품 접근성 개선 등이다. 먼저 의료 서비스 접근성 분야에서는 지역사회 보건 서비스와 외래·병원 진료를 지원하는 AI·클라우드 솔루션 개발을 돕는다. 농촌과 오지, 저소득·중간소득 국가 등 의료 인프라가 부족한 지역을 대상으로 진단 검사 체계 구축과 보건 서비스 확대도 지원한다는 방침이다. 여성과 아동 건강 분야에서는 연구 데이터 부족 문제를 해결하는 데 집중한다. AWS에 따르면 전체 보건 연구 자금 가운데 여성 건강에 투입되는 비중은 5%에 그치며 아동에게 투여되는 의약품의 최대 절반은 소아 임상 검증을 거치지 않았다. AWS는 관련 연구와 데이터 분석을 지원해 정밀의료 기술 개발을 촉진할 계획이다. 건강한 식품 접근성 분야에서는 식품 유통 최적화와 식량 안보 동향 예측 등을 지원한다. AI와 클라우드 기술을 활용해 영양 취약계층의 식품 접근성을 높이고 지역 특성에 맞는 식량 지원 체계를 구축한다는 구상이다. 이번 프로그램은 AWS가 2021년부터 추진해온 의료 분야 사회공헌 활동을 확대하는 사업이다. 기존 'AWS 헬스 형평성 이니셔티브(HEI)'는 400곳 이상 지원 대상에 6000만 달러 규모 AI·클라우드 기술을 제공했다. AWS는 지난 5년간 관련 활동을 통해 전 세계 600곳 이상의 보건의료 기관을 지원해 왔다. 국내에서도 AWS 기술을 활용한 의료 연구와 디지털 헬스케어 사례가 나왔다. 고려대학교 보건과학대학은 AWS 헬스오믹스를 활용해 4만 3000개 이상의 유전체와 1.4페타바이트(PB) 이상의 동아시아인 전장유전체 시퀀싱 데이터를 분석했다. 이를 통해 유럽인 중심이던 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 연구 범위를 동아시아인으로 확대했다. 아동·청소년 정신건강 스타트업 쓰리알이노베이션도 AWS 지원을 받았다. 이 회사는 스마트기기 센서와 상호작용 데이터를 분석하는 기술을 교육 서비스 '포커스팡'에 적용해 약 1200개 교육기관에 보급했다. 서울대 학습과학연구소 등과 진행한 공동연구에서는 포커스팡을 활용한 교육 지원으로 선택적 주의력이 33%, 지속적 주의력이 38% 개선된 것으로 나타났다. 해외에서는 아이티의 케어 투 커뮤니티스가 AWS와 협력해 진료소 환자 기록을 클라우드 기반 플랫폼으로 통합했다. 인도 아크샤야 파트라 재단은 AWS를 활용해 주방 운영과 급식 배분 체계를 개선하고 있으며 인도 전역 235만 명 이상의 아동에게 수업일마다 학교 급식을 제공 중이다. AWS는 이번 프로그램을 통해 의료 현장의 AI 도입 장벽을 낮추고 기술 활용 범위를 확대한다는 목표다. 롤랜드 일링 AWS 최고의료책임자(CMO) 겸 헬스케어·생명과학 부문 디렉터는 "에이전트와 AI는 의료 서비스를 혁신하고 있지만 기관이 이러한 혁신적인 기술에 접근하고 이를 활용하는 방법을 알지 못하면 이 기술이 정작 가장 필요한 지역사회에는 닿지 못하는 경우가 너무 많다"고 짚었다. 이어 "AWS 헬스 임팩트 이니셔티브는 이들 지역사회를 지원하는 기관이 AI로 솔루션을 구축할 수 있도록 돕는다"며 "이는 전 세계 누구나 혜택을 누릴 수 있도록 AI와 클라우드 기반 의료 혁신을 대중화하겠다는 우리 노력을 한층 넓히는 것"이라고 말했다.

2026.11.10 15:59한정호 기자

국민건강보험공단, 건강보험 빅데이터 분석센터 4개소 신규 개소

국민건강보험공단(이하 건보공단)은 건강보험 빅데이터를 활용한 보건의료 연구 활성화와 연구자의 데이터 접근성 제고를 위해 4개 기관에 빅데이터 분석센터를 개소한다고 밝혔다. 건보공단은 5일 분당차병원(12석) 신규 개소를 시작으로 강원대병원(20석), 충남대병원(20석), 제주대병원(10석) 등에서 연내 순차적으로 분석센터를 개소할 예정이다. 건강보험 빅데이터는 국민건강보험공단이 보유하고 있는 자료를 연구 목적(학술, 정책 등)에 맞게 추출 및 구축한 자료로, 자격‧보험료‧진료내역‧건강검진‧요양기관 및 출생사망 정보 등을 담고 있다. 이러한 건강보험 빅데이터를 안전하게 분석할 수 있도록 연구자에게 분석환경을 제공하는 공간이 빅데이터 분석센터 이다. 연내 신규 분석센터 4개소의 개소가 완료되면, 전국 빅데이터 분석센터는 기존 15개소 330석에서 19개소 392석으로 확대되며 지역 연구자의 데이터 이용 편의성을 높이고, 지역 간 연구환경 격차도 완화될 것으로 기대된다. 엄호윤 건보공단 기획상임이사는 “연구자의 분석센터 접근성을 확대하여 건강보험 빅데이터를 더욱 편리하게 활용할 수 있도록 연구 기반을 넓혔다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로도 지역 연구기관과의 협력을 강화하고 건강보험 빅데이터 활용 인프라를 지속 확대하여 국민 건강증진과 보건의료 연구 활성화에 기여하겠다“고 밝혔다. 한편 건보공단은 보건의료 산업 등 데이터 개방수요 증가에 선제적으로 대응하고자 빅데이터 분석센터를 단계적으로(매년 4개소, '26년~'30년)으로 확대·구축해 이용자 중심의 빅데이터 분석 인프라 개선을 추진할 예정이다.

2026.11.05 14:48조민규 기자

하정우 부위원장, 강원 AI 정책 현장 점검…의료·교통·인프라 살펴

하정우 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장이 강원을 찾아 인공지능(AI)을 활용한 의료와 교통 현장을 살피고 대규모 AI 데이터센터 구축 상황을 점검했다. 대통령 직속 국가인공지능전략위원회는 하 부위원장이 지난 19일부터 이틀간 강원 평창과 강릉, 동해를 방문해 지역 AI 정책의 추진 상황을 확인하고 현장 관계자들의 의견을 들었다고 20일 밝혔다. 이번 방문에서는 동해 AI 데이터센터의 전력과 용수 확보 계획이 주요 점검 대상에 올랐다. 지난 6월 발표된 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'에 포함된 사업으로, 2029년까지 2.4기가와트(GW) 규모의 데이터센터를 조성할 계획이다. 예상 투자비는 약 30조 원이다. 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 등 AI 연산에 필요한 장비까지 포함하면 전체 투자 규모가 약 120조 원에 이를 것으로 전망된다. 대규모 데이터센터를 운영하려면 막대한 전력이 필요하다. 수많은 GPU가 동시에 작동하면서 전기를 사용하고 열을 발생시키기 때문이다. 장비를 식히는 냉각 설비도 갖춰야 해 안정적인 전력과 용수 공급이 사업 추진의 주요 과제로 꼽힌다. 하 부위원장은 20일 GS동해전력을 찾아 데이터센터 조성 계획과 전력·용수 수급 방안을 보고받았다. 이어 동해 북평 제2일반산업단지에 마련된 데이터센터 예정 부지를 둘러보며 사업 추진 상황을 확인했다. LS전선 동해공장에서는 초고압직류송전(HVDC)과 초전도 케이블 등 전력 인프라 관련 기술을 살펴봤다. HVDC는 대량의 전기를 직류 방식으로 멀리 보내는 기술이다. AI 데이터센터처럼 전력 수요가 큰 시설이 늘어나면서 안정적인 전력 공급을 뒷받침할 송전 기술의 중요성도 커지고 있다. 국가인공지능전략위원회는 데이터센터 건설이 지역 산업과 일자리에도 도움이 되도록 지자체와 기업, 관계부처 간 협력을 추진할 계획이다. 전문인력 양성과 지역기업의 사업 참여, 관련 산업 육성 등이 주요 논의 대상이다. 앞서 19일에는 평창군보건의료원을 찾아 의료 인력과 시설이 부족한 지역에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지 살펴봤다. 평창군은 고령 주민을 대상으로 약 복용을 관리하고 운동 상태를 분석해 적절한 활동을 추천하는 AI 기반 만성질환·노쇠 예방 서비스를 운영하고 있다. 고혈압이나 당뇨병 같은 만성질환을 관리하고 고령 주민의 건강 상태를 지속적으로 살피는 데 디지털 기술을 활용 중이다. 하 부위원장은 하안미 보건진료소도 방문해 원격 협진 등 디지털 헬스 서비스 운영 상황을 확인했다. 원격 협진은 서로 다른 장소에 있는 의료진이 통신 기술을 통해 환자 정보를 공유하고 진료에 협력하는 방식을 뜻한다. 의료기관이 멀리 떨어진 지역에서도 주민들이 필요한 의료 지원을 받도록 돕는다. 강릉에서는 AI와 디지털 기술을 활용한 교통 관리 현장을 찾았다. 하 부위원장은 강릉 도시정보센터를 방문해 CCTV 통합 관제 등 지능형교통체계(ITS) 운영 상황을 살펴봤다. 이어 '2026 강릉 ITS 세계총회' 장관회의에서 'AI로 생각하는 교통, 모두를 향한 이동'을 주제로 기조연설을 했다. AI를 활용한 미래 교통 혁신과 국가 간 협력의 필요성을 강조했다. 19일부터 23일까지 열리는 이번 총회 장관회의에는 13개 국가와 국제기구의 장·차관급 인사 등 60여 명이 참석했다. 청년 AI 인재 양성과 일자리 문제도 논의했다. 하 부위원장은 한국폴리텍대학 강릉캠퍼스를 방문해 이철수 학교법인 한국폴리텍대학 이사장과 실무 인재 양성 방안을 논의하고 전기제어과와 스마트자동차과, 산업잠수과 등의 실습 현장을 둘러봤다. 학생들과 만난 자리에서는 AI 발전으로 기존 직업이 사라질 수 있다는 우려도 나왔다. 하 부위원장은 AI가 인간의 직업을 단순히 대체하기보다 일하는 방식을 바꾸는 도구라고 설명했다. 현장에서 익힌 기술에 AI 활용 능력을 더하면 산업 현장에서 경쟁력을 높일 수 있다고 강조했다. 이날 저녁에는 강릉 지역 AI 스타트업 대표들과 간담회를 열고 지역 기업들이 겪는 어려움과 정책 지원 방안을 논의했다. 국가인공지능전략위원회는 이번 방문에서 청취한 의료와 교통, 인재 양성 및 산업 현장의 의견을 정책에 반영할 계획이다. 하 부위원장은 "AI 대전환의 성과는 기술 발전에 그치지 않고 국민의 일상과 지역 산업의 실질적인 변화로 이어져야 한다"며 "의료 취약지 주민부터 기술을 배우는 청년, 대규모 투자에 나선 기업까지 현장의 목소리를 범정부 정책으로 연결하는 데 위원회가 앞장서겠다"고 밝혔다.

2026.10.20 13:00김동원 기자

누구나 참여 가능해진 '국가통합바이오빅데이터'

국가·종합건강검진 수검자에서 누구나 참여 가능하도록 기준 완화 국가건강검진 대상자만 참여할 수 있었던 '국가통합바이오빅데이터구축사업'의 참여 대상이 확대됐다. 국가통합바이오빅데이터구축사업은 국민이 기증한 건강·유전정보를 모아 안전하게 연구에 개방하는 사업이다. 축적된 데이터는 한국형 소버린 의료 AI 구축은 물론 혁신 신약·첨단 의료기기 개발, 맞춤형 정밀의료 실현을 위한 필수 핵심 자원으로 활용될 수 있다. 그동안 일반인 모집은 검진자료 확보와 참여자의 편의를 높이고자 검진 수검자를 중심으로 추진됐으나, 검진 비대상자까지 참여 기준을 크게 완화해 연구 참여를 희망하는 국민 누구나 참여자 모집기관의 연구참여를 위한 검사 절차를 거쳐 사업에 참여할 수 있게 됐다. 관련해 15일 오전 사업의 주무부처인 보건복지부와 한국보건산업진흥원 국가통합바이오빅데이터구축사업단은 연세대학교 신촌세브란스병원에서 사업 참여 기준 확대를 널리 알리고 국민의 관심과 참여를 독려하기 위해 '국가통합바이오빅데이터구축사업 바이오 데이터 기증 행사'를 개최했다. 특히 이 자리에서 정은경 보건복지부 장관을 비롯해 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장과 분과위원, 고상백 한국보건산업진흥원장, 세브란스병원 관계자 등 40명의 정책 관계자가 국민들의 참여를 독려하기 위해 직접 채혈 및 신체계측 등의 절차를 거쳐 생체자료(바이오 데이터)를 기증했다. 정은경 보건복지부 장관은 “개인적으로 헌혈도 하고, 장기나 인체조직 기증에 대한 서약은 해본 적이 있는데 바이오 데이터를 기증 행사는 처음”이라며 “귀한 개인정보를 환자의 치료나 의료 발전을 위해 기증한다는 것은 굉장히 뜻깊다고 생각한다”라고 말했다. 정 장관은 ”정밀하고 정확한 바이오 데이터의 축적은 신약, 첨단 의료기기, 한국형 소버린(Sovereign) 의료 AI 등 의료 전반에 대한 혁신을 추종하는 핵심 자원“이라며 “28년까지 약 6600억원이 투입되는 본 사업은 올해 11월 12만명을 시작으로 2032년까지 100만명의 바이오 데이터 공개를 목표로 하고 있다”라고 설명했다. 특히 “사업 성공을 위해서는 100만명의 국민이 자발적 참여로 정보 등을 기증하는 것이 중요한 만큼, 오늘 행사 역시 의료 빅데이터와 AI 정책을 이끄는 주요 인사와 기관, 연구자들이 직접 바이오 데이터를 기증하고 그 의미를 새기는 자리”라며 “소중한 데이터는 하나하나 모이고 연결돼서 정밀의료 시대로 다가가는 귀중한 자원이 될 것이다. 11월 첫 개방을 시작으로 데이터가 안전하고 폭넓게 활용되어 의료 혁신의 성과가 국민께 돌아갈 수 있도록 지원하겠다”라고 밝혔다. 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장은 “AI 기반 의료바이오 혁신은 고품질의 신뢰할 수 있는 바이오 데이터 확보 없이는 결코 이루어지기 힘들다. 하지만 굉장한 민감한 정보에 해당하다 보니 돈으로 사거나, 단기간에 만들어낼 수 없는 고가 자산이다”라며 “바이오 데이터 기증하면서 개인적으로 이런 데이터들이 훨씬 더 많이 축적되면 한국인의 환경에 맞춰 더 정밀하게 치료할 수 있는 AI 기술 개발 속도가 훨씬 빨라질 것 같고, 국민의 삶도 훨씬 더 좋아질 수 있을 거라고 생각한다”라고 말했다. 특히 “AI 패권 경쟁, 특히 의료바이오 분야에서의 글로벌 패권 경쟁에서 우리가 당당하게 경쟁력을 갖고 성장하는데 온 국민이 함께 참여하고 함께 기업 해서 공격을 함께 키운다는 측면에서 IMF 시절에 금 모으기 운동을 하는 것과 비슷한 면이 있다는 생각이 들었다”라며 “국민의 소중한 기증 데이터가 하나하나 모이면 우리가 글로벌 AI, 의료바이오에서 초격차 국가로 도약하고, 국민의 삶의 질 향상에도 이어질 수 있는 튼튼한 토대가 될 수 있을 것으로 생각한다”고 강조했다. 고상백 한국보건산업진흥원장은 “인공지능 경쟁력은 기술로만 만들어지는 것이 아닌, 현장을 잘 반영하고 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터가 있어야 제대로 발전할 수 있다고 생각한다”라며 “그런 점에서 국가 인공지능 정책을 이끄는 분들이 오늘 바이오 데이터 기증에 직접 참여하신 것은 국가 통합 바이오 빅데이터와 의료 인공지능 미래를 연결하는 뜻깊은 출발이라고 생각한다”라고 말했다. 이어 “국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업은 의료 인공지능과 정밀 의료의 핵심 기반인 데이터를 만들어 가는 것이다. 진흥원은 이 데이터를 모으는 데 그치지 않고 연구와 기술을 거쳐 바이오헬스 산업의 새로운 제품과 서비스로 이어지도록 지원에 총력을 기울이겠다”라며 “데이터를 모으면서 여러 부처가 협력해야 되는데 어려움이 있고, 활용 측면에서도 허들이 있는 것을 알게 됐다. 함께 노력해 우리 사회에 기여할 수 있는 데이터가 됐으면 하는 희망”이라고 덧붙였다. 이강영 세브란스병원장은 “의학은 질병의 치료를 넘어 예측과 예방, 환자 개개인에게 최적의 치료법을 제시하는 정밀의료의 시대로 이미 나아가고 있으며, 그 중심에는 데이터가 있다”라며 “유전체 정보와 임상 정보 등 여러 데이터가 서로 연결될 때 우리는 질병의 원인을 규명하고 새로운 치료법을 개발하면 더 많은 생명을 살릴 수 있다”라고 말했다. 이어 “국민 100만명 규모의 바이오 빅데이터 구축을 목표로 하는 이번 사업은 대한민국 미래의 미래의료의 새로운 기반을 마련하기 위한 국가적 도전이라고 생각한다”라며 “가장 큰 가치는 국민 한 분 한 분의 자발적인 참여와 나눔에 있다. 오늘 기증되는 데이터 하나하나는 새로운 의학 발전의 출발점이자 희귀난치 질환 환자와 가족들에게 새로운 치료의 희망이 될 것”이라고 강조했다.

2026.10.15 17:51조민규 기자

정은경 장관·하정우 부위원장, 의료 AI 위해 바이오 데이터 직접 기증

정은경 보건복지부 장관과 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장이 의료 인공지능(AI) 개발에 필요한 바이오 데이터를 직접 기증하며 국민 참여 확대에 나섰다. 국가인공지능전략위원회는 15일 서울 신촌 세브란스병원에서 보건복지부와 함께 국가통합바이오빅데이터 구축사업 기증 행사를 개최한다고 밝혔다. 행사에는 정 장관과 하 부위원장을 비롯해 국가인공지능전략위원회 위원 20여 명, 고상백 한국보건산업진흥원장, 세브란스병원 관계자 등 총 40여 명이 참여해 개인 바이오 데이터를 기증했다. 정부 고위 관계자들이 직접 기증에 참여하는 것은 의료 AI 연구에 필요한 데이터 확보에 국민의 자발적인 참여가 중요하기 때문이다. 국가인공지능전략위원회가 먼저 행사를 제안했으며 보건복지부 등 관계부처와 공동으로 추진했다. 정부는 국가통합바이오빅데이터 구축사업을 통해 2032년까지 국민 100만 명의 건강정보와 유전정보를 확보할 계획이다. 2024년 시작된 이 사업은 국민이 자발적으로 제공한 정보를 모아 질병 예방과 진단, 치료법 개발 등에 활용할 수 있도록 하는 국가 연구개발 사업이다. 올해 9월 기준 참여자는 약 22만 명이다. 정부는 2028년까지 77만 2000명을 모집한다는 1단계 목표를 세웠지만 현재 참여 인원은 목표의 약 28%에 그친다. 앞으로 55만 명 이상의 추가 참여가 필요한 상황이다. 이처럼 많은 사람의 데이터가 필요한 이유는 질병의 발생 원인과 치료 반응이 개인마다 다르기 때문이다. 같은 질병에 걸려도 유전적 특성과 건강 상태에 따라 증상이나 치료 효과가 달라질 수 있다. 다양한 사람의 건강정보와 유전정보를 함께 분석하면 질병의 특징을 파악하고 개인에게 적합한 진단과 치료 방법을 찾는 연구에 활용할 수 있다. 의료 AI 개발에도 이러한 데이터가 사용된다. AI가 여러 환자의 검사 결과와 건강정보에서 질병과 관련된 특징을 찾아내도록 학습시키거나 새로운 진단 기술을 연구하는 데 활용할 수 있다. 정부는 한국인의 건강·유전정보를 체계적으로 수집해 국내 의료·바이오 연구에 필요한 데이터를 구축하고 있다. 사업 참여자는 혈액과 소변 등 검체를 제공하고 건강·유전정보를 연구에 활용하는 절차에 동의한다. 수집한 검체에서 얻은 인체자원은 별도로 보관하며 유전체와 임상정보, 공공 데이터를 연결해 연구 자료를 구축한다. 국민 참여를 늘리기 위해 모집 기준도 확대했다. 그동안 일반인은 국가건강검진 대상자여야 사업에 참여할 수 있었지만 앞으로는 건강검진 대상자가 아니어도 신청할 수 있다. 만 19세 이상 대한민국 국민이라면 전국 26개 지정 의료기관에서 연구 참여를 위한 검사 절차를 거쳐 기증할 수 있다. 수집한 데이터는 별도의 심의를 거쳐 연구자에게 제공된다. 연구 목적과 활용 자격 등을 검토한 뒤 승인된 연구에 사용할 수 있도록 관리한다. 보건복지부는 오는 11월 국가통합바이오빅데이터를 연구자들에게 처음 개방할 예정이다. 확보한 데이터를 질병 예방과 진단, 신약 개발 등 의료·바이오 연구에 활용할 수 있도록 지원한다. 정은경 보건복지부 장관은 "국가통합바이오빅데이터는 국민 한 분 한 분의 참여로 완성되는 공공 자산"이라며 "11월 첫 개방을 시작으로 데이터가 안전하고 폭넓게 활용되어 의료 혁신의 성과가 국민께 돌아갈 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 "세계적인 의료·바이오 AI 혁신 경쟁에서 우위를 선점하기 위한 가장 핵심적인 원천은 신뢰할 수 있는 고품질의 바이오 데이터"라며 "이번 기증 행사가 계기가 되어 국민 한 분 한 분의 참여가 널리 확산되고 이를 통해 AI 혁신을 기반으로 대한민국 정밀의료와 신약 개발 역량이 한층 더 도약하기를 바란다"고 말했다.

2026.10.15 10:00김동원 기자

스카이랩스, 대웅제약에 '카트 오투' 49억원 규모 초도 물량 공급

스카이랩스가 의료데이터 수집 영역을 혈압 중심에서 다중 생체신호까지 확대하며 인공지능(AI) 의료데이터 플랫폼 기업으로 경쟁력 강화에 나선다. 이 회사는 혁신적인 의료기기와 데이터 기술을 바탕으로 AI에 활용되는, AI로 만들어진 '의료 데이터 생산 플랫폼'을 구축하는 디지털 헬스케어 기업이다. 스카이랩스는 대웅제약과 반지형 산소포화도 측정기 '카트 오투'(CART O2) 공급계약을 체결하고, 하반기에 49억원 규모의 초도 물량을 공급한다고 1일 밝혔다. 회사는 증권신고서를 통해 2026년 연간 매출 목표를 약 102억원으로 제시했는데, 상반기 약 50억원 매출에 이어 하반기에도 49억원이 추가 계약을 성사시키며 전망을 밝게 했다. 해당 초도 물량 공급에 따른 매출 발생 역시 연내 완료될 예정이다. 회사는 이번 국내 계약을 시작으로 향후 해외 유통망을 통한 글로벌 시장 진출에도 속도를 낸다는 방침이다. 카트 오투는 올해 하반기부터 대웅제약의 영업 및 유통 네트워크를 통해 국내 병의원 병동에 본격 공급될 예정으로, 스카이랩스는 이를 통해 기존 병의원용 '카트 혈압계'에 이어 다중 생체신호 모니터링 영역으로 제품 포트폴리오를 확장하는 동시에, 'AI 의료 데이터 생산 플랫폼'으로서의 성장 기반을 더욱 공고히 하게 됐다. 스카이랩스가 진입하는 국내 산소포화도 모니터링 시장은 병의원 현장에서 검사 수요가 지속적으로 확대되는 영역이다. 건강보험심사평가원 보건의료빅데이터에 따르면 국내 산소포화도 측정 검사의 연간 총사용량은 2020년 1779만회에서 2025년 3146만회로 5년간 76.8% 증가했다. 같은 기간 동안 연간 진료 환자 수 역시 226만명에서 389만명으로 늘어났다. 올해 상반기 식품의약품안전처 품목허가를 마친 카트 오투는 기존 건강보험 급여 항목인 '경피적 혈액산소포화도측정'(E7230)이 적용돼 병동 진료 현장에서 즉시 처방이 가능하다. 회사 측은 기존의 집게형이나 골무형 제품은 장시간 착용 시 불편함이 발생할 수 있는 반면, 카트 오투는 반지 형태로 착용할 수 있어 장시간 모니터링에 적합하고, 일상생활과 수면 중에도 편하게 착용할 수 있어 환자의 상태를 지속적으로 확인할 수 있으며, 측정 데이터는 병원 전자의무기록(EMR) 시스템과 간호사 대시보드로 연동돼 의료진의 환자 상태 확인과 신속한 대응을 지원한다고 설명했다. 카트 오투 출시는 스카이랩스의 의료데이터 수집 영역이 기존 혈압 중심에서 다중 생체신호로 확대됨을 의미한다. 스카이랩스는 다변화된 제품군을 통해 수집되는 일상 속 생체 데이터를 자체 AI 알고리즘으로 정밀 분석해 의료진의 진료 지원은 물론, 제약사 및 연구기관의 임상시험에 활용 가능한 고품질 데이터로 재생산하며 AI 의료데이터 생산 플랫폼으로서의 역량을 지속 강화하고 있다. 이병환 스카이랩스 대표는 “카트 오투 출시는 혈압을 넘어 멀티바이탈 모니터링 영역으로 다변화하는 전환점”이라며 “이번 국내 공급을 시작으로 향후 해외 시장으로도 공급을 확대하는 것은 물론, AI 의료 데이터 생산 플랫폼 기업으로서의 가치와 경쟁력을 지속적으로 입증할 것”이라고 말했다.

2026.10.01 15:21조민규 기자

"바이오헬스기업의 창의적인 아이디어가 잘 성장할 수 있도록 지원할 것"

“보건산업진흥원은 '바이오헬스 혁신 전문기관'으로서 중소‧중견기업의 창의적인 아이디어가 잘 성장할 수 있도록 지원하는 데 집중하겠다” 고상백 한국보건산업진흥원 원장은 29일 취임 첫 출입기자단과의 간담회에서 “바이오헬스산업은 국가의 미래 성장동력인 동시에, 지역·필수 의료와 초고령사회 돌봄과 같은 보건의료 현장의 난제를 해결하는 핵심산업이기도 하다”라며 “진흥원이 '바이오헬스 혁신 전문기관'으로 도약할 수 있도록 핵심 과제들을 차질 없이 추진해 나가겠다”라고 말했다. 핵심 과제로는 ▲'국가 바이오헬스 혁신정책 플랫폼' 역할을 확대 ▲의료데이터 활용과 실증 기반 확장을 통한 AI·디지털헬스 혁신 생태계 조성 ▲기술사업화 선순환 체계 구축 통한 보건의료 R&D의 실질적인 성과 창출 ▲산·학·연·병 협력으로 지역 내 연구와 혁신 작동하는 R&D 생태계 구축 및 지역 균형발전 지원 등을 제시했다. 고 원장은 “우선 보건산업 전주기를 아우르는 국가 바이오헬스 혁신정책 플랫폼 역할을 확대하겠다. 특히 진흥원 내 연구 및 정책 기획 기능을 강화하고, 학계·산업계와 협력해서 미래 성장동력의 발판을 마련하겠다”라며 “이와 함께 의료데이터 활용과 실증 기반을 확장해 AI·디지털헬스 혁신 생태계를 조성하고, AI 시대에 부합하는 보건산업 융합과 사회적 문제 해결을 적극 지원하겠다”라고 밝혔다. 이어 “또 보건의료 R&D의 실질적인 성과 창출을 위해 연구 결과가 실제 의료 현장에서 활용되고, 창업과 투자, 글로벌 진출로 이어지도록 '기술사업화 선순환 체계'를 구축하는 한편, 지자체와 대학, 병원, 기업 간의 협력을 실속있게 이끌어 지역 내에서도 연구와 혁신이 작동하는 R&D 생태계를 만들고, 지역 균형발전에도 힘을 보태겠다”라고 덧붙였다. 고 원장은 “큰 틀에서 보건산업의 패러다임이 바뀌는 것 같다. 기술을 넘어 사회현안 문제를 해결하고 국민이 체감하는 방향으로 가야한다는 생각”이라며 “진흥원 현안으로 기관 통합 이슈도 있지만, 국가 아젠다인 AI와 보건산업의 접목을 통한 국민건강 문제 해결, 보건산업에서의 투자형 R&D 등 추진 등도 빨리 해결해야할 현안”이라고 말했다. 또 “보건산업이 규제산업이지만, 규제로 인해 발전이 저해되는 부분은 개선이 필요하고, 특히 혁신기술이 신속하게 시장에 진입될 수 있도록 제도적 개선이 필요하다”라며 “보건산업은 전주기 지원이 중요하다. 연구개발에서 특허, 기술사업화, 궁극적으로는 경제성장에 이바지하기 위해서는 산학연병관이 선순환하는 체계를 만드는 것이 중요하고, 진흥원은 그걸 잘 지원하는 플랫폼 역할을 해야한다”라고 밝혔다. 특히 “진흥원 역할은 보건산업 육성, 연구개발 성과지표 만드는 것도 중요하지만 더 궁극적인 목표는 우리나라 경제 성장, 국민 건강과 삶의 질 확보. 진흥과 연구개발 성과는 궁극적 목표에 포함돼야 한다”라며 “진흥원은 집중해야하는 것은 중소, 중견기업의 창의적 아이디어가 전주기 지원체계 안에서 잘 성장하도록 돕는 것”이라고 강조했다.

2026.09.29 17:29조민규 기자

아이티아이즈-보건복지부 '한국형 ARPA-H' 선정

아이티아이즈는 2026년도 보건복지부 한국형 ARPA-H 프로젝트 사업에 공동연구기관으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제의 총 연구비는 160억원 규모다. 이번에 선정된 연구 과제는 필수의료분야 혁신을 위한 핵심사업으로, 연구는 오는 7월부터 본격적으로 착수하며, 단계 평가를 거쳐 최대 4.5년간 수행(연구비 지원 연 최대 40억원)될 예정이다. 아이티아이즈가 기술총괄로 참여하는 '지역완결형 AI 기반 암관리 통합 네트워크 구축' 과제는 수도권으로의 환자 집중 현상을 완화하고 지역 내에서 암 진료를 완결할 수 있는 의료체계 구축을 목표로 한다. 김영철 아이티아이즈 기술연구소장(전무)은 “이번 연구과제 선정은 아이티아이즈의 국가 보건의료 인프라 기간망 건강정보고속도로, 진료교류시스템 구축에 기여한 기술력과 바이오·의료 분야 AI 기술 연구 역량이 국가적으로 인정받은 의미 있는 성과”라며 “수도권으로 원정 진료를 가지 않고도 지역 주민들이 거주 지역에서 양질의 암 진료를 받을 수 있는 의료환경을 구축하는 데 기여하겠다”고 말했다. 이어 “이번 ARPA 국가 임무 수행을 통해 화순전남대학교병원과 공동 연구개발 중인 K-HOPE 한국인 암 특화 디지털 스마트 임상 플랫폼을 확장 연계하여 신약 개발의 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 연구개발에 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편 아이티아이즈는 신약개발 임상시험을 위한 AI 임상지원플랫폼 사업뿐 아니라 바이오·의료 데이터센터 사업 분야로 적극 확장하고 있다. 의료데이터 표준화, 통합 데이터레이크 구축, AI 비정형 검사정보 학습데이터 구축 등 국가 바이오데이터 인프라 사업에 참여하고 있으며, 향후 국가 AI 컴퓨팅센터와 연계한 초거대 AI 기반 바이오·의료 데이터 활용 사업 등도 추진해 대한민국 AI 의료데이터 생태계 조성에 역할을 한다는 계획이다.

2026.09.14 11:05조민규 기자

분당서울대병원, 미국 HIMSS와 업무협약

분당서울대병원은 지난 24일 싱가포르에서 열린 'HIMSS26 APAC' 행사에서 미국 보건의료정보관리시스템협회(HIMSS)와 디지털 헬스케어 및 의료 인공지능(AI) 혁신을 위한 업무협약을 체결했다. HIMSS는 이번 협약을 통해 분당서울대병원을 '글로벌 지식 및 연구 파트너'(Global Knowledge and Research Partner)로 공식 지정했으며, 협약 기간은 2029년 8월까지 3년이다. 이번 협약은 국내에서 검증된 임상 AI 기술과 운영 체계를 국제표준으로 넓히는 발판이 될 전망이다. 양 기관은 EMRAM·AMAM 등 HIMSS 평가 모델과 디지털 헬스 지표(DHI)를 연계한 국책 연구과제에 공동으로 참여하고, 의료 AI 자문과 국제 학술지 공동 기고, 주요 국제 학술대회 발표를 함께 추진하기로 했다. 또 공동 연구 성과와 AI 임상 사례는 세계 헬스케어 커뮤니티에 공유하며, 아시아를 비롯한 해외 병원 네트워크와의 협업도 단계적으로 넓혀나갈 계획이다. 전영태 분당서울대병원장은 “분당서울대병원은 스마트병원을 넘어 진료·연구·운영 전반의 의료 AI 대전환(AX)을 추진하고 있다”며 “HIMSS와의 협력을 통해 축적된 임상 데이터 분석 역량과 안전한 AI 운영 체계를 국제 표준으로 발전시키고, 환자 안전과 의료 질 향상에 기여하겠다”고 밝혔다. 한편 분당서울대병원은 그간 HIMSS의 평가 모델을 통해 데이터 및 AI 역량을 거듭 인증 받아왔다. 2010년 미국 외 지역에서는 처음으로 전자의무기록 성숙도 모델(EMRAM) 7단계 인증을 획득했고, 이후 아시아 최초로 4회 연속 최고 등급을 유지해 왔다. 최근에는 데이터 분석과 거버넌스 수준을 평가하는 '개정판 분석성숙도모델'(Modernized AMAM)에서도 아시아·태평양 지역 최초이자 세계 두 번째로 최고 등급인 7단계를 받았다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 주관하는 '2026년 AX-Ready(AICON) 시범사업'의 주관기관으로, 예방부터 진단과 치료, 사후관리에 이르는 환자 진료 전 과정에 AI를 적용하는 통합 모델을 실증하는 등 의료 AI 전환을 앞장서 이끌고 있다. 병원은 개별 기술을 도입하는 데 그치지 않고 진료와 연구, 운영 전반에 AI를 내재화하겠다는 구상이다.

2026.08.25 14:24조민규 기자

이병환 스카이랩스 "글로벌 의료데이터 생산 플랫폼 기업 될 것"

“스카이랩스는 세계 최초, 최고를 만드는 회사로 이미 해외에서 성장하고 있다.” 반지형 연속혈압계 '카트 비피'를 보유한 스카이랩스가 9월 초 코스닥 상장을 앞두고 'AI에 활용되는, AI로 만들어진 의료데이터 생산 플랫폼 기업'으로의 도약을 선언했다. 이 회사는 21일 기자간담회에서 핵심 제품 라인업과 글로벌 시장 확대 전략, 그리고 향후 의료 데이터 플랫폼 사업 구상을 발표했다. 임상 근거가 확인된 한국에서 만들어 세계로 향해 가는 제품 이병환 대표는 “스카이랩스는 의료계에서 필요로 했지만 없었던, 커프리스 연속혈압 모니터링 제품을 만든 회사”라며 “임상 근거가 있고 정확도를 입증한 카트 비피는 한국에서 만들어 세계로 향해 가는 제품”이라고 말했다. 스카이랩스의 커프리스 연속혈압계 제품군은 ▲병원 외래환자용 카트 비피 프로'(CART BP pro) ▲병원 입원환자용 '카트 온'(CART ON) ▲개인용 카트 비피'(CART BP)가 있다. 핵심제품 반지형 커프리스 혈압계 카트 비피 프로는 의료용 커프리스 혈압계로, 환자가 일상생활과 수면을 유지하면서 24시간 혈압변화를 측정할 수 있다. 6월 기준 국내 빅5 병원을 비롯해 상급종합병원 80.8%, 전국 병의원 1800개소 이상에 도입돼 있다. 회사에 따르면 카트 비피 프로의 최근 1년간 처방 건수는 7월말 기준 19만건을 넘어섰고, 국내 24시간 활동혈압검사 전체 처방 건수는 출시 1년 전(카트 비피 출시 전)과 비교해 52.7% 증가했다. 이 대표는 “우리는 연구인력 비중인 52.9%에 달하는 기술 기반 회사”라며 “병원에서 사용하기 위해 임상에서 입증된 제품이 필요한데 그동안에는 없었다. (24시간 연속혈압 모니터링은) 카트 비피가 최초이자 전세계 유일한 제품이다. 안정기 시험뿐 아니라 FDA와 유럽고혈압학회에서 검증 기준으로 제시한 임상 요구조건을 모두 만족했다”고설명했다. 멀티 바이터 모니터링, AI 의료데이터 플랫폼 사업으로 확장 스카이랩스는 향후 파이프라인을 혈압 모니터링 제품군 기반으로, 측정 가능한 다중생체신호(혈압·맥박·호흡수·체온·산소포화도 등), 즉 멀티 바이탈 모니터링 제품군으로 확대한다는 계획이다. 현재 병원 입원환자용 산소포화도 모니터링 '카트 온'은 허가를 완료해 사용되고 있고, 단일기기로 멀티 바이탈(혈압·맥박·호흡수·체온·산소포화도 + 심전도)을 측정하는 '카트 바이탈'은 제품이 완성돼 오는 4분기에 허가를 마무리한다는 계획이다. 중장기적으로는 당뇨/고지혈 모니터링을 위한 비침습 혈당/혈중지질 모니터링 제품도 준비 중이다. 이런 제품 확장은 의료데이터 사업과 연결된다. 의료기기 보급과 측정 가능한 생체신호가 늘어날수록 확보하는 데이터 역시 증가하는데 회사는 이를 통해 '기기보급 확대-고품질 의료데이터 축적-AI 및 임상 활용 확대-추가적인 사업 기회 창출'로 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 전략이다. 의료데이터 플랫폼 사업은 '카트 넷'을 중심으로 확대한다. 자체 의료기기를 통해 연속 혈압 멀티바이탈 데이터를 확보하고, 이를 임상시험, RWE, 원격 모니터링, 의료AI 등 다양한 의료영역에 활용하는 데이터 플랫폼 구조를 구축하고 있다. 이 대표는 “스카이랩스는 AI에 활용되는, AI로 만들어진 의료데이터 생산 플랫폼 기업”이라며 “생산된 의료데이터를 모으고 통합해 플랫폼에 적용하고, 현재 제약사, 임상시험 대행기관 등과 신약 임상 연구 적용을 위한 논의를 진행 중”이라고 말했다. 이어 “2027년 이후 24시가 활동혈압 데이터를 포함해 기존에 구하기 어려웠던 고품질 의료데이터 확보를 가속화하고, 독점적으로 확보된 데이터는 폭넓은 AI 분야에서 활용이 예상된다”고 덧붙였다. 해외는 성장이 확보된 시장…오므론, 오츠카 등과 본격 공략 스카이랩스가 집중 공략하는 시장은 해외다. 올해 상반기 매출 약 50억원 중 해외매출이 26억원(52%)으로 실적 비중도 높다. 이 대표는 “해외시장은 진출이나 성장 가능성을 보고 있는 것이 아니라, 현재 잘하고 있으며 성장하고 있는 시장”이라면서 “유럽의 경우 오므론헬스케어와 약국, 소비자 채널, 국가별 계약을 진행 중이고, 일본은 오츠카와 협력해 2028년부터 일본 병의원 도입 계획 등을 통해 내년 상반기까지 매출이 예정돼 있다”고 했다. 미국 시장 진입도 중장기 기업가치를 결정할 주요 변곡점이다. FDA와 커프리스 연속혈압계의 임상 프로토콜에 대한 협의를 진행해 왔는데, 미국 현지 임상을 거쳐 2027년 말 FDA 승인 완료를 목표로 하고 있다. 회사 측은 미국 진출 시 국내와 유럽에서 구축한 임상 및 사업 기반을 세계 최대 의료시장으로 확대하는 계기가 될 것으로 기대했다. 일반청약 8월26일, 27일…9월초 코스닥 상장 스카이랩스는 이번 상장을 통해 총 200만주를 공모할 예정이며, 공모희망가 밴드는 1만 3000원에서 1만 6000원이다. 총 공모 예정 금액은 260억원에서 320억원, 예상 시가총액은 약 2436억원에서 2999억원이다. 일반투자자 청약은 8월26일부터 27일까지 양일간 진행되며 9월 초 코스닥시장 상장을 계획하고 있다. 상장 주관 업무는 한국투자증권이 맡았다. 이병환 대표는 “국내 의료현장에서 검증한 기술과 사업모델을 기반으로 글로벌 시장 진출을 가속화하고, 혈압에서 멀티바이탈과 의료데이터로 사업영역을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라며 “제품이 확산할수록 신뢰할 수 있는 의료데이터가 축적되고, 축적된 데이터가 다시 새로운 의료와 AI 사업으로 연결되는 구조를 통해 글로벌 의료데이터 생산 플랫폼 기업으로 성장하겠다”고 자신했다.

2026.08.21 16:36조민규 기자

AI기본의료 추진…"지·필·공의료 공백 메우고 국민 생명 지킨다"

인공지능(AI) 기술을 활용해 지역·필수·공공의료 공백을 해소하고, 전국 어디서나 국민 모두가 일상에서 AI 의료혁신의 혜택을 고르게 누릴 수 있도록 하는 'AI 기본의료' 전략이 추진된다. 정부는 올해 하반기 '응급이송 인공지능 전환(AX)'과 '공공의료 AI 고속도로' 시범사업을 시작으로, 2027년에는 '한국형 소버린 의료 AI' 개발에 착수한다. 이를 통해 국민이 일상에서 AI 의료 혁신을 체감하고, 전국 어디서나 첨단 AI 의료 서비스를 누릴 수 있는 토대를 마련하겠다는 구상이다. 6일 한성숙 국무총리 주재로 열린 제12차 국가정책조정회의에서 '생명을 지키는 AI, 모두가 누리는 의료혁신'을 목표로 한 범정부 AI 기본의료 전략이 확정됐다. 관계부처가 함께 수립한 이번 전략은 ▲국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 의료혁신 ▲전국적인 AI 의료혁신 디지털 기반 구축 ▲지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 의료생태계 마련 등 3대 전략과 12대 중점 추진 과제로 추진된다. 동네에서도 대학병원급 AI 진료…한국형 소버린 의료 AI 개발 착수 우선 의료서비스와 관련해 동네에서도 대학병원급 AI 진료가 가능하도록 전국 보건소·보건지소 등 지역 보건의료기관과 취약지 일차의료기관에 진료·행정·건강관리를 보조하는 일차의료 AI 지원 도구(패키지)를 보급한다. 이를 통해 엑스레이 등 영상판독 지원, 진료 내용 자동 기록, 만성질환 관리 등 AI의 도움을 받는 꼼꼼한 진료가 가능해질 것으로 기대된다. 또 지역 공공병원에서도 수도권 대형병원 수준의 AI 의료서비스를 받을 수 있도록, 재정 여건상 첨단 AI 도입이 어려웠던 지역 공공병원을 위해 국가 GPU 기반 '공공의료 AI 플랫폼'에 전국 책임의료기관 72개소를 연결하는 '공공의료 AI 고속도로'를 구축한다. 올해 하반기 9개소 시범 개통을 시작으로 2027년 30개소, 2029년에는 72개소 전체로 확대할 예정이다. 이와 함께 노후화된 지방의료원 전산시스템도 클라우드 기반 첨단 정보시스템으로 교체해 지역 공공병원에서도 AI 기반 첨단의료 체계를 구현할 방침이다. 섬·산간 등 의료진이 부족한 지역에서는 방문간호사가 AI로 분석한 환자 정보를 바탕으로 원격지 의사와 협진하는 'AI 기반 비대면 재택협진'을 시범 적용해 먼 병원까지 가기 어려운 주민도 집에서 의사의 진료를 받을 수 있도록 한다는 계획이다. 응급환자 골든타임도 AI로 해소에 나선다. '(가칭)응급 통합 AI 플랫폼'으로 구급대 이송부터 적정 병원 선정까지 실시간 AI 분석해 구급차가 받아줄 병원을 찾지 못해 이송이 늦어지는 '응급실 미수용' 문제를 해소에 나선다. 올해 하반기 대구 지역에서 시범 적용하고 단계적으로 확산할 계획이다. 이와 함께 병원별 진료역량을 실시간으로 확인해 적기 이송을 돕는 '응급의료 정보망'을 고도화하고, 환자 분류·모니터링 등 응급실 내 의료진의 판단을 지원하는 '지능형(스마트) 응급실'도 개발한다. 병원 간 진료기록, CT·MRI 등 의료영상 공유체계 마련…AI 특화병원 구축 병원을 옮길 때마다 CD로 의료영상을 복사하거나 같은 검사를 반복하던 불편이 해소될 전망이다. 정부는 '나의건강기록(PHR)' 플랫폼을 기반으로 병원 간 진료기록과 CT·MRI 등 의료영상 공유 체계를 구축하기로 했다. 이와 함께 '국민 AI 건강비서'를 도입해 어려운 처방전과 검진 결과를 일상 언어로 쉽게 풀어서 설명하고 맞춤형 건강 가이드를 제공할 방침이다. 아울러 병원 방문부터 귀가까지의 전 과정을 AI로 지원하는 'AI 지능형 병원정보시스템'을 개발한다. 의료 현장에 AX 선도 모델을 구현하는 권역별 'AI 특화병원'을 구축·확산하는 한편, 진료·간호·수술·원무 등 병원 서비스 전반을 AI 기반으로 재설계해 환자들이 접수부터 퇴원까지 더욱 빠르고 편리하게 병원을 이용할 수 있도록 할 계획이다. 고성능 AI 분석을 바탕으로 희귀·난치질환 치료제 등 혁신 신약 개발을 가속화하고, 수술 로봇 등 피지컬 AI 개발도 추진한다. 이를 위해 유전체·세포 등 기초 바이오 데이터를 고성능 AI가 분석하는 통합 플랫폼 한국형 허깅페이스(AI 모델, 학습 데이터셋, 컴퓨팅 인프라를 지원하는 글로벌 AI 공유·활용 플랫폼)와 기업이 신약개발 과정에서 AI를 적극 활용하도록 돕는 국가 그래픽처리장치 기반 혁신 신약플랫폼 등 'K-AI 신약 플랫폼'을 구축한다. 관련해 12만명 규모의 국가 바이오 빅데이터를 구축해 올해 하반기 우선 개방하고, 임상·유전체 데이터를 신약·의료기술 연구개발에 적극 활용할 방침이다. 특히 기관마다 흩어져 있던 보건의료데이터를 안전하게 결합·개방하는 '국가 보건의료데이터 거점(허브)'을 구축하고, 이를 기반으로 국내 임상데이터와 독자 AI 모델에 기반한 '한국형 의료 AI'를 2027년부터 본격 개발해 지역 공공병원 중심으로 활용한다. 국민 신뢰 확보를 위한 안전장치도 마련한다. 우선 데이터 이용 제한, 유출 방지, 관리·감독 체계를 정비하기 위한 '디지털헬스케어법'(안) 제정 등을 통해 개인정보는 철저히 보호하면서, AI 시대에 맞게 가명정보 규제는 합리화한다는 계획이다. 또 국민이 안심하고 AI 의료를 이용할 수 있도록 의료 AI 윤리 지침을 마련해 현장 적용을 추진하고, 데이터 민감성과 민간 클라우드 활용 수요를 고려한 '(가칭)보건의료 보안 지침'도 마련할 예정이다. AI 의료기술 사용 보상은 기본, AI 기술 통한 의료성과도 평가·보상 검토 지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 의료생태계를 마련하기 위해 적절한 보상 방안 마련과 지역 거점 등을 통한 활성화도 추진한다. 우선 의료 AI를 현장에 안정적으로 정착시키기 위해 AI 도입에 따른 최적 의료서비스에 대한 적정 보상 체계를 마련한다. 이를 통해 개별 AI 의료기술의 사용에 보상하는 현행 방식과 함께, AI 기술의 의료성과를 평가·보상하는 체계 등을 폭넓게 검토한다. 이를 통해 병원과 의료진이 AI를 도입하면 그 혜택은 더 나은 진료로 국민에게 돌아갈수 있도록 한다는 계획이다. 또 지역 국립대병원의 연구개발(R&D) 투자를 확대해 지역병원의 연구 역량과 데이터 활용 기반을 강화하고, 바이오헬스케어·로봇 등 지역 특화사업과 연계해 지역 AX 거점도 조성한다. 이를 통해 지역병원이 AI 의료혁신의 주역으로 성장하고, 지역 경제에도 새로운 활력이 될 것이라는 기대다. 이와 함께 AI·바이오헬스 분야의 해외 유수 연구자를 유치하고 국내 우수 AI 의료 융합 인재를 양성에도 투자할 계획이다. 이외에도 차별 없는 AI 기반 보편적 건강보장 실현을 위한 글로벌 협력 거점으로 세계보건기구(WHO) AI 허브를 국내에 설립하고, 'AI 기본의료 모델'을 글로벌 보건 표준으로 확산시킨다. 나아가 오는 10월 개최 예정인 제5차 세계 바이오 서밋을 계기로 '(가칭)AI 헬스케어 서울선언문' 발표 등도 추진한다. 한 총리는 이날 회의에 앞서 “어제까지 대통령 주재 업무보고를 통해 각 부처의 정책방향과 주요과제를 점검했다. 이제는 실행의 시기”라며 “대책 발표는 일의 끝이 아니라 시작이다. 오늘의 논의가 일상생활의 변화로 이어지도록 부처간 칸막이를 넘어 정책과 역량을 연결하고, 문제해결을 위해 현장의 목소리를 충분히 듣고 끝까지 책임 있게 추진할 것”이라고 말했다. 정은경 보건복지부 장관은 “AI는 지역·필수·공공의료의 공백을 메우고 국민의 생명을 지키는 도구”라면서 “이번 AI 기본의료 전략 의결을 계기로 국가AI전략위원회, 과학기술정보통신부 등 관계부처와 함께 전국 어디서나 국민 모두가 AI 의료혁신을 체감할 수 있도록 전략을 차질 없이 이행하겠다”라고 밝혔다.

2026.08.06 14:58조민규 기자

[인사] 보건복지부

◇실장급 ▲대변인 권병기 ▲지역필수공공의료실장 손영래 ◇국장급 ▲의료자원정책관 임을기 ▲건강보험정책국장 유주헌 ▲지역필수의료정책관 고형우 ▲공공의료정책관 이중규 ◇과장급 ▲혁신행정담당관 김정연 ▲복지정보운영과장 임장호 ▲기금운용관리과장 임현규 ▲장애인건강과장 김성철 ▲보건의료정책과장 김영학 ▲의료체계혁신과장 양정석 ▲의료인력정책과장 정연희 ▲혈액장기정책과장 허창호 ▲지역의료인력양성과장 민차영 ▲국립대병원정책과장 김도균 ▲재난의료정책과장 박성원 ▲기금운용제도과장 백진주 ▲의료인공지능데이터정책과장 박정환 ▲지역필수의료총괄과장 이영재 ▲공공의료정책과장 백형기 (발령일자: 2026. 7. 21.) ◇과장급 ▲감사담당관 정도희 ▲규제개혁법무담당관 이두리 ▲제약바이오산업과장 오성일 (발령일자 : 2026. 7. 22.)

2026.07.20 17:04조민규 기자

"건강정보는 상품 아닌 국민 삶"...디지털 헬스케어법 폐기 목소리↑

디지털 헬스케어법 제정에 대한 반대가 거세다. 국민의 의료정보를 기업이 이윤을 창출하는 상업적 활용을 지원하는 법이라는 이유다. 의료민영화 저지와 무상의료 실현을 위한 운동본부(무상의료운동본부)와 건강보험 빅데이터 민간개방 저지 공동행동은 22일 오후 1시 국회 앞에서 '의료민영화 추진을 위한 디지털헬스케어법안 즉각 폐기 촉구' 기자회견을 개최했다. 이들은 디지털헬스케어법이 국민 의료정보·진료기록을 마음대로 팔아넘기는 법안이라며 강하게 규탄했다. 한성규 무상의료운동본부 공동집행위원장(민주노총 부위원장)은 “이 법은 이름만 디지털헬스케어 지원법이다. AI와 디지털기술을 활용해 국민에게 이로움을 주는 법으로 보이지만, 실상은 국민의 건강정보를 기업의 이윤 창출의 수단으로 활용하기 위한 건강정보 산업화법이며, 민간 의료민영화를 촉진하는 법”이라고 주장했다. 한 위원장은 “법안을 들여다보면 보건의료 정보를 개인의 동의 없이 가면 정보로 기업이 활용할 수 있도록 허용하고, 국민의 의료정보 수집과 전송까지 마음대로 할 수 있는 내용을 담고 있다”며 “정부와 국회는 이를 혁신이라고 말한다. 윤석열 정부가 데이터는 돈이라고 솔직하게 말했던 것과 달리, 어떻게 국민주권 정부를 선언한 이재명 정부가 이것을 혁신이라고 말할 수 있나”라고 비난했다. 이어 “의료정보는 개인의 질병과 치료 이력, 건강상태 등 포괄적인 내용이 담긴 매우 민감하고 광범위한 개인정보인데 민간 기업들이 마음껏 활용할 수 있는 길을 열어주겠다는 것”이라며 “정부와 국회는 개인의 중요한 의료정보인 만큼 안전하게 활용할 수 있도록 하겠다고 하지만, AI산업의 성장과 민감정보의 보호는 결코 양립할 수 있는 문제가 아니다”라고 강조했다. 또 “데이터의 수집과 연계, 개방이 확대될수록 정보 유출과 오남용의 위험 또한 커질 수밖에 없고, 그 피해는 결국 환자와 시민에게 돌아갈 것”이라고 우려했다. 한 위원장은 “이 법은 각종 실증 특례와 규제 완화 조항을 통해 충분히 검증되지 않은 서비스의 시장 진입을 허용하고 있다. 건강은 상품이 아니고, 정보는 기업의 돈벌이 수단이 아니다”라며 “국민의 건강권은 어떤 산업 정책보다 우선돼야 하는 것으로 혁신의 외피를 쓰고 개인 정보의 자기결정권을 침해하고 의료 공공성을 훼손하는 디지털헬스케어 법안의 즉각 폐기를 촉구한다”고 밝혔다. 김현진 한국노총 상임부위원장은 역시 “정부가 인공지능산업과 의료서비스를 발전시켜야 한다는 명분으로 디지털 헬스케어법 제정을 추진하고 있다”면서 “이 법은 국민과 환자의 건강을 위하기 보다는 기업의 데이터 접근권을 보장하는데 방점이 있다. 하지만 건강정보는 일반적인 개인정보와 차원이 다른 그 사람의 삶과 노동, 가족과 사회적 위치를 보여주는 가장 민감한 개인정보”라고 지적했다. 이어 “정부와 국회는 가명정보이기 때문에 안전하다고 하지만 사실과 다르다. 한번 유출되면 되돌릴 수 없다”며 “가명 처리는 개인정보의 일부를 삭제하거나 대체하는 기술적 조치일뿐, 추가 정보를 결합하면 개인을 다시 식별할 수 있는 가능성이 존재한다”고 말했다. 또 “기술은 빠르게 발전하고 인공지능은 더욱 강력해지고 있다. 기업들은 이미 금융·소비·위치·통신 등 다양한 정보를 대량으로 보유하고 있다”면서 “정부도 저위험 등으로 표현하는 걸 보면 100% 안전하다는 약속을 하지 못하는 것이다. 정부가 국민의 건강정보를 지키기 위한 방법을 찾아야 한다”고 강조했다. 김 부위원장은 “문제가 발생하면 징벌적 손해배상으로 대응하겠다고 하지만 개인정보 침해는 사고가 발생한 뒤 처벌한다고 해결되는 문제가 아니다. 때문에 건강정보 정책은 사후 처벌보다 사전 예방이 우선돼야 한다”며 “우리가 불안해하는 것은 안전 장치가 부실한데 산업계의 요구만 들으려고 하기 때문”이라고 꼬집었다. 이어 “건강정보는 상품이 아닌 국민의 삶이며 권리다. 건강정보의 주인은 정부도, 기업도 아닌 국민이고, 국민은 데이터 제공자가 아니라 권리의 주체”라며 “시장에는 공익이 존재하는 않는다. 기업, 보험사, 플랫폼, 제약회사 역시 자신들의 이익을 위해 가명정보를 활용할 것이다. 수십 년 동안 모인 사회적 자산인 국민의 건강정보가 기업의 돈벌이 수단이 돼서는 안 된다”라고 밝혔다. 대기업도 보안 뚫려…유출되면 치명적, 제한적 활용돼야 정보관련 전문가 역시 부정적 의견을 제시됐다. 오병일 디지털정의네트워크 대표는 “지금 복지부가 추진하고 있는 디지털 헬스케어법의 가장 큰 문제점은 민감한 보건의료 개인정보의 대규모 집적과 활용을 허용하고 있다는 것”이라며 “개인의 내밀한 사생활에 부정적 영향을 미칠 수 있고, 유출돼도 변경이 불가능한 의료정보의 특성을 고려해 매우 치명적인 문제”라고 지적했다. 그는 “제9조에서 복지부가 보건의료 정보 사업을 명분으로 공공기관뿐만 아니라 의료기관으로부터 보건의료 개인정보를 수집하고 플랫폼을 통해 연계 집적할 수 있도록 하고 있고, 자료 제공 요청을 받은 기관들은 특별한 사유가 없으면 그 요청을 따라야 한다”라며 “비록 가명 처리 후 제공한다고 하지만 다양한 기관들로부터 수집한 개인정보가 집적될 경우, 나아가 유전정보와 같이 가명처리 자체가 불가능한 정보 역시 결합될 경우 개인이 재식별될 위험은 매우 크다”라고 주장했다. 이에 공익목적의 업무를 위해 보건의료 개인정보를 활용할 필요성이 있다 하더라도 이는 매우 제한적으로 이뤄져야 한다고 강조했다. 오 대표는 “법안이 질환별 연구기반 조성 및 데이터 관리보호를 위한 데이터셋 구축과 같이 플랫폼을 통해 상시적으로 결합된 보건의료 개인정보를 집적할 수 있도록 하는 것은 매우 위험한 일”이라며 “그 가치가 매우 크기 때문에 해킹이나 내부자의 유출과 같은 방식으로 개인정보가 유출될 가능성이 매우 크다. 최근 통신사, 쿠팡, 티빙 등 대기업에서도 기본적인 보안조치 미비로 수천만건의 개인정보가 유출되는 현실을 고려하면 이렇게 모인 보건의료 개인정보가 안전하게 관리될 것이라고 기대하기 힘들 것”이라고 강조했다. 보건의료 개인정보가 마이데이터 사업을 통해서도 집적될 수 있다고도 우려했다. 오 대표는 “개인정보 보호법에 근거해 보건의료 마이데이터 사업이 추진되고 있지만 보다 확실하게 의사의 진료나 약사의 조제기록도 마이데이터를 통한 전송 대상으로 규정하고 있다”며 “개인 정보위가 정보주체의 권리를 보장하기 위한 것으로 포장하고 있지만 처음부터 개인정보의 상업적 활용을 활성화하기 위한 목적으로 만들어진 것”이라고 말했다. 특히 “마이데이터에 쌓인 개인정보는 가명처리된 것이 아니라 개인정보 원본이며 이것이 유출될 경우 발생할 수 있는 피해는 너머나 클 수 있다”라며 “또 개인정보 유출로 인한 피해에 그치지 않고 더 심화시키는 것은 마이데이터 사업자로 통신, 금융 등 다른 분야도 마이데이터 사업자를 겸할 수 있다는 것이다. 이는 개인정보보호위원회에서도 확인했고, 법원에서도 명시적인 금지규정을 두고 있지 않다. 즉 보건의료 개인정보에만 한정되는 것이 아니라 당사자의 다른 분야 개인정보까지 모두 통합되고 분석에 활용될 수 있다”고 주장했다. 그는 “헬스케어 산업은 정부 주체의 정보인권을 침해하지 않는 방식으로 이뤄져야 하지만, 해당 법안은 헬스케어 산업 육성을 명분으로 민감한 개인의료정보를 수집, 하고 상업적 목적의 활용을 활성화하는 것에 중점을 두고 있다”며 “이에 현재의 법안을 폐기하고 보건의료 개인정보에 대해 포괄적으로 관할하는 법안을 만든다면 보건의료 정보의 특성을 고려해 개인정보 보호법보다 오히려 더 엄격하게 규율하고 보호하는 내용을 중심으로 해야 할 것”이라고 첨언했다. 기술 발전 위한 필요성은 인정…엄격한 안전장치 필요 김성주 한국중증질환연합회 대표가 환자측 입장을 대변해 나섰다. 그는 “환자의 의료정보는 기업의 자산이 아니라 국민의 권리다. 우리는 단순히 개인정보 보호 문제를 이야기하고자 이 자리에 선 것이 아니라 의료의 공공성과 환자의 권리를 지키기 위해 이 자리에 섰다”라며 “정부와 국회는 디지털 헬스케어산업 육성과 바이오산업 경쟁력 강화를 이야기하고 있다. 그러나 그 과정에서 가장 중요한 국민과 환자를 위한 정책인지 묻고 싶다”고 말했다. 김 대표는 “중증질환자의 정보는 환자와 가족이 감당해 온 삶의 모습이다. 그런 소중한 정보가 산업 발전이라는 이름 아래 기업의 수익 창출 수단으로 활용돼서는 절대 안된다고 생각한다”면서 “이미 여러 산업 분야에서 플랫폼, 기업 중심의 시장 구조가 어떤 결과를 가져오는지 수없이 경험해 왔다. 처음에는 혁신과 편의를 약속하지만 결국 데이터와 특정 기업에 집중되고 이용자들은 그 구조에 종속되고 만다”고 지적했다. 반면 환자의 치료를 위한 부분도 고려해야 한다고 밝혔다. 김 대표는 “희귀중증질환자의 현실도 외면할 수 없다. 오늘도 수많은 환자들이 치료제가 없어 고통받고 있으며, 신약과 새로운 치료기술이 기다리고 있는 실정”이라며 “조건적인 예방은 반대하지만 환자를 위한 기술혁신은 필요하다고 생각한다. 환자의 권리를 최우선으로 보장하면서도 공익적 정보는 가능하게 하는 사회적 통제와 공공적 관리체계는 반드시 필요하다고 생각한다”고 말했다. 아울러 “의료데이터는 국가가 책임 있게 관리해야 하며 활용이 필요하다면 엄격한 안전장치와 투명한 심사체계, 환자 참여와 공명한 감시는 반드시 필요하다고 생각한다”면서 “우리는 기술 발전을 반대하는 것이 아니다. 의료의 공공성을 훼손하고 환자의 권리를 침해하는 방식의 어떤 것도 찬성할 수 없다. 환자는 데이터 제공자가 아니라 권리의 주체로 존재해야 한다. 정부와 국회는 산업게의 요구보다 환자와 국민의 목소리를 먼저 듣고 실천해야 한다”고 강조했다.

2026.06.22 16:06조민규 기자

'복구 불가능' 의료정보…보안 투자 이제는 필수

지능화된 인공지능(AI)이 일상의 모든 영역을 파고드는 대전환의 시대, 기술의 화려한 도약만큼이나 시급한 과제는 바로 그 이면에 자리한 '디지털 신뢰'를 단단히 구축하는 일입니다. 지디넷코리아는 "AI 기술이 서 말이라도 보안으로 꿰어야 보배"라는 슬로건 아래, 약 두 달간 '2026 디지털 트러스트' 연중 기획 연재 및 캠페인을 진행합니다. 해킹·딥페이크·가짜뉴스·랜섬웨어 등 진화하는 보안 위협 속에서 단순한 기술 편익을 넘어 '안전한 AI 생태계'를 조성하기 위한 공론의 장을 마련하고, 기술과 보안이 공존하는 지속 가능한 디지털 미래의 이정표를 제시하고자 합니다. [편집자주] 헬스케어와 AI 기술의 접목으로 의료정보(의료데이터) 활용 논쟁도 새로운 국면을 맞이하고 있다. 의학 발전과 미래 성장 동력 확보를 위해 규제를 완화해야 한다는 목소리가 높지만, 현장의 보안 실태는 기술의 속도를 따라가지 못하고 있기 때문이다. 전문가들은 의료정보가 유출될 경우 사후 수습이 불가능한 '치명적 민감 정보'인 만큼, 공격을 버텨낼 수 있는 강력한 보안 인프라 구축이 선행돼야 한다고 입을 모은다. 침해 시도는 대형병원, 피해는 중소병원에 집중 의료데이터의 가치가 높아지면서 이를 노리는 사이버 공격은 급증하고 있다. 한국사회보장정보원이 지난달 발간한 이슈&트렌드 '의료기관 진료정보 보호를 위한 제언'(박홍석 고려대의료원 의학지능정보본부장)에 따르면 국내 의료기관 침해사고 인지 건수는 2020년 18건에서 2024년 71건으로 약 4배 증가했다. 대표적으로 ▲서울상급종합병원 웹셸 공격으로 약 83만명 개인정보 탈취(2021년, 북한 소행 추정) ▲지방상급종합병원 권역심뇌혈관질환센터 관리자 페이지 해킹 및 텔레그램 공개(2024년 11월) ▲대한결핵협회 백업 개발 서버 해킹 15만여명 정보 해외 유출(2024년 9월) 등이 있으며, 특히 2026년 2월 국내 상급종합병원의 전산망이 잇따라 랜섬웨어에 감염된 사건은 국내 의료기관 사이버 위협이 현실화되고 있는 사례로 지적되고 있다. 특히 최근에는 단순히 데이터를 탈취해 다크웹에 판매하는 수준을 넘어, 병원 전산망 전체를 마비시켜 인명 인질극을 벌이는 랜섬웨어 공격이 현실화되고 있다. 문제는 의료기관 간의 극심한 '보안 양극화'다. 보안 인력과 예산이 비교적 풍부한 상급종합병원의 경우 제로 트러스트(Zero Trust) 접근 통제나 실시간 이중화 백업 시스템을 도입하며 방어벽을 높이고 있다. 반면 보안 예산이 연간 2천만~5천만원 선에 불과한 중소병원과 의원급 의료기관은 해킹 공격에 더욱 취약하다. 2024년 의료기관 보안관제(ISAC) 탐지 기준 상급종합병원에 대한 침해 시도가 5만7623건(76%)으로 집중되어 있으나, 실제 침해사고 발생은 의원급(49.5%)에서 가장 높았다. 또 2024년 진행된 한 실태조사(표본 135개 기관)에서는 예산 부족(53.5%)과 전문인력 부족이 보안체계 도입・운영의 주된 장애요인으로 나타나기도 했다. '인적 오류'와 '원격 접속'…뚫리는 경로도 다변화 의료 보안의 위협은 단순한 외부 해킹에만 그치지 않는다. 내부 직원의 관리 부실이나 오작동으로 인한 '인적 오류'가 대규모 유출로 이어지는 사례가 적지 않다. 지난 3월 소위 빅5 병원 중 하나인 서울대학교병원에서는 병원 직원 간 메일을 발송하던 중 오입력으로 1명의 수신자에게 잘못 발송돼 논란이 된 바 있다. 당시 메일에는 산모와 신생아의 식별정보(이름·환자번호·산모 생년월일 등), 임신 관련 정보, 출산이력, 태아 이상 및 선천성 질환 정보, 신생아 질환 및 합병증 정보, 산모(보호자) 배경 및 생활정보(직업·소득수준 등) 등 민감정보가 대거 담긴 것으로 알려졌다. 병원 측은 메일 수신자 및 메일 운영자에게 삭제를 요청했고, 개인정보보호위원회와 교육부에도 신고했다고 밝혔지만, 정보가 유출된 당사자의 불안감을 해소할 방안은 사실상 없는 것이 현실이다. 또 코로나19 이후 의료진의 원격 진료나 재택근무, 유지보수 업체의 원격 접속이 늘어나며 다크웹 등에서 유출된 관리자 계정 정보를 통해 침투하는 방식도 늘고 있으며, 진료실 내 IP카메라, 환자 모니터링 장비 등을 해킹하는 시도도 늘고 있다. 일례로 서울의 한 성형외과는 진료실 및 탈의실에 설치된 IP카메라가 해킹당해 환자들이 시술을 받는 모습이 담긴 영상 파일이 해외 성인 사이트 등에 유출되기도 했다. 뿐만 아니라 클라우드를 도입하는 병원이 증가하며 데이터 저장소의 접근 권한을 잘못 설정해 노출되거나, 퇴사한 의료진 또는 계약이 종료된 외주 업체의 삭제되지 않은 계정을 이용해 유출되기도 한다. 개인 의료정보의 활용 논쟁은 '진행형' 현재 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법, 2020년 8월5일 시행)의 개정으로 주민등록번호나 이름 등 개인식별 가능 정보를 삭제한 의료데이터는 개인의 동의 없이도 연구나 상업적 목적으로 활용할 수 있다. 의료정보는 활용 범위와 주체를 놓고 오랫동안 논쟁이 이어지고 있다. 개인 건강관리나 공적 연구분야에서의 활용은 어느 정도 공감대가 형성되는 분위기지만, 산업분야에서 활용에 대한 거부감은 큰 상황이다. 특히 의료정보 활용에는 유출과 오남용의 위험성이 큰 벽으로 작용하고 있는데, 식별정보를 넘어서는 질병이력, 유전체 정보 등의 민감정보이기 때문이다. 개인 의료정보 활용에 반대하는 측은 병력 등이 담긴 의료정보는 타인이 알 경우 회복 불가능한 정신적·사회적 피해를 볼 수 있으며, 특히 특정 질환의 경우 소비자의 보험 가입을 거부하거나 직장에서 불이익을 받을 수 있다는 우려를 제기하고 있다. 반면 의학계에서는 개인 맞춤치료나 희귀난치성 질환의 원인 규명 등 의학 발전을 위해서는 현재보다 더 많은 정보가 담긴 의료데이터의 활용을 요구하고 있으며, 산업계에서는 헬스케어산업을 국가 미래성장동력으로 성장시키기 위해서는 인공지능과 의료정보를 결합한 의료 솔루션 개발에 적극 나서야 하는데 현재의 과도한 규제로 인해 글로벌 시장 경쟁에서 뒤처질 수 있다고 주장하고 있다. 하지만 논쟁의 핵심은 데이터를 안전하게 다룰 수 있다는 '디지털 신뢰'(Digital Trust)의 확보에 있다. 기업들은 가상 공간에서 조회만 가능하고 저장은 불가능한 폐쇄형 데이터센터를 운영하는 등 기술적 대안을 모색하고 있으며, 정부는 한국사회보장정보원 등을 통해 의료분야 사이버 위협 대응 체계를 민간 부문까지 확대 지원하고 있다. 개인의 의료정보는 한번 유출되면 최근의 통신사 사태처럼 '유심 교체'나 '비밀번호 변경'으로 해결할 수 없다. 우선은 보안 강화를 위한 적극적인 투자와 시스템 구축을 서둘어야 한다는 목소리에 귀 기울여야 한다. 그 뒤에 혁신과 공익을 위한 데이터 활용, 개인정보 보호와 윤리적 기준을 철저히 지키는 균형을 찾아가는 사회적 논의를 진행하는 것이 필요해 보인다.

2026.05.27 15:08조민규 기자

임상시험 성과, AI 조기 도입 기업 중심으로 격차 보여

메디데이터 '2026 임상시험에서의 AI 현황' 보고서 공개 최근 임상시험 산업에서 인공지능(AI) 활용 논의가 새로운 단계로 확장되고 있는데, 지난해까지 업계의 관심이 'AI를 도입할 것인가'에 머물렀다면, 올해는 실제 임상 운영 전반에서 AI를 어떻게 확장하고 실질적 성과로 연결할 것인가로 논의의 중심이 이동하고 있다. AI는 조기에 도입할수록 임상시험의 속도와 품질, 운영 효율성 전반을 빠르게 높이며 업계 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 메디데이터는 2026 AI 리포트 '임상시험에서의 AI 현황'(The State of AI in Clinical Trials)을 통해 임상시험 분야에서 AI가 초기 실험 단계를 넘어 실질적 운영 및 성과 실현 단계로 전환되고 있다고 제시했다. 보고서는 에베레스트 그룹과 공동으로 2026년 초 전세계 200명의 임상 연구 전문가를 대상으로 AI 투자 전망, 활용성과 등에 대한 설문을 진행했는데, 조사에 따르면 응답자의 92%는 향후 1~2년 내 AI 투자 확대를 계획하고 있으며, 응답자의 82%가 AI 도입을 통한 투자수익률(ROI)이 2~3배에 이를 것으로 기대한다고 밝혔다. 이는 AI가 단순 효율화 도구가 아닌 장기적인 임상시험의 핵심 역량으로 인식되고 있으며, 임상시험 분야에서 AI에 대한 기대감이 매우 높다는 점을 보여준다. 기업의 효율화 관리 지표인 ROI 달성 시점에 대해서는 단기 성과보다 중장기적 관점이 우세했다. 12개월 이내 ROI 달성을 기대한 비율은 13.5%였던 반면, 13~24개월 내 투자 회수를 예상한 비율은 응답자의 약 3분의 2 수준(63%)이었다. 특히 AI는 고빈도 및 규칙 기반 업무에서 빠르게 가치를 보이는 것으로 나타났다. 응답자의 46.5%는 업무 자동화, 데이터 정제, 쿼리 해결 등에서 기대 이상의 개선을 경험했다고 답해 초기 성과를 입증하고 있는 것으로 나타났다. 메디데이터 보고서는 AI 활용 경험이 18개월 이상인 기업에서 조기도입의 성과에 주목했는데, 임상 운영 전반에서 성과가 보다 빠르게 축적되며 운영 효율성 개선을 넘어 핵심성과지표(KPI)에서 전체 응답군 대비 우수한 성과를 보인 것이다. 설문 결과, 임상시험 기간 단축에서 기대 이상의 개선을 경험한 비율은 조기 도입 기업 29.7%로, 전체 응답군(15%)의 약 2배에 달했다. 프로토콜 이탈 감소 역시 조기 도입 기업이 40.5%로 전체 응답군(26.5%) 대비 높은 수준을 보였으며, 워크플로우 자동화 또한 62.2%로 나타나 전체 응답군(46.5%)을 웃돌았다. 특히 AI 조기 도입 여부에 따른 성과 격차는 향후 2~3년간 더욱 벌어질 것으로 전망됐다. 이에 보고서는 현재 데이터 인프라, 거버넌스 체계, 조직 전반의 AI 리터러시에 투자하는 기업이 향후 임상시험 혁신을 주도할 기반을 확보할 수 있다고 제시했다. 또 응답자의 31%는 향후 AI가 프로토콜 및 운영 시뮬레이션에 활용될 것으로 전망했으며, 26.5%는 향후 2~3년 내 디지털 트윈이 환자, 기관, 임상시험 결과를 모델링하는 핵심 기술로 활용될 것이라고 답했다. AI는 이제 임상시험 프로세스의 특정 단계를 지원하는 데 머무르지 않고, 연구 설계 가장 초기 단계의 의사결정부터 규제 기관 제출을 위한 최종 단계에 이르기까지 임상시험 라이프사이클 전체를 아우르고 있다. 메디데이터는 보고서를 통해 2026년부터 2030년까지 향후 5년간 임상시험 분야에서 AI 활용이 빠르게 확산할 것으로 전망했다. 보고서에 따르면 AI 적용 초기 단계에 있는 기업들은 향후 18~24개월 내 첫 번째 전체 구현 주기를 완료할 것으로 예상했으며, 2028년까지 AI를 실제 업무에 도입하는 기업 비율은 현재 대비 2배로 확대될 것으로 전망했다. 반면 2027년에도 탐색 단계에 머무는 기업은 시장 경쟁력 확보에 불리해질 가능성이 크다고 분석했다. 특히 프로토콜 설계 및 최적화는 향후 AI의 대표적 활용 분야로 부상할 것으로 전망된다. 보고서는 언어모델 역량 고도화, 프로토콜 성과 데이터 축적, 규제기관의 AI 기반 개발 도구에 대한 관심 확대가 맞물리면서, 2027~2028년경 AI 기반 프로토콜 설계가 임상시험 운영의 핵심 영역으로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 이를 통해 프로토콜 변경을 줄이고 환자 등록 효율을 높이는 동시에 전체 임상 개발 기간 단축에도 기여할 수 있을 것으로 예상했다. 또 에이전틱 AI는 규칙이 명확하고 반복성이 높은 업무를 중심으로 적용 범위를 넓혀가 향후 2~3년 내 쿼리 해결, 규제 제출 현황 추적, 방문 일정 자동화, 위험 점수 기반 모니터링 등 조치 등 일부 워크플로우에서 자율적 의사결정 기반 AI 활용이 확대될 가능성이 크다는 분석이다. 메디데이터의 아시아·태평양 지역 마케팅 총괄 김혜지 상무는 “이제 임상시험에서 AI활용은 단순 도입 여부가 아닌 어떻게 활용할 것인가를 고민해야 하는 시점이다. 조기에 도입한 기업과 그렇지 않은 기업들의 성과의 차이가 점차 벌어지는 상황에서 기업들은 AI 적용 가능 업무를 선제적으로 식별하고, 인간의 감독 체계를 유지할 수 있는 임상 운영 워크플로우를 재설계할 필요가 있다”고 전했다. 한편 메디데이터는 3만 8000건 이상의 임상시험 데이터와 1200만명 이상의 환자 데이터를 기반으로 플랫폼 전반에 AI 기능을 내재화하고 임상시험 전 주기를 지원하고 있다. 또 임상시험 전 과정에서 필요한 인사이트를 제공하고 환자 등록 전부터 결과를 모델링하며 업무 프로세스를 자동화함으로써 임상시험 시간과 비용, 운영 부담을 줄이며 신약 개발을 가속화하고 있다.

2026.05.20 07:48조민규 기자

잇피, 보건복지부 의료 AI 바우처 사업 선정

피는 보건복지부와 한국보건의료정보원이 주관하는 '2026년 의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업' 대형 과제에 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제는 3억2천만원 규모로, 서울아산병원, 삼성서울병원 등 국내 주요 의료기관을 임상 협력 파트너로 하여 함께 수행할 예정이다. 이번 사업을 통해 잇피는 임상 의사결정 지원 및 수술 교육플랫폼 '링닥 아틀라스'(RingDoc Atlas)의 다기관 임상데이터 활용 기반 확보에 본격 착수한다. 링닥 아틀라스는 기존에 흩어져 있던 임상 정보, 의료 영상, 기능평가 데이터를 한 플랫폼에서 통합 분석·시각화해 의료진의 진단 및 치료 의사결정을 지원하는 서비스다. 실제 환자의 임상데이터를 기반으로 한 예후 예측, 국내 근골격계 분야 전문의들의 수술 영상 조회, AI 기반 논문 요약 등의 기능을 제공해, 기존에는 각각 따로 찾아야 했던 데이터들을 한곳에서 확인할 수 있어 바쁜 임상현장의 의료진에게 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다. 지금까지 근골격계 분야는 타 의료 영역에 비해 AI 임상 적용이 상대적으로 더디게 진행돼 왔다. X-ray, MRI 등 특정 영상 하나를 분석하는 데 집중된 기존 AI 솔루션들은 증상, 기능평가, 치료 경과와 같은 환자의 특성 및 상황을 함께 고려해야 하는 근골격계 진료의 특성을 충분히 반영하지 못했기 때문이다. 잇피는 이번 과제를 통해 뉴스위크 선정 2026 세계 병원 순위에서 국내 1·2·3위를 기록한 삼성서울병원·서울아산병원·세브란스병원 등과 함께 다기관 임상데이터를 링닥 아틀라스에 통합 적용하며, 진료현장에서 작동하는 AI 의사결정 지원 체계 구축에 나선다. 한편 잇피는 오는 5월30일 어깨 관절 분야 국내 최고 권위자들이 집결하여 실제 수술 시연을 선보이는 '제16회 경희·명지 견관절 라이브 심포지엄'(제19차 경희 견관절 Live)에 공식 부스로 참여해 '링닥 아틀라스'와 '링닥 케어'를 전문 의료진들에게 직접 선보일 계획이다.

2026.05.17 10:40조민규 기자

해결 어려운 보건의료 난제, 'AI 기본의료'가 해결책 될까

보건의료는 시장 자체적으로 해결이 어려운 만큼, 정부도 많은 부분을 관여하고 있지만 여전히 건강 불평등은 난제로 남아있다. 이러한 가운데 인공지능(AI)이 패러다임의 변화를 만들어 낼지 관심이 모이고 있다. 30일 열린 AI 기본의료 제1차 전문가 정책 간담회에서는 현재 우리나라 보건의료 체계가 직면한 구조적 문제를 해결하기 위한 대안으로 '지·필·공 AI 대전환(AX)'을 논의했다. 박정환 보건복지부 보건의료데이터진흥과 과장은 '보건의료 난제 해결을 위한 AI 기본의료'를 주제로 한 발제에서 “새로운 기술이 의료 난제 해결의 해법이 될 수 있다”고 밝혔다. 박정환 과장은 “현 보건의료는 지역 의료격차, 필수의료 공백, 공공의료 취약, 수도권 쏠림, 분절된 데이터 등 구조적 어려움이 있다”며 “보편성, 신뢰성, 효율성 등이 AI의 특성을 활용해 보편적 건강권 수단으로 활용하는 것이 필요하다”고 말했다. 다만 “보건의료체계에서 AI가 해법이 될 수 있지만 방향성이 없이 추진되다 보면 또 다른 격차의 원인이 될 수 있다는 우려도 있다”라며 “AI를 보편적 건강권의 수단으로 만들기 위한 공적 개입과 설계가 필요하다”고 조언했다. 제대로 정책이 설계되지 않는다면 사용해 본 사람과 사용해 본 적 없는 사람 간의 경험과 성과 격차, 기관별 정보화 준비 수준에 따른 데이터 활용 및 AX 성능 격차가 심화, AX가 필요한 지역‧필수‧공공의료(지필공) 영역에 오히려 기술 확산 및 접근성이 낮아질 수 있다는 것이다. 박 과장은 “AI 기본의료는 지필공과 AI기술이 합쳐진 것이다. 지필공은 시장만으로 풀리지 않는 공적 영역으로, AI 기본의료의 정책적 정의 영역이다”라며 “AI 기본의료가 지향하는 두가지 정책 원칙은 지역‧필수‧공공의 격차를 해소해 모두에게 닿는 AI인 '보편성'과 양극화를 강화하지 않는 공적 설계와 버거넌스인 '공공성'이다”라고 말했다. 특히 AI 기본의료가 작동하기 위해 ▲인프라(지역‧필수‧공공 어디서나 필요한 AX가 가능한 기술 기반) ▲데이터(병원의 경계를 넘는 표준‧연계‧품질‧거버넌스) ▲환자 의료진 모두를 위한 유인체계(의료현장 AX 실현을 위한 유인구조 설계) ▲투자생태계(지역 헬스케어 기업‧스타트업의 성장 사다리 복원) 등 4가지 요건이 함께 추진돼야 한다고 설명했다. 박 과장은 “AI 기본의료 추진단이 2월 출범해 오늘 구체적 정책방향 수립을 위한 의견을 듣고자 첫 전문가 간담회를 마련했다”며 “6월 전략발표, 7월 시범사업 추진을 위해 다양한 의견 듣고자 하며, 이를 통해 사회적 논의의 출발점이 됐으면 한다”고 밝혔다. 서준범 서울아산병원 영상의학과 교수(국가 AI 전략위원회 과학분과 의료소그룹장)는 'AI 기본의료 전략'을 주제로 한 발표에서 AI를 활용한 기본의료 정책 전략에 대해 조언했다. 서준범 교수는 “기본의료는 의료에 관한 기본권으로 생각해 봐야하는데 개인적으로 누구나‧어디서나‧언제나 양질의 의료를 제공받을 권리를 넘어 생애 전주기에 건강을 국가가 보장해야 하는 권리라고 이해하고 있다”라고 말했다. 그는 현재 대한민국의 보건의료가 지역별 의료격차와 취약지 의료공백, 응급의료체계 위기 등 의료시스템의 문제뿐 아니라, 고령화에 따른 의료비용 상승, 기후변화 등 새로운 형태의 보건위기 등 여러 위기에 처해 있다고 분석했다. 서 교수는 “의정사태에서도 겪었지만 다중위기에 자랑해 온 한국의료가 흔들리고 있다. 지역기반, 결과 중심으로 한 의료체계로 나아가지 않으면 지속이 가능하지 않다고 이야기해 왔는데 보건의료의 패러다임 전환은 필요하며 어떻게 가야할지가 관건”이라며 “현재 시스템에서 인력, 비용, 수가 등을 더 넣어도 기본의료의 실현은 어렵다고 생각하고, 디지털‧AI전환이 유일한 해결책이다”라고 말했다. 또 “보건의료에 있어 디지털, AI 전환은 전통적인 보건의료서비스에서 디지털 기술(AI, 의료정보, 원격의료, 정밀의료 IOT 등)을 통해 새로운 가치의 플랫폼으로 전환하는 것으로 기존 의료서비스의 디지털 폼이 아닌 새로운 가치를 창출하는 것”이라며 “새로운 가치를 부여해야만 기획하고 비용을 넣어 전환을 이룰 이유가 되는 것이다. 이것이 포함되는 새로운 가치를 보건의료시스템 안에 밀어 넣어야 한다”라고 강조했다. 그는 “그동안 AI 전환은 생산성, 진료 효율 높이는 방향으로 진행됐는데 특정분야만 돕는 한계가 있어 의료시스템 변화까지 나아가기는 어려웠다”라며 “하지만 거대모델이 출현하며 의료데이터를 학습한 지식체 만들 수 있게 되고, 특정 일을 할 수 있도록 트레이닝이 가능해질 것”이라고 전망했다. 이어 “이런 일반적인 보건의료 지능을 만들게 되면 보건의료 시스템이 개선될 것이다. 우선 일반인의 의료지식 접근성이 획기적으로 개설될 것이고 이미 그런 시대가 왔다. 뿐만 아니라 개인화된 정보도 컨설던트가 가능해져 개인 검진 결과를 일반인이 이해할 수 있도록 설명해주면서 자기결정권도 높아진다”라고 설명했다. 또 “전문 의료지식도 검색이 가능해지면서 일부에서는 에이전트를 활용해 진단 정확도를 크게 높이고 있다. 이런 의료지식이 만들어지면 1‧2차 의료의 질이 획기적으로 향상될 것”이라며 “또 예측 모델의 등장은 획기적으로 의료현장의 변화를 만들고 있는데 입원환자가 중환자실로 갈 가능성을 예측하고, 10년 뒤 발생할 질병까지 예측하고 있다”고 덧붙였다. 특히 “중요한 것은 한국형 독자 파운데이션 모델이 필요하다. 한국 상황이 반영된 의료지식이 모인 모델을 개발한다면 예방 중심으로 갈 수 있다”며 “한국형을 만든다면 질병 발생 전에 선제적으로 대응이 가능해질 것이고, 이는 의료비 감소에 획기적으로 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 다만 “전통적으로 잘 작동되던 의료시스템을 갖고 있는 기존 주체들의 반발이 있을 수 있어 국가는 새로운 전략 시스템을 만드는 것이 필요하다”라며 “양질의 데이터를 가진 한국이 강점이 될 수 있을 것이다. 공공과 민간을 합한 양질의 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 필요하다. 중앙에 연산을 대응할 수 있는 지삭체를 가지고 접속해 쓸 수 있는 인프라(공공의료 AI 플랫폼)를 구축해야 한다. 이 과정에서 처음부터 표준화를 한다면 현재 어려움을 겪고 있는 표준화도 극복할 수 있는 기회가 될 것이다”라고 말했다. 한편 복지부는 이번 간담회를 시작으로 인공지능 기술을 보건의료 전반에 도입하여 모든 국민이 거주 지역에 상관없이 질 높은 의료서비스를 누릴 수 있는 'AI 기본의료' 시대를 열겠다는 포부다.

2026.04.30 17:12조민규 기자

복잡한 의료 공급망 해결…영림원소프트랩, 케이엠헬스케어에 ERP 구축

영림원소프트랩이 데이터 기반 경영 체계 고도화를 위한 의료 산업 특화 전사적자원관리(ERP) 구축을 확산한다. 영림원소프트랩은 감염관리 의료용품 기업 케이엠헬스케어의 ERP 구축 프로젝트를 완료했다고 9일 밝혔다. 케이엠헬스케어는 수술용 가운과 수술포 등을 생산하는 기업으로, 글로벌 생산·물류가 연결된 사업 구조를 갖고 있다. 이에 데이터 기반의 통합 경영관리 체계 구축 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 이번 프로젝트는 물류·회계·생산 등으로 분산돼 있던 시스템을 영림원소프트랩의 'K-시스템 에이스' 기반으로 통합하는 데 초점을 맞췄다. 특히 미얀마 해외공장과 국내 생산·물류를 연결하는 복합 공급망을 고려해 데이터 단절 없이 운영되는 환경을 구축한 것이 특징이다. 회사 측에 따르면 이 사업은 경쟁 입찰을 통해 수주됐으며 의료기기 산업에 특화된 ERP 대응 역량과 기존 고객 신뢰도가 주요 선정 요인으로 작용했다. 프로젝트는 지난해 6월부터 약 9개월간 진행됐으며 계획·구축·안정화 단계로 추진됐다. 이 과정에서 품목 정보 관리 체계 정비, 주문·출하 연계 프로세스 개선, 창고관리시스템(WMS) 연동, 공급계획 자동화, 해외 외주 생산 관리, 자재명세서(BOM) 기반 제조원가 자동 산출, 비용 전표 자동화 등 주요 업무 프로세스를 전반적으로 개선했다. 이를 통해 케이엠헬스케어는 재고·원가·매출·공급계획을 단일 데이터 체계로 통합하고 수요 변화에 신속하게 대응할 수 있는 운영 체계를 확보했다. 제품별 원가와 수익성을 실시간으로 파악할 수 있게 되면서 데이터 기반 의사결정 환경도 강화됐다. 영림원소프트랩은 ERP 개시 이후 안정화 지원 기간 동안 사용자 문의와 개선 요청에 대응하며 시스템 정착을 지원했다. 그 결과 결산 업무를 원활히 마무리하며 구축 효과를 빠르게 현업에 안착시켰다는 설명이다. 박윤경 영림원소프트랩 부사장은 "의료기기 산업의 복잡한 공급망 구조를 반영해 물류·생산·회계 전반의 업무 흐름을 통합한 사례"라며 "앞으로도 산업 특성을 반영한 ERP 고도화를 통해 고객사의 업무 운영 전반에 실질적인 변화를 만들어갈 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.09 10:55한정호 기자

세계 수준의 임상 데이터와 고성능 컴퓨팅 기술 결합

서울아산병원이 울산과학기술원(UNIST)과 의료 인공지능(AI) 분야의 혁신적인 연구 성과 창출을 위한 협력 체계를 구축한다. 서울아산병원은 UNIST와 '의료 AI 연구 활성화를 위한 업무 협약'을 지난 3일 체결했다. . 이번 협약은 서울아산병원이 보유한 풍부한 임상 경험과 양질의 의료 데이터, 그리고 UNIST의 고성능 AI 컴퓨팅 인프라와 데이터 과학 역량을 결합해 차세대 의료 AI 솔루션 개발을 앞당기고 유기적인 데이터 활용 환경을 조성하기 위해 마련됐다. 양 기관은 협약에 따라 ▲의료 AI 연구를 위한 데이터 활용 인프라 공동 구축 및 운영 ▲데이터 연구 운영위원회 공동 구성 ▲데이터 이용 및 지식재산권(IP)에 대한 포괄적 공동 계약 체결 ▲연구자 대상 인프라 상호 우선 사용 권한 부여 ▲국책과제 공동 수주 및 학술대회·심포지엄 공동 개최 등 다양한 분야에서 협력을 이어갈 예정이다. 특히 실질적인 연구 성과를 내기 위해 각 기관의 핵심 자원을 적극 연계하기로 했다. 서울아산병원은 UNIST 연구자에게 원내 연구 기반과 의료 데이터를 개방하고, 안전한 연구 수행을 위한 외부 접속 전용망(VPN)과 초기 모델 검증 및 탐색을 위한 파일럿 연구용 GPU 자원을 마련한다. 이를 통해 임상 현장에서 즉시 활용 가능한 의료 AI 모델의 개발과 검증이 가능해질 전망이다. UNIST는 대규모 의료 데이터 분석을 위한 저장·처리 시스템과 초대형 AI 모델 학습·개발용 대용량 GPU 자원을 서울아산병원 연구자에게 지원하며, 향후 양자컴퓨팅 등 차세대 연산 기술까지 적용 범위를 단계적으로 넓힐 계획이다. 박승일 서울아산병원장은 “이번 협약은 서울아산병원이 보유한 세계적 수준의 임상 데이터와 UNIST의 최첨단 AI 기술력이 결합해 의료 현장의 혁신을 이끄는 동력이 될 것이다. 차세대 의료 AI 솔루션을 임상 현장에 성공적으로 접목해 중증환자들에게 더욱 정확하고 안전한 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다. 박종래 UNIST 총장은 “AI와 바이오메디컬 역량을 결합한 융합 연구는 미래 정밀의료 발전의 중요한 토대가 될 것이다. UNIST 의과학대학원과 바이오·AI 연구진이 축적한 기초과학, 데이터 과학, 컴퓨팅 기술을 서울아산병원 임상 역량과 연계해 실질적 성과를 만들어 낼 것이다”라고 말했다.

2026.03.04 16:27조민규 기자

엔젠바이오, LG AI연구원 '엑사원 패스 2.0' 라이선스 계약

엔젠바이오(354200)는 AI 의료데이터 기업으로의 도약을 위한 핵심 전략의 일환으로 LG AI연구원의 정밀 의료 AI '엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0' 라이선스 계약을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 계약을 통해 엔젠바이오는 자사 플랫폼에 상피세포성장인자수용체(EGFR) 변이 탐지 모델을 본격 도입, AI 의료데이터 기업으로의 전환에 속도를 낸다. 엔젠바이오가 도입하는 엑사원 패스 2.0은 질병 진단 시간을 2주에서 1분 이내로 단축하는 정밀 의료 AI 모델로, 글로벌 AI 성능 평가에서 병리 진단 관련 주요 벤치마크 부문 최고 수준의 정확도를 기록하며 기술력을 검증받았다. 특히 병리 이미지를 분석해 비소세포폐암의 핵심 바이오마커인 EGFR 변이 여부를 신속하게 예측할 수 있어 기존 검사 대비 진단 효율성과 접근성을 크게 개선할 수 있는 것이 특징이다. 엔젠바이오는 엑사원 패스 2.0 EGFR 솔루션 전반에 대해 독점 라이선스를 확보했으며, 양사는 향후 면역항암제 치료 반응 예측에 필수적인 ▲현미부수체 불안정성(MSI) ▲종양 변이부담(TMB)를 각각 '엑사원 패스 2.0 MSI', '엑사원 패스 2.0 TMB' 등의 예측 솔루션으로 고도화하며 지속적으로 AI 기반 바이오 융합 연구를 추진해 나갈 예정이다. 우선 엔젠바이오는 엑사원 패스 2.0 EGFR 모델에 대한 상용화를 목표로 서울아산병원과의 임상 검증에 돌입한다. 이를 통해 해당 모델을 디지털 의료기기(SaMD)로 식약처 인허가를 획득하면 이후 서울아산병원에서 상용화된 차세대 유전체정보관리시스템 '엔글리스'(NGLIS)와 국내 30여개 대형병원에서 사용 중인 차세대염기서열분석 소프트웨어 '엔가스'(NGAS) 등의 자체 운영 플랫폼에 순차적으로 적용해 나갈 계획이다. 이를 통해 엔젠바이오는 임상 유전체 데이터에 병리 이미지 AI 분석을 결합한 멀티모달(Multi-modal) 정밀진단 시스템으로 진화한다는 전략이다. 김민식 엔젠바이오 대표는 “글로벌 톱티어 수준의 '엑사원 패스 2.0'을 자사의 핵심 플랫폼에 도입하게 된 것은 엔젠바이오 데이터 전략에 중요한 전환점이 됐다”며 “단순 NGS 솔루션 기업을 넘어 멀티모달 데이터를 기반으로 새로운 의료 가치를 창출하는 'AI 의료데이터 기업'으로 도약하겠다”고 전했다. 한편 엔젠바이오는 지난 7일 서울아산병원과 차세대 유전체정보관리시스템(NGLIS) 기술이전 계약을 체결하는 등 소프트웨어 및 의료 데이터 역량 강화를 중심으로 'AI 의료데이터 기업'으로의 전환을 위한 전략적 행보를 이어가고 있다.

2026.01.20 17:06조민규 기자

Prev 1 2 3 4 Next