새해 K-헬스케어 AI '엔진' 달고 본격 출항
2025년 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 16개 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 병오년 새해는 인공지능(AI)이란 새 돛을 단 K-헬스케어의 출항이 본격화되는 한 해가 될 것으로 전망된다. 최근 서울대학교병원 보건의료데이터 활용 AI 연구단은 국내외에서는 보건의료 데이터의 2차 활용, 의료 인공지능의 윤리적 실행, 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 위한 연합 학습 및 블록체인 기술 연구가 활발히 진행되고 있다면서 우리 헬스케어 분야에 미칠 변화를 전망했다. 특히 웨어러블 기기, EHR 문서화, 피부암 진단, 정신 건강 AI 모델 등 다양한 임상 분야에서 데이터 프라이버시를 강화하며 AI를 적용하려는 시도가 나타나고 있다는 것이 연구단의 분석이었다. 정부도 이러한 변화를 인지하고 있다. 지난 10일 열린 2025년 보건의료데이터 정책심의위원회에서 정부는 AX(AI Transformation) 시대를 맞을 준비에 착수할 것임을 공식화했다. 이 자리에서 이형훈 보건복지부 제2차관은 “정부는 의료데이터의 안전한 활용을 위한 법적·제도적 기반을 마련하고, 의료 AI 연구개발부터 실증 및 현장 활용까지 데이터 전주기 흐름이 활성화되도록 정책적 지원과 투자를 확대할 것”이라고 밝혔다. 그렇지만 AX 필요성을 이보다 더 빠르게 인식하고 추진해온 곳들은 다름 아닌 의료기관이다. 의료인력 부족 극복 위한 해법으로 'AI' 주목 국내에서는 이른바 '빅5' 병원으로 꼽히는 주요 상급종합병원을 중심으로 AI를 임상 현장에 도입해 오고 있다. 2025년까지 관련 인프라 구축에 힘을 쏟아 왔다면 새해부터는 이를 임상에 본격 활용하는 실증이 활발해지고, 병원 AX의 효과 분석도 이뤄질 것으로 기대된다. AI가 업무의 효율성 극대화에 실제 어떤 기여를 하는지가 정량적으로 정교하게 측정될 것이란 이야기다. 이처럼 국내 상급종합병원들이 일찌감치 관련 노력을 해온 것은 고질적인 의료 인력 부족에 시달려온 탓이다. 때문에 국내 의료기관들은 AI를 반복적인 업무 부담을 줄이는 주요 방편의 하나로써 여기고 관련 개발을 해왔다. 의료진 업무 과중을 줄여 환자 돌봄을 위한 시간을 더 확보하겠다는 것이다. 아울러 이는 병원 경영 효율화의 관점에서도 의미가 있다. 우선 서울대병원은 네이버와 '한국형 의료 특화 LLM(KMed.ai)'도 공동개발하며, 의료 분야 소버린 AI(Sovereign AI) 구축을 시작했다. 'KMed.ai'란, 진료 현장에서 사용하는 의료 표현과 국내 임상 기준을 반영해 개발된 모델이다. 이는 앞으로 의료 AGI 구현을 위한 핵심 엔진으로 활용될 기반 모델이 될 것으로 기대된다. AGI는 여러 의료 업무를 연속적으로 이해·추론·판단할 수 있는 차세대 인공지능이다. KMed.ai는 진료기록 이해, 의학적 추론, 판단 흐름 연결 등 다양한 임상 지원 기능에서 중심적인 역할을 수행하게 된다. 이와 함께 병원은 의료 AI Agent 플랫폼 '스누하이(SNUH.AI)'를 오픈하기도 했다. '스누하이'는 병원 내 분산된 AI 시스템을 하나의 플랫폼으로 통합하고, 데이터와 진료 프로세스를 연결하는 방식이다. '의무기록 자동 생성 시스템'에 대한 실시간 지원, 병원정보시스템(HIS)과의 연동으로 '마취전 상태평가지'와 '퇴원기록지'를 자동 생성하는 등의 서비스가 가능하다. 병원은 서비스 고도화를 통해 앞으로 '병리 판독 검증 시스템'과 '항암제 처방 지원 시스템'을 추가 구축할 예정이다. 또 OCR 솔루션을 활용해 외부 병원 서식의 스캔 이미지를 텍스트로 변환하고 주요 정보를 구조화하는 '의료 문서 디지털화 시스템'도 구축한다는 계획이다. 김영태 서울대병원장은 “의료 AI는 국가전략기술”이라며 “AI 기반의 지능형 병원 전환을 가속화할 것”이라고 강조했다. 최근 정은경 복지부 장관, 우에노 겐이치로 후생노동성 장관, 마우 피우칼라 세계보건기구(WHO) WPRO 사무총장 등은 세브란스병원의 AI혁신연구원을 방문했다. 해외 인사들은 병원의 앞선 AI 모델개발과 임상 활용 등에 감탄했다는 후문이다. 제18차 한·중·일 보건장관회의 공동성명문 채택에 앞서 우리나라의 첨단 의료 현황을 보여주고자 세브란스병원을 선택한 것은 여러 시사점을 갖는다. 세브란스병원에서 AI는 연구 이상의 의미가 있다. 이미 진료 현장에 광범위하게 도입되고 있다. 일례로 병원 응급실에서 의사 대신 환자 퇴실 기록을 대신 써주는 AI 서비스 연구 사례는 병원의 AI 서비스 고도화에 거는 기대감이 어떠한지를 보여준다. 연세대의대 응급의학교실 김지훈 교수와 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수팀 등이 개발한 AI 모델 '와이낫(Y-Knot)'은 대규모 언어 모델을 기반으로 응급환자진료기록부를 자동으로 작성해 준다. AI 모델이 기록부 초안을 작성해 주면, 의사는 검토 수준의 확인만 하면 된다. 와이낫은 외부와 연결되지 않고도 응급실 내부망 안에서 사용할 수 있어 환자 민감 정보의 유출 등 개인정보 유실로 인한 문제를 방지할 수 있다. 응급의학과 의사들이 직접 기록부를 작성했을 때는 평균 69.5초의 시간이 걸렸지만, AI 모델을 이용하자 32.0초로 작성 시간이 줄었다. AI 모델로 이용해 만든 기록지와 수기로 작성한 것을 비교하자 전자의 기록지가 더 우수한 것으로 나타났다. 또한 가톨릭대 서울성모병원은 최근 AI를 임상 현장에 적용한 시범운영을 시작했다. 앞으로 본 사업을 통해 관련 AI 서비스를 수술실, 응급실, 병동 등으로 확대 적용할 예정이다. 해당 서비스는 병원이 LLM을 기반으로 개발한 차세대 AI 의무기록 솔루션 'CMC 젠노트(GenNote)'다. 젠노트는 의료진의 행정적 부담을 줄이는 솔루션이다. 병원은 2019년부터 음성 전자의무기록(Voice EMR)을 실시해 왔다. 젠노트는 이를 업그레이드한 것으로, 신규 시스템은 음성만으로 필요한 서식을 호출하고 내용을 발화하면 각 서식에 맞게 가공된 내용이 전자의무기록(EMR)으로 전달된다. 화자 분리와 맥락 이해를 결합해 대화를 요약·정리하고 자동으로 서식화할 수 있다. 의료 현장은 소음과 전문용어가 사용되기 때문에 단지 음성을 받아쓰는 기술로는 활용에 한계가 있다. 젠노트는 의료기관 특화 대규모 언어모델과 AI 에이전트가 결합돼 신뢰성을 높였다. 의료진 반응도 만족스러운 것으로 나타나 향후 전 병원으로 서비스 확대 가능성이 높다. 이처럼 AI의 임상 활용은 서울성모병원 스마트병원이 구심점이 돼 추진 중이다. 스마트병원은 의료진 대상 AI 기반 진료환경을 구현 중이다. 더 많은 AI 솔루션을 진료에 적용한다는 계획이다. AX 통한 지능형 의료기관 전환 박차...시범운영 거쳐 진료 전 영역 확대 전망 삼성서울병원의 AI, 데이터 등 신기술을 적용한 디지털 선도병원 구축 노력은 새해에도 더 강하게 추진될 예정이다. 관련해 병원은 최근 전 세계 의료기관 가운데 유일하게 미국 보건의료정보관리시스템협회(HIMSS)의 '의료 서비스 연속성 성숙도 모델(CCMMl)' 6단계 인증을 세계 최초로 획득했다. CCMM은 환자가 필요할 때 끊김이 없이 진료를 받을 수 있도록, 병원과 병원, 병원과 환자 사이에 진료 정보가 안전하고 자유롭게 오가는 '전용 고속도로'가 얼마나 잘 구축되어 있는지를 평가하는 것을 말한다. 실제 병원은 병원 파트너즈 포털(Samsung Partners Portal), 진료정보교류시스템(HIE), 심사평가원중계시스템(HIRA) 등을 활용해 1·2차 의료기관과 의료전달체계를 구축하고 있다. 또 진료 전부터 후까지 환자의 전 여정을 관리하는 '포괄적 환자보고시스템(PRISM)'도 구축했다. HIMSS 측은 이 같은 협력체계를 환자 중심 디지털 헬스케어 운영의 모범사례라고 평가했다. 특히 병원은 연속혈당측정기와 스마트워치의 심박·수면 데이터가 환자의 스마트폰을 거쳐 병원 EMR(전자의무기록)로 직접 연동되는 기술도 운용하고 있다. 디지털 기술을 통해 의료진이 환자의 일상 건강 상태를 실시간으로 확인할 수 있게 한 점도 호평을 받았다. 병원 측은 CCMM 인증에 대해 “삼성서울병원을 중심으로 한 디지털 의료 생태계의 완성을 알리는 신호탄”이라고 밝혔다. 이와 함께 성균관의대 강북삼성병원은 AI 기술을 활용한 환자 케어 시스템을 도입, 외래 환자 진료 및 치료 과정에서의 환자 소통 및 참여도를 강화했다. 병원이 도입한 모션랩스의 '리비짓 솔루션'이란 의료데이터를 기반으로 환자에게 필요한 시점에 메시지를 자동 발송하는 환자 커뮤니케이션 시스템이다. 관련해 박승우 병원장은 “시대의 화두가 된 AI Transformation(AX)으로 혁신을 이루기까지 큰 걸음으로 나아가겠다”며 AI의 적극 도입 의지를 나타냈다. 이밖에도 한림대의료원은 국내 의료기관 가운데 가장 많은 AI 예측 모델을 개발해 보유한 곳으로 알려져 있다. 의료원이 AI에 집중한 것은 지난 2020년부터다. 지난 4년간 자체 개발한 AI 예측모델은 42개로, 국내 의료기관 가운데 가장 많다. 낙상·욕창, 흡인성 폐렴, 섬망, 전신 감염, 고혈압/당뇨병 합병증, 투석환자 동정맥루 혈관 협착, 정맥염, 응급실 내원 환자의 욕창 위험 등 '환자 건강과 안전'에 방점이 찍혀 있다. 또 의료진을 위한 전주기 전자의무기록(EMR) 자동화 및 지식 기반 AI 챗봇을 포함한 생성형 AI 플랫폼 'HAI(Hallym Artificial Intelligence)'가 개발되기도 했다. 'HAI'는 문서 요약뿐만 아니라 의무기록 초안 작성, 규정 지침 질의응답, 실시간 번역 등 의료 행정 영역까지 활용되고 있다. 관련해 의료원은 프로세스마이닝, AI 기반 실시간 예측 모델, 디지털트윈 기반 시스템 등을 활용해 외래·병동 운영의 병목 해소와 혼잡을 완화하고 있다. 잦은 진료 지연이 발생하는 외래 부서에서는 과거 진료 흐름 데이터를 바탕으로 예측 기반 대기 시간 예측 모델을 적용해 환자 흐름을 예측하고, 진료 스케줄이 조정되는 등의 방식이다. 이처럼 활발한 자체적으로 의료 AI 솔루션을 개발할 수 있었던 배경에는 의료원이 자체 개발·운영하는 데이터 레이크 클라우드 플랫폼 'HERO(Harmonic intEgrated Research platfOrm)'가 있다. HERO 플랫폼은 5개 산하 병원에 분산된 진료·검사·영상 데이터, 처방 내역 등을 표준화하고 통합한 의료데이터를 저장하고 있다. HERO 플랫폼은 데이터 정합률이 99.99% 수준으로 알려져 있다. 의료기관으로는 처음으로 '의료데이터 내용 및 관리 체계' 인증을 동시에 획득했다. 병원 관계자는 “인공지능, 로봇, 빅데이터, 원격의료, 스마트병실, 디지털 병리 등 첨단 기술을 의료 전주기에 접목해 '미래형 디지털 스마트병원'의 길을 선도하고 있다”며 “생성형 AI 플랫폼 HAI를 중심으로 여러 진료 영역과 질환으로 AI 활용 범위를 확대할 것”이라고 설명했다. “지속 가능 의료 AI 생태계 구축돼야” 이처럼 국내 여러 의료기관에서 진료에 AI를 활용, 나아가 지능형병원으로 전환하려는 노력을 기울이고 있는 상황에서 이를 위한 정책 뒷받침도 요구된다. 최근 국회에서는 'AI 헬스케어포럼'이 발족됐다. 더불어민주당 이수진 의원과 서울대 이승복 교수를 공동대표로, 국회 보건복지위원회, 산업통상자원중소벤처기업위원회, 과학기술정보방송통신위원회, 정무위원회 소속 11명의 국회의원과 학계·의료계·산업계 전문가들이 대거 참여, 출범 전부터 관심을 모았다. 포럼에 참여한 류성호 순천향대 교수는 “AI 헬스케어는 단순한 기술 발전 문제를 넘어 신뢰와 협력의 문제”라며 “사람과 AI 의료기술이 함께하는 지속 가능한 생태계 구축이 필요하다”고 제언했다. 김용호 성균관대 교수는 “AI 헬스케어 발전을 위해 디지털 헬스 특화 수가 신설과 '선진입-후평가' 도입해야 한다”며 “데이터 인프라 구축 등을 위한 제도개선이 필요하다”고 제안했다. 이수진 의원은 “AI 보건의료기술이 의료 현장에 적극적으로 적용될 수 있도록 혁신 성장을 뒷받침하는 제도개선에 나서겠다”라며 “환자 중심과 의료산업 발전의 입장에서 불필요한 규제는 개선하고 관련 민관의 인프라를 지원할 수 있는 제도로 AI 헬스케어 발전의 기틀을 만들겠다”고 약속했다.
