검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'의료 AI'통합검색 결과 입니다. (159건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

AI로 개인맞춤 건강관리 강화…국민건강보험공단 '건강모아'

개인 맞춤형 건강관리에도 인공지능(AI)이 적용되며 효율을 높이고 있다. 국민건강보험공단(이하 건보공단)은 '건강모아' 앱 서비스에 AI 기술을 확대·적용하며 수준 높은 '개인맞춤 건강관리'(공공기관 최초)를 제공하고 있다. 건강모아는 건보공단의 빅데이터와 보건의료정보를 결합하고 AI 기술로 분석해 누리집·모바일(앱)로 서비스를 제공하는 건강관리 플랫폼으로, 나의건강(모든 건강검진결과), 건강기록, 건강예측 등의 개인 맞춤 서비스를 지원하고 있다. 건강검진 데이터 기반 AI 질환예측…사진 한 장으로 식단 및 약물관리 건강모아의 질병 예측 서비스는 이용자의 국가건강검진 결과와 문진정보를 AI로 정밀 분석해 주요 질환의 3년 내 발병 위험도를 안내한다. 또한 질병 예방을 위한 생활습관 개선 가이드를 제공해 이용자 스스로 건강을 관리할 수 있도록 돕는다. 번거로운 식단 및 영양관리도 AI 기술 적용으로 대폭 개선됐다. 이용자가 음식 사진을 촬영하면, 음식 종류와 양을 분석해 칼로리 등 영양소(탄수화물·단백질 등)를 자동으로 계산·기록해 종합적인 관리를 돕는다. 또 의료기관이나 약국에서 받은 처방전, 약봉투 사진을 촬영하면 AI 인식으로 의약품 정보가 입력되며, 약품의 부작용, 중복투약, 주의사항 등의 정보를 확인할 수 있다. 이는 고령층이나 복합 만성질환자가 건강한 복약 루틴을 유지하도록 하고, 건강한 약물관리 서비스와 연계하여 안전하게 약물을 복용할 수 있도록 정보를 제공한다. 건보공단 관계자는 “건강모아 서비스는 헬스케어에 대한 공공 기능과 AI(인공지능) 기술을 밀접하게 결합하여 개인맞춤 건강관리를 제공함으로써 예방 관리의 문턱을 획기적으로 낮춘 사례”라며 “앞으로도 국민 체감형 AI(인공지능) 건강관리 서비스를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다. 국민건강보험공단은 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열리는 'AI페스타 2026'에 참여해 모바일 앱 '건강모아' 체험을 제공하고 있다.

2026.10.08 12:13조민규 기자

'의료AI' '환자중심' '지속가능한 병원' 논의하는 IHF 세계병원대회 열려

대표적 병원계 국제행사인 세계병원대회(World Hospital Congress)가 19년만에 한국에서 다시 열린다. 대한병원협회와 국제병원연맹(IHF)이 공동 주최하는 제49차 세계병원대회는 '글로벌 경험을 지역의 실천으로, 모든 환자를 위해'를 주제로, 이달 19일부터 22일까지 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열린다. 이번 대회에서는 '의료 AI의 실질적 성과 창출–기대를 넘어 실제 의료 현장의 변화로'를 비롯해 의료 AI와 병원 운영, 환자안전, 데이터 활용 등 의료 AI의 실질적인 성과와 책임 있는 활용이 주요 의제로 다뤄진다. 병원협회 측은 세계 병원계가 축적한 경험과 혁신 사례를 공유하고, 이를 각 지역의 의료현장에 적용해 환자에게 더 나은 의료서비스를 제공하는 방안을 모색한다는 계획이다. 환자중심 의료를 비롯해 병원 리더십, 저탄소·지속가능한 의료, 디지털의료와 인공지능(AI), 의료의 질과 환자안전 등을 중심으로 60여개 세션을 진행한다. 세계 90개국에서 병원장과 보건의료 리더 등 2000여명(해외 참가자 1700명, 국내 참가자 300명)이 참가하고, 300여명의 각국 병원 및 보건의료 분야를 대표하는 인사들이 연사로 참여해 급변하는 보건의료 환경에서 병원이 나아가야할 방향을 제시할 예정이다. 이왕준 제49차 IHF 세계병원대회 대회장(IHF 차기 회장)은 “이번 세계병원대회를 대한민국 서울에서 개최하게 된 것 자체가 우리나라 의료와 병원계의 역량과 위상이 국제적으로 높이 인정받고 있다는 것을 보여주는 의미 있는 사례”라며 “한국 병원계가 세계 병원계와 어깨를 나란히 하며 글로벌 보건의료의 발전 방향을 함께 논의하고 새로운 협력의 장을 만들어가는 계기가 될 것”이라고 말했다. 이번 대회와 함께 2026 세계바이오서밋도 함께 열린다. 대한민국 정부와 세계보건기구(WHO)가 공동 주최하는 세계바이오서밋은 10월21일과 22일 같은 장소에서 개최되며, WHO 사무총장을 비롯해 주요국 보건장관, 국제기구 및 기업 관계자 등이 참여해 'AI 기반 보건의료 혁신의 확산'을 주제로 ▲AI가 가져올 신기술 ▲바이오헬스 신시장 ▲지속가능한 투자 등을 논의한다. 특히 WHO, 보건복지부, IHF, 대한병원협회, 국제기구 및 산업계·전문가 등이 참여해 책임 있는 의료 AI 활용과 지속가능한 의료혁신을 위한 공동원칙이 담긴 'AI 헬스케어 서울선언문'(가칭)도 발표될 예정이다. 선언문은 ▲의료 AI의 책임 있는 활용과 위험 관리 ▲기술·산업·데이터 및 투자 기반 구축 ▲글로벌 협력과 보건안보 강화 ▲이행 및 후속조치 등 4개 장으로 구성된다. 병원협회는 선언이 일회성 행사에 그치지 않도록 가칭 '글로벌(IHF) AI 헬스케어 리더십 센터' 설립 등 후속 실행체계를 마련하는 방안도 추진해 나갈 계획이다. 이왕준 대회장은 “특히 IHF와 WHO, 한국 정부가 함께 추진하는 'AI 헬스케어 서울선언문'은 전 세계 병원계와 의료현장에서 앞으로 AI를 도입하고 적용하는 것은 물론, 나아가 AI 기술과 의료서비스를 공동으로 개발해 나가는 과정에서 하나의 시금석이자 헌법적 기준으로 자리매김할 것으로 기대한다”며 “이번 선언이 의료 AI의 발전과 활용 과정에서 환자와 의료진을 중심에 두고 책임성과 지속가능성을 확보하는 글로벌 협력의 출발점이 되기를 바란다”고 밝혔다. 대회 기간에는 국내 의료기관과 헬스케어 기업을 세계 병원계에 소개하는 전시회도 열린다. 전시장은 의료기기·제약·디지털헬스케어·AI·로봇 등을 소개하는 산업관과 병원 홍보 및 의료정보 등을 선보이는 병원관, 뷰티·관광·문화 등을 체험할 수 있는 문화관으로 구성된다. 한국의 의료·헬스케어를 홍보하는 'Korean Pavilion'(한국관)도 운영해 한국의 주요 병원과 헬스케어기업, 의료기술 및 한국문화를 각국의 참가자에게 소개할 예정이다. 또 해외 참가자들이 국내 의료현장을 직접 경험할 수 있도록 서울성모병원, 고려대 안암병원, 국립암센터, 국민건강보험 일산병원, 삼성서울병원, 서울대병원, 서울아산병원, 세브란스병원, 이대서울병원 등 15개 의료기관을 대상으로 병원투어가 진행된다. 대한병원협회는 이번 대회를 통해 세계 병원계와의 협력을 강화하는 한편, 한국의 의료서비스와 병원 운영 경험, 디지털·AI 헬스케어 역량을 세계에 알리는 계기로 삼는다는 계획이다. 유경하 대한병원협회 회장은 “이번 세계병원대회가 세계 각국의 병원과 보건의료 리더들이 경험과 지혜를 나누고, 새로운 협력의 길을 여는 자리가 되기를 기대한다”며 “특히 의료 AI가 기술을 넘어 환자와 의료진에게 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 글로벌 병원계와 함께 책임 있는 방향을 모색하겠다”고 밝혔다.

2026.10.07 16:26조민규 기자

더블유닷에이아이, 초음파에 AI 더한 진단 솔루션 공개

각종 영상 판독에 AI를 접목해 정확도를 높이고 진단 시간을 단축하려는 시도가 이어지는 가운데 국내 의료 AI 스타트업 더블유닷에이아이가 유방 보형물 진단을 돕는 AI 솔루션 'W엑스퍼트(W Expert)'를 'AI 페스타 26'에서 선보였다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 7일 오전 행사장 내 전시부스에서 만난 신병국 더블유닷에이아이 팀장은 "W엑스퍼트는 실제 의료현장에서 유방 보형물 환자를 진료할 때 발생하는 판독의 어려움을 줄이고 의료진의 진단을 보다 객관적으로 지원하기 위해 개발됐다"고 설명했다. 미용 목적의 유방확대술이나 유방암 수술 후 재건에 쓰이는 실리콘이나 식염수 등 보형물은 파열이나 내용물 누출, 보형물 주변 피막이 두꺼워지는 구형구축, 감염 등 다양한 합병증을 일으킬 수 있다. W엑스퍼트는 유방 보형물의 파열 여부와 표면 타입, 삽입 위치 등을 분석하고 피막 및 림프절 내 실리콘 침범 여부까지 확인할 수 있도록 개발된 것이 특징이다. 개발 과정에서 회사가 집중한 부분은 단순한 데이터 규모 확대가 아니라 실제 진료환경을 반영한 학습 데이터 구축이었다. 정상과 이상 여부를 판별하는 데 그치지 않고 의료진이 실제 판독 과정에서 필요로 하는 정보를 종합적으로 제공하도록 설계됐다. 보형물 파열 여부와 함께 삽입 위치, 표면 타입을 분석하고 피막 두꺼워짐과 석회화, 누출된 실리콘의 피막 및 림프절 침범 여부 등을 분석한다. 이상 부위를 영상에서 직접 표시해 의료진이 해당 부위를 확인할 수 있도록 하는 것도 특징이다. 검사 비용이 비싸고 시간이 오래 걸리는 자기공명영상(MRI) 대신 상대적으로 신속하고 접근성이 높은 초음파의 접근성에 AI를 더해 효율을 높일 수 있다는 것도 강점이다. 신병국 팀장은 "특정 병원이나 특정 초음파 장비에서만 잘 작동하는 AI는 실제 의료현장에서 활용하기 어렵기 때문에 서로 다른 제조사의 장비와 다양한 보형물에서 확보한 영상을 학습시켜 장비와 보형물의 차이에 따른 편차를 줄이는 데 중점을 뒀다"고 말했다. 더블유닷에이아이는 이를 위해 미국·유럽·한국에서 사용되는 다양한 보형물과 캐논, GE헬스케어, 필립스 등 여러 초음파 장비에서 확보한 영상을 활용했고 현재 총 340만장의 초음파 이미지를 기반으로 AI 모델 정확도를 높였다. 더블유닷에이아이는 W엑스퍼트를 보형물 파열 진단에 한정하지 않고 여성 유방 건강관리 분야로 확대할 예정이다. 신병국 팀장은 "보형물 관련 진단을 시작으로 궁극적으로는 유방 초음파와 유방촬영술 등 다양한 의료영상 데이터를 AI가 분석하고 의료진에게 필요한 정보를 제공하는 플랫폼으로 발전시키는 것이 목표"라고 밝혔다.

2026.10.07 14:50권봉석 기자

"6개월 뒤 치매 걸려요"...AI가 위험 예측했을 때, 언제 알려야 할까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 만약 인공지능(AI)이 여러분의 건강 상태를 분석해 "6개월 안에 치매가 올 확률이 높습니다"라거나 "조만간 크게 넘어져 뼈가 부러질 수 있습니다"라고 예측한다면, 그 말을 언제쯤 듣고 싶으신가요? 혹은 그 예측이 얼마나 정확해야 정부나 병원이 여러분에게 이 소식을 전하는 게 옳을까요? 단순히 기술이 좋아졌으니 바로 알려야 할까요, 아니면 환자가 받을 충격을 고려해 신중해야 할까요? 최근 의료계와 기술계를 뜨겁게 달구고 있는 이 질문에 대해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리와 관점을 가진 AI 패널들이 머리를 맞대고 심도 있는 토론을 진행했습니다. 이번 토론에는 기술적 신뢰성을 강조하는 AI 기술 전문가 패널, 윤리적 책임과 환자의 권리를 우선하는 AI 윤리 전문가 패널, 그리고 실제 의료 현장의 효율성을 따지는 의료정책 전문가 패널 등 총 6명의 AI 전문가들이 참여했습니다. 이들은 각기 다른 시각에서 AI의 '건강 위험 고지' 시점과 그 기준이 될 정확도에 대해 치열한 논점을 주고받았는데요. 흥미롭게도 처음에는 단순히 '숫자'에 집중하던 논의가 시간이 지날수록 '사람의 마음'과 '사회적 시스템'이라는 더 넓은 영역으로 확장되는 모습을 보여주었습니다. 정확도 90%는 마법의 숫자가 아니다: 기술과 윤리의 첫 번째 충돌 토론의 포문은 AI 기술 전문가 관점의 패널이 열었습니다. 그는 AI가 인간의 생명과 직결된 건강 위험을 알리기 위해서는 최소한 90% 이상의 예측 정확도가 확보되어야 한다고 강하게 주장했죠. 단순히 예측만 잘하는 것이 아니라, 왜 그런 결과가 나왔는지 설명할 수 있는 기술(XAI)이 뒷받침되어야만 환자가 그 정보를 신뢰하고 행동을 바꿀 수 있다는 논리였습니다. 사실 우리 상식으로도 90%라는 숫자는 꽤 믿음직해 보입니다. 하지만 이에 대해 AI 윤리 전문가와 의료 AI 전문가 패널은 즉각적으로 반론을 제기하며 논의의 방향을 틀어놓았습니다. 여기서 중요한 논점의 이동이 발생했습니다. 기술 패널이 '예측의 정확성'이라는 수치에 집중했다면, 윤리 및 의료 패널은 '정보의 영향력'과 '가역성'이라는 가치에 주목한 것이죠. 예를 들어, 낙상 위험은 운동을 통해 예방할 수 있는 '가역적'인 문제지만, 치매는 현재로선 완치가 어렵고 가족 관계나 보험 등 사회적 불이익이 큽니다. 따라서 정확도가 아무리 높더라도 그 정보를 통해 환자가 얻을 실익보다 입을 상처가 크다면 고지를 멈추거나 매우 신중해야 한다는 주장이 힘을 얻었습니다. 결국, 고지의 기준은 숫자가 아니라 '이 정보를 듣고 환자가 무엇을 할 수 있는가'라는 실질적인 행동 가능성으로 옮겨가기 시작했습니다. 알고도 안 움직이는 환자들: 심리와 정책이 마주한 현실적인 장벽 토론이 중반으로 접어들면서 논의는 더욱 현실적인 문제로 파고들었습니다. 심리상담 전문가 관점의 패널은 기술과 윤리 패널이 간과하고 있는 결정적인 지점을 꼬집었는데요. 바로 '인간의 심리적 저항'입니다. 아무리 정확한 정보를 줘도 사람이 그것을 받아들일 준비가 되어 있지 않으면 소용이 없다는 것이죠. 실제로 낙상 위험 정보를 받은 노인 중 60~70%가 운동을 해야 한다는 사실을 알면서도 실행하지 않는다는 연구 결과를 인용하며, 단순히 정보를 던져주는 것이 능사가 아님을 강조했습니다. 심리 패널은 정확도보다 '개인의 변화 준비도'를 먼저 파악해야 한다고 주장했습니다. 환자가 불확실한 미래를 얼마나 견딜 수 있는지, 정보를 듣고 스스로를 통제할 수 있다고 느끼는지에 따라 고지 여부를 정해야 한다는 설명이었죠. 하지만 이 대목에서 의료정책 전문가 관점의 패널이 아주 냉정한 현실을 짚어냈습니다. 한국의 GDP 대비 보건 지출(8.68%)과 같은 한정된 의료 자원 상황에서 모든 환자에게 일일이 심층 심리 상담을 제공하는 것은 '이상론'에 불과하다는 반박이었습니다. 비판적 관점의 AI 패널 역시 이 지점에서 정책 전문가와 각을 세웠습니다. 정책 전문가가 '비용 대비 효과'를 강조하며 경제적 가치로 고지 기준을 정하려 하자, 비판적 패널은 단기적인 비용 절감에만 급급하다가 오히려 환자의 병을 키워 나중에 더 큰 사회적 비용을 치르게 될 것이라고 경고했습니다. AI가 위험을 예측했음에도 돈이 많이 든다는 이유로 알려주지 않는다면, 그것이 과연 국가의 역할인지에 대한 근본적인 의문을 던진 셈입니다. 이 과정에서 토론은 개인의 알 권리와 사회적 비용 사이의 팽팽한 줄다리기로 이어졌습니다. 숫자 너머의 해답: 맞춤형 상담과 기술적 보정의 결합 격렬했던 토론은 결국 하나의 합의점을 향해 수렴되었습니다. AI 패널들은 '정확도 90%라는 단일 문턱'을 폐기하기로 했습니다. 대신, 질병의 종류와 환자의 심리적 상태를 종합적으로 고려한 '입체적인 고지 체계'가 필요하다는 데 뜻을 모았습니다. 가장 크게 갈린 쟁점이었던 '심리적 준비도'와 '의료 자원의 한계' 사이의 충돌은, 모든 환자가 아닌 고위험군을 대상으로 한 '최소한의 심리 스크리닝'을 운영하는 방식의 절충안으로 정리되었습니다. 최종적으로 도출된 결론에 따르면, AI가 위험을 예측했을 때 이를 인간에게 알리는 시점은 다음의 세 가지 조건이 충족될 때입니다. 첫째, 단순히 전체 정확도가 높은 것이 아니라 특정 환자군(성별, 연령 등)에서 데이터가 잘 보정되어 개인별 위험도가 신뢰할 만할 때. 둘째, 정보를 들었을 때 환자가 즉시 실천할 수 있는 '행동 경로'가 명확히 존재할 때. 셋째, 환자의 불확실성 내성을 짧게라도 확인하여 심리적 파편화를 막을 수 있는 최소한의 장치가 마련되었을 때입니다. 토론을 지켜보며 기자는 인공지능이라는 가장 차가운 기술이 결국 인간의 가장 뜨겁고 복잡한 감정인 '불안'과 '의지'를 어떻게 다루어야 하는지에 대한 숙제를 안겨주었다는 생각이 들었습니다. AI가 내일의 불행을 예언하는 시대, 우리에게 필요한 것은 정확도가 아니라 그 정보를 받아들일 수 있는 인간적인 배려와 사회적 안전망일지도 모릅니다. AI의 예측이 비극이 아닌 예방의 축복이 되기 위해서는, 우리가 숫자에 매몰되기보다 그 숫자 너머의 사람을 먼저 보려는 노력이 계속되어야 할 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/025c864e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.02 10:21AMEET

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

KT, 병원 업무에 AI 심는다…'의료 표준모델'로 AX 확산

KT가 환자 예약과 안내부터 진료행정, 의료진 스케줄 관리, 진단·판독까지 병원 업무 전반에 AI를 적용하는 '의료 표준모델'을 내놓는다. 병원마다 다른 인프라와 데이터 환경에 맞춰 단계적으로 AI를 도입할 수 있는 체계를 마련하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 사업을 확대한다는 구상이다. KT는 병원별 수요에 맞는 인프라와 의료 데이터 플랫폼, AI 서비스를 하나로 묶은 의료 표준모델을 구축하고 국내 의료기관의 생산성과 운영 효율을 높이는 의료 AX 사업을 본격화한다고 1일 밝혔다. 국내 의료현장은 고령화와 만성질환 증가로 의료 수요가 빠르게 늘고 있다. 올해 65세 이상 인구 비중은 약 21%에 달하며, 2024년 기준 만성질환 진료비는 전체 진료비의 80%를 차지한다. 정부는 지난 8월 'AI 기본의료 전략'을 내놓고 지역·필수·공공의료 공백 해소와 전국 단위 AI 의료 인프라 확산을 추진하고 있다. KT는 의료현장의 AX 전환에서 데이터 연결을 핵심 과제로 봤다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료와 처치, 원무 정산, 퇴원 후 관리까지 단계마다 데이터가 생성되지만 시스템별로 정보가 분산되면 환자 불편뿐 아니라 의료진의 업무 부담과 병원 운영 비효율로 이어질 수 있기 때문이다. 이에 의료진과 병원 경영진을 대상으로 수요를 분석해 ▲환자 진료 경험 개선 ▲의료진의 진료 품질·업무 편의 향상 ▲병원 운영 효율화 등 세 영역을 중심으로 의료 표준모델을 구성했다. 예약부터 퇴원 후 관리까지...'AI 환자 어시스턴트' 도입 환자와 직접 맞닿는 영역에는 'AI 환자 어시스턴트'를 적용한다. 예약과 접수, 안내, 확인 등 진료 과정의 환자 접점을 AI로 지원하는 서비스다. AI 보이스봇이 24시간 환자 문의에 대응하고 증상을 분류해 예약과 접수를 돕는다. 진료가 끝난 뒤에는 퇴원 후 관리에 필요한 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 신뢰할 수 있는 의료지식을 찾아 답변에 활용하는 검색증강생성(RAG) 검색 기능을 추가할 예정이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 반복적으로 발생하는 인력 배치와 일정 조정 업무를 AI로 지원해 의료진이 진료에 집중할 수 있는 환경을 구축하는 것이 목표다. 핵심 기반은 의료 데이터 플랫폼이다. 전자의무기록과 의료영상, 검사·연구 데이터 등 병원 곳곳에 흩어진 정보를 수집·저장하고 의료정보 교환 표준에 맞춰 연결한다. 통합된 데이터는 의료진의 검색뿐 아니라 AI 학습용 데이터 구축에도 활용할 수 있다. 병원이 자체 의료 AI를 개발하거나 외부 AI 솔루션의 성능을 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 진료 과정에서 발생하는 행정업무도 AI가 맡는다. '진료행정 에이전트'가 의료진과 환자의 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성한다. 진료과별 템플릿과 서식도 자동으로 적용한다. 작성된 내용은 의료진의 확인과 승인을 거친 뒤 전자의무기록과 검사·처방 시스템에 연동된다. KT는 이를 통해 진료기록 작성부터 검사·처방 오더, 청구로 이어지는 행정업무를 자동화할 계획이다. 의료 데이터 모아 진단·판독, AI특화병원 참여 추진 KT는 표준모델 적용 범위를 병원 운영 지원에서 의료진의 진단과 의사결정 영역까지 넓힐 방침이다. 의료 전문기업의 솔루션과 KT의 의료 데이터 플랫폼을 하이브리드 클라우드, GPU 컴퓨팅 등 인프라와 결합하는 방식이다. 병원이 이미 갖춘 시스템과 데이터를 활용하면서 필요한 AI 서비스를 추가할 수 있도록 구성한다. 대표적인 적용 분야로 'AI 암진단 임상의사결정지원시스템(CDSS)'을 제시했다. 환자의 임상정보와 의료영상을 통합해 의료진에게 진료지침과 치료 근거를 제공하는 방식이다. 내시경 검사 과정에서 영상을 실시간으로 분석하는 'AI 내시경 판독'도 표준모델에 포함할 수 있다. 검사 중 병변 발견을 지원하고 의료진별 판독 편차를 줄이는 데 AI를 활용한다. KT는 의료 표준모델을 기반으로 정부의 AI 기본의료 전략 가운데 'AI특화병원' 과제에도 참여할 계획이다. 실제 병원 환경에서 서비스를 검증한 뒤 적용 분야를 단계적으로 확대한다는 방침이다. 이를 위해 의료 AX 사업 조직도 정비한다. 전국 상급종합병원을 중심으로 사업을 확대하고, 이달에는 종합병원 관계자들을 초청한 의료 AX 세미나를 열어 의료 생산성과 병원 경영혁신 방안을 논의한다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장은 “병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다”고 말했다. 이어 “국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다”고 덧붙였다.

2026.10.01 09:18박수형 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

뷰노, 中 궈룬과 2년간 하이난성에 'DeepCARS' 독점 판매계약

뷰노는 중국 의료전문기업 궈룬(Guorun)과 AI 기반 심정지 예측 의료기기 'VUNO Med-DeepCARS'(이하 DeepCARS)의 하이난성 독점 판매계약을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 계약은 2년 간의 하이난성 독점 판매계약으로, 지난 5월 현지에서 진행된 서명식의 후속 활동이다. 궈룬은 중국 내 의료기관 네트워크를 보유한 의료 전문기업으로 양사는 하이난성 러청 국제의료관광 보아오 선행구 내 주요 병원에서 DeepCARS의 기술 검증(PoC)을 추진한다. 병원이 현지 행정 승인 절차를 거쳐 등록을 완료하면 PoC에 착수할 수 있으며, 회사는 6개월 내 등록 완료를 목표로 하고 있다. 보아오 러청 국제의료관광 선행구는 중국 정부가 의료관광 특구로 지정해 운영하는 지역으로, 해외에서 허가 받은 의약품·의료기기를 중국 본토 정식 허가 이전에 특구 내에서 우선 사용할 수 있도록 하는 제도를 두고 있다. 뷰노는 이 제도를 활용해 현지 도입에 걸리는 기간을 단축하고, 중국 의료 현장에서의 사용 경험과 데이터를 선제적으로 확보한다는 계획이다. 또 뷰노는 동시에 다른 중국 의료 전문기업 바이오비전(BioVision)과 장쑤성 양저우시를 대상으로 한 Fundus AI 도입 계약을 추진 중이다. 바이오비전은 중국에서 만성질환관리 플랫폼을 운영하는 기업으로, 최근 해당 플랫폼에 Fundus AI 연동을 완료하고 현지 공공 의료기관에서 활용을 시작했다. 양사는 현지 테스트를 마친 뒤 본격적인 판매에 나설 예정이다. Fundus AI는 안저 영상을 분석해 질환 진단에 필요한 12가지 비정상 소견의 유무를 제시하는 AI 의료기기다. 회사는 안과 전문의 접근성이 상대적으로 낮은 1차 의료기관을 중심으로 AI 판독 보조에 대한 수요가 형성되고 있다고 보고, 플랫폼 연동 방식의 진입 전략을 택했다고 설명했다. 이예하 뷰노 대표는 “중국은 의료 AI가 가장 주목하는 시장 가운데 하나지만, 진입 경로가 까다로워 이를 어떻게 설계하느냐가 중요하다”며 “하이난에서는 선행구 제도를 활용해 현지 사용 근거를 먼저 확보하고, 장쑤성에서는 이미 가동 중인 현지 플랫폼과 연동해 의료 현장에 직접 진입하는 투 트랙으로 접근하고 있다”고 말했다.

2026.09.28 18:38조민규 기자

[AI는 지금] 임우형 LG AI연구원장 "AI 경쟁, 성능만으론 안돼…전문가 AI로 승부수"

"인공지능(AI) 경쟁은 이제 단순히 모델의 성능을 비교하는 데서 그치지 않습니다. 누가 AI로 더 큰 현실의 변화를 만들어내느냐가 중요한 기준이 되고 있습니다." 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 산업 현장의 난제를 직접 해결하는 '전문가 AI'를 앞세워 글로벌 AI 경쟁에 나서겠다는 청사진을 내놨다. 프론티어급 AI를 목표로 개발 중인 'K-엑사원 3.0'의 추론·에이전트 역량을 끌어올리고 로봇 파운데이션 모델까지 연결해 공장 전체가 스스로 판단하고 움직이는 자율형 공장으로 기술 적용 범위를 넓힌다는 구상이다. 임 원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 참석해 "좋은 AI 모델을 만드는 것에 머물지 않고 오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 데 집중하고 있다"며 "현장의 문제를 해결하려면 수많은 변수를 비롯해 단 1%의 특이 사항까지도 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요하기 때문"이라고 말했다. LG AI연구원은 지난 2020년 설립 이후 배터리 수명·용량 예측과 불량 제품 선별, 생산·자재 관리 최적화, 신약 후보 물질 발굴 등 100건이 넘는 산업 현장 문제를 AI로 해결했다. 글로벌 주요 AI 학회에서 368편의 논문이 채택됐으며 국내외에서 1000건이 넘는 특허도 출원했다.이를 바탕으로 LG AI연구원은 범용 모델 경쟁보다 제조·금융·과학 등 산업별 전문성을 갖춘 AI 개발에 무게를 두고 있다. 또 현장 데이터와 전문 지식, 문제 해결 과정에서 축적한 노하우를 모델에 반영해 실제 업무 효율과 생산성, 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 이런 산업별 전문성을 파운데이션 모델로 확장하고, AI가 스스로 문제를 정의해 해결 방법을 계획한 뒤 직접 실행하는 에이전틱 AI로 기술 범위를 넓히고 있다.임 원장은 "저희가 만드는 제조의 미래는 문제가 생기기 전에 먼저 예측하는 것"이라며 "AI가 판단을 돕고 필요한 조치를 선제적으로 실행할 뿐 아니라 사후 대응에서 선제 조치로 전환하는 것이 LG AI연구원이 그리는 제조의 미래"라고 말했다. LG AI연구원은 이날 이 같은 전략을 구현할 기술도 공개했다. 대표 기술로는 정형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'와 비전 검사 파운데이션 모델 '엑사원 옴니 인스펙트'를 앞세웠다. 이 가운데 엑사원 태뷸러는 온도와 압력, 공정 조건, 품질 검사 등 제조 현장에 쌓이는 데이터를 분석해 변수 간 관계를 파악하고 불량 가능성과 최적 공정 조건을 예측하는 역할을 맡는다. 이를 위해 1억개 이상의 테이블 데이터를 학습해 데이터가 부족한 새로운 분야에서도 추가 학습 없이 예측할 수 있도록 설계했다. 이런 성능을 바탕으로 글로벌 정형 데이터 리더보드 '탭아레나'에서 분류와 다중 범주형 예측 부문 1위, 종합 성능 2위를 기록했다. 엑사원 옴니 인스펙트는 제품이나 공정이 바뀌더라도 별도 재학습 없이 이미지와 프롬프트만으로 검사에 적용할 수 있도록 개발됐다. 기존 비전 검사 기술은 신규 제품이나 공정이 추가될 때마다 데이터를 다시 확보하고 모델을 재학습해야 해 적용에 수주에서 수개월이 걸렸지만, 이를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 여기에 AI 에이전트가 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 자율적으로 수행해 검사 모델을 지속적으로 업데이트하도록 했다. LG AI연구원은 엑사원 옴니 인스펙트를 올해 안에 실제 검사 공정에 적용할 예정이다. 과학 분야에서는 AI가 후보 물질을 찾는 단계에서 실제 실험까지 수행하는 자율 연구 체계로 확장해나간다는 방침이다. '엑사원 디스커버리'가 축적된 과학 지식을 바탕으로 가능성이 높은 물질을 탐색·설계하고, 로봇팔과 자동화 장비가 실험을 수행한 뒤 결과를 다시 AI가 학습하는 방식이다. LG AI연구원은 이를 위해 24시간 스스로 실험하고 학습하는 'AI 자율 실험실'을 구축할 계획이다. 소재 개발 파운데이션 모델이 물질의 합성 결과를 예측하면 자동화 장비가 실험을 진행하고 AI가 다시 다음 실험을 설계하는 구조다. 실제 산업 적용 사례도 늘리고 있다. 특히 LG생활건강과는 42만 개가 넘는 후보 물질을 검토해 하루 만에 유망 물질을 찾아냈다. 또 미국 밴더빌트대 메디컬센터와는 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 분석해 맞춤 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 공동 개발하고 있다. 평균 4주 이상 걸리던 분석 과정을 하루 수준으로 줄이는 것이 목표다. 금융 분야에서는 예측 결과뿐 아니라 판단 근거까지 설명하는 AI에 초점을 맞췄다. 다수의 AI 에이전트가 데이터 분석부터 추론, 예측, 설명 생성까지 수행하는 '엑사원 BI'를 통해 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 기업을 매일 분석하고 향후 4주간의 주가 흐름을 예측하고 있다. 엑사원 BI는 현재 런던증권거래소그룹을 통해 글로벌 투자자에게 제공되고 있으며 코스콤과 협력해 국내 시장으로도 확대하고 있다. 이 기술에는 시간에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 미래를 예측하는 파운데이션 모델 '엑사원 포어캐스트'가 적용됐다. LG AI연구원은 산업별로 확보한 전문 AI 역량을 프론티어급 모델 개발에도 활용한다는 방침이다. 특히 현재 진행 중인 'K-엑사원' 프로젝트를 통해 복잡한 업무를 스스로 수행하는 에이전트 역량과 깊이 있는 추론 능력, 한국어와 전문 지식 이해 수준, 실행 효율을 함께 높이고 있다. K-엑사원은 LG AI연구원이 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여해 개발 중인 프론티어급 AI 모델이다. 이날 임 원장은 차기 모델인 'K-엑사원 3.0'의 개발 방향도 공개했다. 이 모델을 제조·금융·과학 등 산업 현장에서 복잡한 문제를 해결하는 전문가 AI로 발전시킨다는 구상이다. LG AI연구원은 이 같은 AI를 물리적 현장까지 확장하기 위해 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 현실 세계를 이해하고 상황을 판단해 스스로 행동하는 로봇 지능을 구현해 적은 데이터만으로도 새로운 공정과 업무에 빠르게 적응하도록 하는 것이 목표다. 향후에는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 파악하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 연결해 스스로 운영 계획을 세우는 자율형 공장으로 확대할 계획이다. 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체를 하나의 AI 시스템처럼 운영하겠다는 구상이다. 임 원장은 산업 현장에서 축적한 AI 역량을 제조 자동화와 로봇 지능으로 연결해 적용 범위를 계속 넓히겠다는 방침도 밝혔다. AI가 사람의 판단을 보조하는 수준에서 벗어나 실제 현장의 운영까지 맡는 단계로 발전시키겠다는 목표다. 그는 "앞으로는 사람이 생산 목표와 품질 기준을 제시하면 AI 오케스트레이터가 공장 전체의 상태를 이해하고 로봇과 검사 설비, 생산 모듈을 하나로 연결해 스스로 계획을 세우고 공장을 운영하게 될 것"이라며 "로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 미래를 향해 나아가고 있다"고 말했다.이어 "더 깊이 이해하고 스스로 판단하며 현실과 연결되는 지능을 통해 사람의 일을 더 가치 있게 하고 가능성을 더 크게 열며 삶을 더 풍요롭게 만드는 AI를 지향한다"며 "누구나 전문가가 될 수 있고 전문가는 새로운 지평을 열 수 있도록 AI의 가능성을 더 나은 삶을 위한 변화로 만들어 가겠다"고 강조했다.

2026.09.14 12:33장유미 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

KT, 서울아산병원과 AI 병원 구축..."AI가 의료 영상 판독·데이터 분석"

KT가 서울아산병원과 함께 AI가 의료 영상을 판독하고 건강 데이터를 분석하는 AI 병원 구축에 나선다. KT는 서울아산병원과 AI 병원 구축과 임상 현장에 적용 가능한 AI 의료서비스 개발을 위한 의료 AX 협력을 진행한다고 10일 밝혔다. 양 기관은 이날 오전 서울 종로구에 KT광화문빌딩 웨스트에서 업무 협약(MOU)을 체결했다. 협약식엔 김봉균 KT 엔터프라이즈 부문장과 박승일 서울아산병원장 등 주요 관계자들이 참석했다. 정부의 AI 기본의료 정책에 발맞춰 KT와 서울아산병원은 AI 병원 구축에 착수한다. 환자 방문 시 AI가 의료 영상을 판독하고 분산된 건강 데이터를 통합, 분석해 주므로, 의료진은 더욱 신속하고 정확한 진단을 내릴 수 있고 환자는 대기 시간 단축과 향상된 의료 서비스를 누리게 된다. 양측은 서울아산병원을 차세대 병원정보시스템 디지털 전환 모델의 핵심 실증 거점으로 삼고, 검증된 AI 솔루션을 의료 현장에 단계적으로 확대할 방침이다. KT는 자사의 우수한 인프라와 AI 전환 플랫폼 기술을 활용해 서비스 구체화와 기술 검증을 맡고, 서울아산병원은 임상 현장의 요구를 파악해 AI 서비스 개발과 유효성 검증을 총괄한다. 양 기관은 이달 말 실무 협의체를 출범해 구체적인 실행 과제를 도출하고 의료 AI 확산을 위한 협력을 이어갈 계획이다. 박승일 서울아산병원장은 “협력을 통해 임상 현장에서 검증 가능한 AI 의료서비스를 발굴, 적용하고, 환자 안전과 치료 성과를 높이는 의료 혁신을 선도하겠다”고 말했다. 김봉균 KT 부사장은 “AI, 클라우드, 데이터를 아우르는 AX 플랫폼 역량을 바탕으로 의료 현장의 AX 혁신을 가속하겠다”고 밝혔다.

2026.09.10 09:26홍지후 기자

LG CNS, 건강검진 전 과정에 AI 입힌다…의료 AX 공략

LG CNS가 건강검진 전 과정에 인공지능(AI) 에이전트를 적용하며 의료 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 의료진의 반복 업무를 AI로 줄이고 검진 서비스의 효율성을 높인다는 목표다. LG CNS는 최근 서울 강남구 차움 건강검진센터에서 차움·차헬스케어와 '지능형 검진센터 도입을 위한 착수보고회'를 열었다고 9일 밝혔다. 행사에는 배민 LG CNS 금융·공공사업부 전무와 김재화 차움 원장, 이준영 차헬스케어 전무 등이 참석했다. LG CNS는 차움·차헬스케어와 협력해 건강검진 업무에 AI 에이전트를 적용하는 개념검증(PoC)을 추진할 계획이다. LG CNS가 검진 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 차움이 실제 검진 현장에 적용해 업무 효율성과 활용 가능성을 검증하는 방식이다. 이번 협력은 LG CNS가 지난 1월 차바이오그룹에 전략적 투자를 단행한 이후 구체화한 AI 기반 헬스케어 사업이다. LG CNS는 차움에서 건강검진 특화 AI 에이전트를 검증한 뒤 향후 차병원 주요 검진센터까지 적용 범위를 확대할 방침이다. 차움 건강검진센터는 고객의 과거 검진 이력과 상담 내역, 주치의 권고사항 등을 바탕으로 개인별 검진 항목을 설계 중이다. 현재 고객 한 명의 이력을 파악하려면 간호사가 고객관계관리(CRM)와 전자의무기록(EMR) 등 여러 시스템에서 자료를 각각 찾아야 해 어려움이 있었다. 상담 기록 작성과 사후관리, 일정 관리 등도 수작업으로 진행해왔다. LG CNS는 AI 에이전트를 통해 이같은 반복적인 자료 조회와 기록 작성 업무를 줄이고 간호사가 고객 상담과 건강관리에 더욱 집중할 수 있도록 지원한다는 목표다. AI 에이전트는 CRM과 EMR에 흩어진 고객의 검진 내역과 결과지, 상담 내역, 사후관리 일정 등을 모아 분석한다. 고객의 과거 검진 결과와 의료진 권고를 토대로 필요한 검사 항목과 그 이유를 제시하고 검사 필요성을 고객에게 설명하기 위한 자료도 생성한다. 검진 결과 작성에도 AI를 활용한다. 검사 결과와 판정 소견을 종합해 결과지 초안 작성을 지원함으로써 의료진과 간호사의 문서 업무 부담을 줄인다. 검진 전후 고객 안내와 사후관리도 자동화한다. 검진 전에는 고객별 주의사항을 담은 체크리스트를 생성하고 검진 이후에는 3·6·9개월 단위 재검과 추적 관찰 일정을 관리한다. 이상 소견이 발견된 고객의 외래 진료 연계와 재진 프로그램 안내도 지원한다. 외국인 고객을 위한 AI 통번역 적용도 검토 중이다. 차움 건강검진센터는 전체 고객 가운데 외국인 비중이 약 30%에 달한다. 검진 결과 안내와 상담 과정에 AI 기반 통번역을 활용해 언어 장벽을 낮추고 이용 편의성을 높일 계획이다. LG CNS는 이번 사업을 통해 건강검진 상담에 특화된 AI 에이전트 모델을 확보한다는 방침이다. 차움에서 실제 의료 현장 적용 가능성을 검증한 뒤 차병원 주요 검진센터로 확대해 의료 분야 AX 사업을 강화한다는 목표다. 김재화 차움 원장은 "이번 LG CNS, 차헬스케어와의 협력은 우리가 지향해온 최고 수준의 맞춤형 의료 서비스에 첨단 AI 기술을 더해 고객 케어의 질을 한 단계 높이는 계기가 될 것"이라며 "AI 기반의 지능형 검진 시스템을 차움에 성공적으로 정착시켜 프리미엄 건강검진의 새로운 표준을 제시하겠다"고 말했다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부 전무는 "우리는 금융·제조 등 여러 산업에서 AI를 보여주는 것이 아니라 매일 쓰이는 것으로 만들어왔다"며 "그동안 쌓아온 AX 역량을 의료 현장에 적용해 검진 서비스 혁신과 운영 효율 향상을 이끌겠다"고 밝혔다.

2026.09.09 10:01한정호 기자

환자 차트 속으로 들어간 챗GPT…오픈AI, 진료기록 연동

오픈AI가 의료기관용 인공지능(AI) 서비스에 환자의 진료기록을 연결하는 기능을 도입했다. 의료진이 방대한 환자 기록을 일일이 찾아보는 대신 챗GPT에 질문하면 AI가 진료에 필요한 내용을 찾아 요약한다. 1일(현지시간) 오픈AI는 블로그를 통해 의료기관용 서비스 '챗GPT 포 헬스케어'에 미국 의료정보기술 기업 에픽의 전자의무기록(EHR) 시스템을 연결했다고 밝혔다. 의료진은 이번 기능으로 환자의 진료기록과 검사 결과, 복용 약물, 전문의 소견 등 허가된 의료정보를 챗GPT에서 확인할 수 있다. "지난 진료 이후 달라진 점은 무엇인지", "오늘 진료 전에 확인해야 할 최근 검사 결과는 무엇인지", "복용약이나 전문의 권고에 변화가 있었는지" 등을 챗GPT에 물어보는 식이다. 챗GPT는 환자 기록에서 질문과 관련된 정보를 모아 주요 변화를 요약하고 답변의 근거가 된 환자 차트 정보도 함께 제시한다. 에픽 연동 방식은 두 가지다. 먼저 에픽의 환자 정보를 챗GPT 포 헬스케어로 불러와 환자의 과거 이력과 최근 변화를 살펴볼 수 있다. 또 지원되는 환경에서는 챗GPT를 EHR 화면에 직접 통합한다. 이 경우 의료진은 환자 차트와 별도의 AI 서비스를 오갈 필요 없이 기존 진료 과정에서 바로 AI를 활용하게 된다. 오픈AI는 의료진이 활용할 수 있는 공식 의료 데이터도 확대했다. 새롭게 선보인 '헬스케어 퍼블릭 데이터' 플러그인은 9개 공식 의료정보 출처를 연결한다. 이를 통해 의료진과 연구진은 임상시험이나 의약품, 보험 적용, 의학 연구 등 필요한 정보를 챗GPT에서 찾아 비교·확인할 수 있다. 오픈AI는 의료 분야에서 AI를 활용할 때 필요한 안전성과 정확성도 평가했다. 의사들이 진료 전 환자 검토, 약물 검토, 환자 인계 요약 등 27개 활용 사례를 평가한 결과 총 4363건 가운데 99.1%가 안전한 응답으로 나왔다고 밝혔다. 공공 의료데이터를 활용한 별도 평가에서도 5개 데이터 출처 모두 93% 이상의 답변이 정확도 측면에서 '좋음' 이상의 평가를 받았다고 설명했다. EHR 연동은 의료기관용 챗GPT 포 헬스케어에서만 이용할 수 있다. 개인 계정에는 제공되지 않는다. 오픈AI는 환자 의료정보 보호를 위해 역할 기반 접근제어와 감사 로그 등 기업용 보안 기능을 지원한다. 이번 기능을 시범 도입한 UCSF헬스의 수레시 구나세카란 최고경영자(CEO)는 "복잡한 환자 기록에서 무엇이 달라졌고 무엇이 중요한지 의료진이 파악하는 데 새로운 EHR 연동 기능이 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴보고 있다"며 "관련 정보를 더 빠르고 종합적으로 파악하면 의료진이 데이터를 정리하는 시간을 줄이고 환자에게 더 많은 시간을 쓸 수 있을 것"으로 기대했다.

2026.09.02 15:38김동원 기자

2027년 보건복지부 예산 148조7697억원…전년 대비 8.2% 증가

보건복지부 2027년도 예산안이 148조7697억원 규모로 편성됐다. 여기에 2027년에 신설될 ▲아동기본수당(2조9272억원) ▲아이맞이지원금(6981억원) ▲피지컬AI 도입·실증(377억원) 등 미래대응기금(3개 사업 3조6630억원)을 포함하면 152조 4328억원 규모로, 2026년 본예산(137조4949억원) 대비 10.9% 증가한 수치다. 이번 예산안은 ▲국민의 목숨을 살리는 사회안전매트 강화 ▲지역·필수의료를 살리기 위한 투자 확대 ▲지역사회 통합돌봄 안착 및 모두의 돌봄 강화 ▲아동·청년 등 미래세대 회복·성장 지원 ▲보건복지 인공지능 전환(AX) 및 바이오혁신 등 5대 핵심 투자를 중심으로 편성됐다. #. 지역·필수의료 투자 확대…지역의사 선발전형 학생은 등록금, 주거비 지원 지역·필수의료를 살리기 위한 집중 투자를 확대한다. 우선 거주지에 관계 없이 누구나 필요한 의료서비스를 누릴 수 있도록 지역필수의료 특별회계(1조2600억원)를 신설해 ▲수도권에서 멀수록 두텁게 ▲공공의료기관 우선 투자 ▲지방정부 자율성 강화를 3대 원칙으로 집중 투자를 확대한다. 특히 지필회계에 새롭게 도입된 '지역주도 의료공백 해소 지원사업'은 중앙정부가 시도별 예산과 표준메뉴판을 제시하면 지방정부가 지역 특성에 맞는 맞춤형 의료서비스를 직접 기획·추진하는 방식이다. 의료인력과 관련해서는 지역에서 10년간 의무복무 할 '지역의사선발전형' 학생(490명)에게 등록금·주거비 등을 지원하고, '계약형 지역필수의사' 참여지역은 전국으로 확대(6개 시도, 136명 → 서울 제외, 448명)하며, '시니어의사' 채용 지원도 확대(160→220명)하는 등 지역 의료인력을 확충한다. 또 모자의료센터 전문인력 특별수당(전문의 월 1000만원, 전공의 월 500만원, 서울 제외)을 지원하고, 중증모자의료센터를 확대(2→4개소)한다. 이와 함께 필수의료 분야 의료배상보험료 지원대상을 전국 지역응급의료센터 응급실 전담의까지 확대해 안전한 필수의료 진료환경을 조성한다. 국립대병원은 5극3특 지역의료 주축병원으로 집중 육성해 빅5 수준으로 역량을 강화하고, 지방의료원 등 공공병원에 진료시설 구축 등 인프라 보강 및 필수의료 운영비 지원을 통해 포괄 2차 종합병원 수준으로 진료역량 강화에 나선다. #. 보건·복지 AX…바이오 혁신…기본의료 AI 추진 우선 재가 및 시설 돌봄 현장에 돌봄로봇을 배치하고, 가정용 돌봄로봇 상용화를 지원(377억원)한다. 또 R&D를 신규 투자(145억원)해 돌봄기술 혁신을 가속화하고, 복지·돌봄 마이데이터 및 개방형 플랫폼 등 데이터기반 구축 및 AI 리터러시 교육을 추진한다. 이와 함께 취약지 일차의료 AX 패키지, 구급대-병원 간 실시간 연계 응급 통합 AI 플랫폼, '나의 건강기록'(PHR) 기반 AI 및 의료영상 QR 공유(387억원), 국가 보건의료데이터 허브 소버린 AI(349억원) 구축 등 기본의료 AI를 추진한다. 바이오헬스 유니콘 기업 육성을 위해서는 청년 창업기업(13개사)에 바우처를 신규 지원(50억원)하고, 피부 빅데이터 규모 확대 및 플래그십허브(해외 체험판매장) 설치 확대 등 K-뷰티 경쟁력 강화, 외국인 환자 비대면진료 기능을 포함한 K-헬스케어 통합허브 플랫폼 구축 등도 추진한다. #. 국민연금 첫 보험료 지원…아이맞이지원금 등 '출산·양육 패키지' 신설 첫만남이용권·부모급여·아동수당을 아이맞이지원금과 아동기본수당으로 통합한 출산·양육 패키지를 신설한다. 구체적으로 '아이맞이지원금'은 출생 순위에 따라 첫째 1000만원, 둘째 1200만원, 셋째 이상 1500만원을 1년간 4회 분할해 지급하고, 인구감소지역 등 우대지역은 500만원을 추가 지급한다. 또 '아동기본수당'은 0~12세 아동(2030년까지 매년 1세씩 상향)에게 매월 20만원(현금 10만원, 지역사랑상품권 10만원)을 지급하고, 우대지역은 10만원을 증액해 매월 30만원(현금 15만원, 지역사랑상품권 15만원)을 지급한다. 0~1세를 가정보육 시 매월 30만원을 추가 지급한다. 이와 함께 미숙아·선천성이상아 출생 시 의료비 지원을 확대(최대 2700만원)하고, 가임력 검사비 지원 및 난임·임산부 심리상담센터도 확충한다. 또 만 18세(2009년생, 45만1000명) 도래 모든 청년이 최초 연금 가입 이력을 생성하도록 '국민연금 첫 보험료'(1개월분, 약 4만2000원)를 신규 지원한다. 위기 징후가 확인된 국민에게는 읍면동 현장에서 생계지원(30만원)을 우선 지급하는 제도를 신설하고, 금융연체·우울증 등 사회적 고립 위기정보를 활용한 고립통합대응시스템을 통해 고립위험군을 신속 발굴, 생애주기별 맞춤서비스를 연계·제공한다. 읍면동 공무원이 위기가구에 최초 방문상담 시 2만5000원 상당의 생활물품을 지원하는 '찾아가는 희망드림꾸러미'를 도입하고, 생계가 어려운 국민의 기본 먹거리 보장을 위한 그냥드림 사업 전국 운영을 지원(150→300개소, 푸드뱅크·마켓 등)하며, 우수 위기가구 발굴 포상금도 신설한다. #. 아동·청년 등 미래세대의 회복과 성장 지원…'(가칭)국가자살대응실' 신설 아동·청년 등 미래세대의 회복과 성장 지원과 관련해 우선 가족돌봄·고립은둔 등 복합적 어려움을 겪는 청년 지원을 확대하고, 청년 생활권 내 일상회복·사회참여 지원기관 120개소를 신규 확충한다. 또 청년 회복·성장, 청년특화 자활사업, 노인일자리 안전관리자, 바이오·의료 전문인력 등 보건·복지분야 청년 일자리를 2만개로 확대한다. 학대 피해 영유아·장애아동 특화쉼터(18개소)를 확충하고, 보호대상아동 그룹홈 인건비를 인상(8.1% 증)하며 원가정 복귀 지원기관을 본격 운영한다. 저소득층의 최저생활을 두텁게 보호하기 위해 기준중위소득을 맞춤형 급여 개편('15년) 이후 가장 큰 폭인 6.7% 인상하고, 생계급여 수급자가 중증장애인인 경우(2만 가구) 부양의무자 규정은 폐지된다. 또 중증장애인 대상 부양의무자 기준 폐지로 의료급여 수급권자를 확대(3만명 증가)하고, 의료급여 수급권자 기본진료비 지원을 강화(13만8000명 증가)한다. 근로능력이 있는 저소득층의 자립 지원과 관련해서는 자활사업 참여 규모를 7만5000명까지 확대하고, 자활급여도 3.7% 인상(일 3만5200원~6만8500원)한다. 자살예방과 관련해서는 상담전화 및 자살예방센터(전국 255개)의 인력을 확충하고, 현장 출동수당을 신설한다. 특히 인공지능(AI) 기반 자살유발정보 모니터링 시스템 구축 및 24시간 자살 시도·사망 현황을 관리하는 '(가칭)국가자살대응실'을 신설한다. 마약류 중독자와 관련해서는 치료비 지원 확대와 권역 치료보호기관을 확충(9→11개소)하고, 마약 투약사범(기소유예, 집행유예, 출소예정) 전담 절차의 공적 책임 강화를 위한 시범사업(수도권·비수도권 각 2개소)을 신규 도입한다. #. 모두의 돌봄 강화…사회복지 종사자 처우 대폭 개선 의료·요양·돌봄 통합지원 지역특화서비스 대상자를 노인에서 장애인까지 확대하고, 의료취약·인구감소지역은 1.2~1.5배 가산 지원한다. 이와 함께 돌봄 인프라가 부족한 인구감소지역에 주야간·단기보호 및 방문 재가서비스를 제공하는 공립 '취약지돌봄센터' 30개소를 신설한다. 노인일자리는 사회서비스형 및 민간형을 중심으로 118만개로 확대하고, 안전전담인력을 1,341명(+728명)으로 대폭 증원한다. 치매환자 재산관리지원서비스 시범사업을 확대한다. 12개 유형 국고지원 사회복지시설 인건비는 가이드라인을 100% 준수(7.0% 증액, 1조540억원)하고, 저연차 종사자 인건비는 추가 인상한다. 이와 함께 정부보조 민간위탁사업 종사자 중 고강도 직군 10종에 대해 공통처우개선율에 1%p를 추가 적용한 4.9% 인상한다. 장애인연금은 지급 대상을 기존 중증장애인(3급 단일 제외)에서 장애의 정도가 심한 장애인 전체로 대폭 확대한다. 또 장애인 활동지원 대상을 확대하고 단가를 4.0% 인상(1만7960원)하는 한편, 장애인 편의시설 모니터링(500개) 등 장애인 일자리도 확대한다.이와 함께 발달장애인 청소년 대상 방과후 활동서비스와 성인 대상 주간활동서비스를 확대하고, 최중증 발달장애인 대상 통합돌봄서비스도 확대(24시간 6개소 추가, 주간개별 15개소 추가)한다. 이외에도 장애 영유아 돌봄인력 수당(시간당 영아 2000원, 유아 1000원)을 신설하며, 발달재활서비스 대상도 확대한다. 정은경 보건복지부 장관은 “국민의 목숨을 살리는 사회 안전매트를 더 두텁게 하고, 지역사회 돌봄은 넓히면서, 지역·필수·공공의료를 확충해 어디에 살든 질 높은 의료를 보장하는 국민의 기본적 삶과 건강 보호에 중점을 두고 2027년 예산안을 편성했다”라며 “국민의 목숨을 살리는 복지국가 구현에 보건복지부가 앞장설 수 있도록 필요한 예산을 충실히 반영하기 위해 적극 노력했다”라고 언급했다. 한편 내가만드는복지국가는 1일 이번 보건복지부의 복지예산 편성에 대해 정부가 '목숨을 살리는 적극복지'로 명명한 4개 복지 예산안에 대해 비판적 입장을 밝혔다. 우선 기준중위소득 6.7% 인상은 역대 최고이지만 가계금융복지조사 중위소득과의 격차는 여전히 크고, 지역사회 통합돌봄 예산규모도 복지 현장의 기대에는 한참 미치지 못한다는 것이다. 또 장애인복지 예산은 일부 늘어나지만 현재 장애인복지의 낮은 수준을 감안하며 여전히 소극적인 편성이라고 주장했다.

2026.09.02 10:03조민규 기자

지역 AX 3345억원으로 확대…의료·농업·제조 AI 확산 가속

과학기술정보통신부가 지역 산업과 공공서비스의 인공지능(AI) 전환(AX)을 촉진하기 위해 지역 인공지능(AI) 전환(AX) 예산을 2배 가까이 확대한다. 정부는 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 농업·의료·에너지·제조 분야의 AI 적용을 늘리고, 민간 AI 개발자를 활용한 국민 서비스·행정 혁신에도 나선다는 방침이다. 1일 과기정통부는 2027년도 예산안에서 AI 대전환 분야에 9조4211억원을 편성하고 지역·산업 AX 사업을 전년대비 89.0% 증가 3345억원으로 확대했다고 발표했다. 지역 AX 사업은 수도권에 집중된 AI 기술과 인프라를 지역 산업 현장으로 확산하는 데 초점을 맞춘다. 지역별 주력산업과 특성을 반영해 AI 기술을 실증하고, 지역 기업과 연구기관이 관련 서비스를 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원한다. 권역별로는 대경권에서 바이오·로봇 분야 AX를 추진한다. 서남권은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남권은 정밀제조를 중심으로 사업을 진행한다. 농업·의료·에너지 분야의 AI 활용도 확대한다. 농업에서는 작물 생육과 기상 데이터를 활용한 스마트농업, 병해충 예측, 농업 자동화 등을 지원한다. 의료 분야에서는 지역 의료기관의 진료·판독 보조와 의료서비스 격차 완화를 위한 AI 도입이 추진된다. 에너지 분야에서는 수요 예측과 에너지 관리 최적화 등 지역 특화형 AI 서비스 개발이 이뤄질 예정이다. 제조 분야에서는 AI 공장 플랫폼과 정밀제조 기술을 기반으로 설비 이상 예측, 불량 검출, 공정 최적화, 물류 자동화 등을 지원한다. 지역 중소·중견기업의 AI 도입 부담을 낮추고, 현장 적용이 가능한 기술을 확산하는 것이 목표다. 4대 지역 AX 사업은 올해 신규 사업으로 선정돼 추진 중이며 내년에는 계속사업으로 운영된다. 사업 기간은 올해 9개월에서 내년 12개월로 늘어난다. 이에 따라 사업 내용의 대폭적인 변경보다는 1년 치 사업비가 반영되면서 예산 규모가 확대된 것으로 풀이된다. 과기정통부는 지역 AX와 함께 민간 AI 개발자를 채용해 AI 기반 국민 서비스와 행정을 혁신하는 '국민AI서비스혁신추진단'도 본격 운영한다. 민간의 AI 개발 역량을 공공서비스에 접목해 국민이 체감할 수 있는 행정 혁신을 추진한다는 계획이다. 추진단은 국민이 자주 이용하는 행정서비스를 중심으로 AI 적용 과제를 발굴하고, 행정업무 효율화와 맞춤형 서비스 제공을 지원할 예정이다. 민간 개발자와 공공부문 간 협업을 통해 서비스 기획부터 개발·실증·현장 적용까지 이어지는 체계를 구축할 방침이다. 한편 과기정통부는 2027년 전체 예산안으로 29조6476억원을 편성했다. 이는 2026년 추경예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가한 역대 최대 규모다. 정부 R&D 예산은 14조1000억원, AI 예산은 9조4211억원으로 각각 확대된다. 전창훈 과기정통부 정책기획관 재정팀장은 "지역에 대한 요구가 많다 보니 AX도 지역 중심으로 방향성을 잡는 과정에서 4대 지역 AX 대형 사업 예산이 확대된 부분이 크게 작용했다"고 말했다.

2026.09.01 12:18남혁우 기자

굿닥, '모두의AI' SKT 컨소시엄 핵심 헬스케어 파트너사로 참여

굿닥은 '모두의AI' 사업 수행 컨소시엄으로 SK텔레콤(SKT) 컨소시엄이 선정됨에 따라, 핵심 헬스케어 파트너사로 참여해 헬스케어 서비스를 제공한다. 굿닥은 파트너로서 의료정보를 제공하고 사용자가 필요한 의료서비스를 실제로 이용하는 단계까지 연결하는 역할을 맡는다. 병원·약국의 운영시간과 병원 의료진·전문의 유무 등 기본 정보, 비급여 진료비 가격을 조회할 수 있도록 지원하는 한편, 굿닥앱에서 제공 중인 미리접수예약, 비대면진료 서비스 또한 연계해, 진료 선택권에 필요한 사전 정보 확인이 가능한 최적의 고객경험을 선보일 예정이다. 세부 기능과 제공 방식은 향후 서비스 기획 과정에서 구체화할 계획이다. 굿닥은 전국 약 6000개 병원과 3000개 약국 네트워크를 기반으로 의료기관 정보 조회, 미리접수, 예약, 비대면진료 등 서비스를 제공해 왔다. 이번 참여를 계기로 굿닥이 축적한 의료기관 정보와 서비스 운영 역량을 모두의AI에 접목해 AI의 안내가 실제 의료 이용으로 이어지는 생활 밀착형 헬스케어 경험을 확대할 계획이다. 장영주 굿닥 대표는 “의료 영역에서 AI의 가치는 정보를 알려주는 데서 끝나는 것이 아니라, 이용자가 믿을 수 있는 정보를 확인하고 필요한 의료서비스를 최적의 방법으로 편리하게 이용하도록 돕는 데 있다”며 “굿닥이 축적해 온 병원·약국 정보와 미리접수·예약·비대면진료 역량을 '모두의AI'에 연결해, 더 많은 국민이 의료가 필요한 순간 쉽고 신뢰할 수 있는 헬스케어 경험을 누릴 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의AI'는 국민 누구나 AI를 일상에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있도록 국산 AI 모델과 생활 밀착형 서비스를 연결하는 사업이다.

2026.09.01 10:49조민규 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

[현장] 서울대 AI연구원 "강원 의료 AX 성공, GPU 집중 배치 관건"

"정부가 강원 의료·웰니스 인공지능 전환(AX) 사업에 성공하려면 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 집중 지원해야 합니다. 이는 분산된 의료 데이터와 연산 자원을 결합해 의료 특화 AI 모델을 개발하고, 강원도를 피지컬 AI 연구·실증 거점으로 육성하기 위한 해법입니다." 곽노준 서울대 AI연구원 연구부원장은 13일 서울 더 플라자 호텔에서 열린 '강원 AX 대전환 착수보고회'에서 이같이 밝혔다. 서울대 AI연구원은 올해 초부터 강원도·원주시와 사업 추진 방향을 공동으로 기획해 왔다. 곽 부원장은 대규모 GPU 인프라 확보를 사업 핵심 조건으로 꼽았다. 국내 우수한 의료 데이터와 연구인력이 갖춰져 있지만, GPU가 여러 지역에 소규모로 분산돼 있어 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "대규모 모델을 개발하려면 데이터를 한곳에 모으고 GPU 서버들이 서로 통신하며 동시에 학습해야 한다"며 "지금처럼 연구자가 여러 기관에서 GPU를 조금씩 지원받는 방식으로는 의료 분야에 특화된 독자 모델을 개발하는 데 한계가 있다"고 지적했다. 그러면서 "강원권에 데이터센터를 구축하고 충분한 GPU를 집중적으로 배치할 필요가 있다"며 "강원 의료 AX 사업만을 위한 연산 자원을 확보한다면 세계적인 연구·산업 성과를 낼 수 있을 것"이라고 제안했다. 서울대 AI연구원은 이렇게 구축된 인프라를 바탕으로 의료기기 제조와 환자 이송·간병·수술로봇 등에 적용할 피지컬 AI 기술을 개발할 계획이다. 로봇 하나가 여러 작업을 수행하도록 해 다품종 소량생산이 필요한 의료기기 제조공정을 자동화하는 방안도 연구할 방침이다. 연구원은 의료 AI 개발에 필요한 데이터 기반도 조성한다. 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원 등 원주에 있는 공공기관 데이터와 병원 임상 데이터를 연계해 공공·임상 멀티모달 데이터 허브를 구축한다는 구상이다. 곽 부원장은 "확보하기 어려운 수술 데이터는 디지털 트윈을 이용해 보완할 것"이라며 "가상공간에서 수술 과정과 인체 반응을 시뮬레이션해 정밀 데이터를 생성하고, 이를 수술로봇과 의료기기 학습에 활용할 것"이라고 말했다. 연구원은 원천기술 개발에 그치지 않고 임상과 인허가, 보험 적용, 현장 실증으로 이어지는 전주기 사업화 체계 구축에도 참여한다. 규제 샌드박스를 활용해 의료 AI 기술 시장 진입 기간을 줄이는 한국형 패스트트랙을 마련하겠다는 목표다. 원주시 전체를 의료 AI 실증공간으로 활용하는 'AI 메디컬 시티' 조성도 추진한다. 가정 내 낙상을 감지해 구조를 요청하거나 의료·돌봄로봇이 시민을 지원하는 서비스를 실제 생활환경에서 검증할 예정이다. 현재 연구원은 약 300명의 겸무교수가 보유한 융합 연구역량을 사업에 투입한다. AI 알고리즘과 거대언어모델(LLM), 비전언어모델(VLM), 로보틱스를 비롯해 의료·보안·법률·윤리 분야 연구진을 연계할 계획이다. 곽 부원장은 "우리는 정부 손잡고 원주 의료기기 제조 기반과 병원 실증환경, 공공의료 데이터, 우리 연구역량을 결합해 강원도를 세계적인 의료 피지컬 AI 거점으로 만드는 것이 목표"라며 "강원도에서 개발한 기술은 향후 서울대 시흥캠퍼스 등 다른 의료 실증환경으로 확산할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.08.13 16:18김미정 기자

[현장] 배경훈 부총리 "강원 의료 AX 대전환 기대"…2028년 사업 추진

정부가 강원 지역 의료·웰니스 산업에 인공지능(AI)을 접목하는 지역 AX 프로젝트 기획에 착수했다. 지역 의료 인프라와 공공기관을 연계해 강원을 의료·웰니스 AX 거점으로 육성한다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 13일 서울 더 플라자 호텔에서 열린 '강원 AX 대전환 착수보고회'에서 이같은 정책 계획을 밝혔다. 이날 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관을 비롯한 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장, 이광재 예산결산특별위원장, 원주시장과 춘천시장 등 지역 관계자, 산·학·연 전문가가 참석했다. 강원 AX 대전환은 정부가 추진하는 '5극3특 지역 AX 프로젝트' 가운데 하나다. 정부는 올해 말까지 사업을 기획한 뒤 2027년 시범사업과 2028년 본사업을 차례로 추진할 계획이다. 이번 프로젝트는 강원 지역 의료·웰니스 산업 기반을 활용하는 데 초점을 맞춘다. 강원도에는 상급종합병원을 비롯해 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원 등 공공기관이 자리 잡고 있다. 해당 지역에는 의료·헬스케어 기기 제조기업도 다수 밀집해 있다. 정부는 이 같은 산업 생태계 바탕으로 구체적인 사업 비전과 추진 방향을 마련할 방침이다. 배 부총리는 "강원은 의료·웰니스 분야와 관련한 기업·의료기관·연구기관 등의 생태계가 집적된 지역"이라며 "지역적 강점을 기반으로 의료·웰니스 AX 대전환의 대표적인 성공사례가 되기를 바란다"고 밝혔다.

2026.08.13 14:38김미정 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 Next