헬스케어 분야가 단일 산업군 중 가장 큰 규모를 자랑하며 거대한 글로벌 시장을 형성하고 있는 가운데, 한국 의료계가 인공지능(AI)을 결합한 혁신적인 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 이는 반도체와 자동차 산업을 합친 것보다 두 배가량 큰 규모다.

이형철 서울대학교병원 헬스케어AI연구원장은 15일 국회에서 열린 ‘AI시대 의료혁신 생태계와 미래도시 전략 토론회’에서 발제자로 나서 “우리나라가 반도체와 자동차 산업으로 잘 나가고 있지만, 헬스케어는 훨씬 큰 시장 규모를 가진다”며 “이 분야에서 전 세계로 진출할 기술을 개발해 국민 안전 증진과 비용 절감을 이뤄야 한다”고 강조했다.

실제 미국의 경우 매년 4~5조 달러, 즉 국민 소득의 약 17%를 의료비로 지출할 만큼 의료 산업의 비중이 막대하다. 한국 역시 만 65세 이상 인구가 20%를 넘어서는 초고령 사회로 진입하면서 국민건강보험 지출이 지난해 100조 원을 넘었고, 올해는 120조 원에 달할 것으로 예상된다. 이대로라면 2030년 200조 원, 2040년에는 300조 원 가까이 의료비 지출이 급증할 것이란 관측이 나온다.

이 연구원장은 전체 의료비 지출의 절반가량이 인건비로 소모되는 현실을 지적하며, AI의 역할론을 역설했다. 그는 “AI를 활용해 인력 배치, 당직표 및 인계장 작성, 보험 청구 등 행정 작업 시간을 줄이고 비용을 절감하는 것이 다가올 적자 폭 확대를 막는 ‘골든 크로스’가 될 것”이라고 설명했다.

국내 의료 AI 기술은 2016년 알파고 충격 이후 딥러닝 기반 영상 및 심전도 판독을 중심으로 550건가량의 의료기기가 허가되며 빠르게 성장해 왔다. 2025년 1월 출범한 서울대병원 헬스케어AI연구원 역시 대규모 언어 모델(LLM)을 외부 데이터 및 도구와 연결하는 ‘에이전트 AI’ 시대를 준비 중이다. 병원이 보유한 350만 명의 환자 데이터를 바탕으로 오픈 API를 연결해, 단 몇 분 만에 98% 정확도의 심전도 분류기를 구축하는 수준에 이르렀다.

무엇보다 의료 분야 AI 도입의 최대 난제인 환자 개인정보 보호를 위해 철저한 데이터 거버넌스 원칙을 세웠다. 이 연구원장에 따르면, 병원은 망 분리를 통해 클라우드 환경에는 가짜 합성 데이터와 AI 도구만을 연결해 외부 유출을 원천 차단했다. 실제 환자 데이터는 원내망에서만 활용된다.

아울러 데이터 접근 시 진료 목적과 연구 목적을 구분하여 AI 분류기가 접근 허용 여부를 통제한다. 이 연구원장은 “망 분리, 기술적 감지, 그리고 잘못된 접근 시 징계나 감사를 받게 되는 법적 규제 등 3중 보안 장치를 통해 환자 정보를 엄격히 보호하고 있다”고 밝혔다. 관련 정책 수립과 의사결정은 병원장을 위원장으로 하는 'AI 위원회'를 통해 이뤄진다.

이 연구원장은 “올해 중으로 1000개의 AI 에이전트가 돌아가는 병원을 만드는 것이 목표”라며 “무료 에이전트 스토어를 운영해 혁신 기술을 공유하고, 한국형 의료 생태계를 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.

출처 : 더메디컬(https://www.themedical.kr)