공지사항
- 작성자 : 유소연
- 작성일 : 2026-08-28 13:31:45
- 조회수 : 79
의료AI는 이제 일부 전문가들만 다루는 기술이 아닙니다.
진료기록 작성부터 영상 판독, 환자 관리, 업무 자동화까지 AI의 활용 범위가 빠르게 넓어지면서, 의료현장에서는 새로운 질문이 등장하고 있습니다.
“AI를 어떻게 도입할 것인가?”를 넘어,
“도입한 AI를 실제 의료현장에서 어떻게 활용하고 확산할 것인가?”
한국보건복지인재원은 이러한 변화에 발맞춰 지난 2026년 8월 19일 국제병원 및 헬스테크박람회(KHF)에서
「의료AI 전환 시대, 병원 현장 적용을 위한 실행전략」 세션을 운영했습니다.
이번 세션에서는 국가 의료AI 정책부터 글로벌 산업 변화, 병원의 AI 교육 경험,
그리고 의료인이 직접 수행한 AI 프로젝트까지 다양한 관점에서 의료AI의 ‘현장 적용’에 필요한 조건과 방향을 함께 살펴봤습니다.
그날 현장에서 어떤 이야기가 오갔는지, 핵심 내용을 소개합니다.
의료AI는 우리 의료체계를 어떻게 바꿀까요?
서준범 위원 | 국가인공지능전략위원회
첫 번째 발표에서는 의료AI가 지난 10여 년간 어떻게 발전해 왔는지 살펴보고, 앞으로 의료서비스가 어떤 방향으로 변화할지 짚어봤습니다.
과거 의료AI가 영상 판독이나 특정 질환 진단처럼 한정된 업무를 보조하는 기술이었다면, 최근에는 생성형 AI와 파운데이션 모델의 등장으로 그 활용 범위가 크게 확대되고 있습니다.
건강상담과 의료지식 제공은 물론이고, 의사결정 지원, 질병 발생 예측, 퇴원 후 관리까지 AI가 의료서비스의 여러 단계에 활용될 가능성이 커지고 있습니다.
특히 발표에서는 정부가 추진하는 ‘AI 기본의료 전략’의 방향을 소개했습니다.
동네의원과 보건소에서 AI를 활용해 영상 판독과 의무기록 작성을 돕고, 응급환자 이송 과정에서는 환자의 상태와 병원 자원을 분석해 적절한 의료기관을 찾도록 지원하는 등, 국민이 실제 의료현장에서 AI의 효과를 체감할 수 있도록 하는 것이 핵심입니다.
PHR을 활용한 환자 중심 진료, 공공의료 AI 인프라, AI Native HIS, 권역별 AI 특화병원 등 의료체계 전반의 변화도 함께 제시됐습니다.
글로벌 의료AI 산업의 경쟁은 어디로 향하고 있을까요?
신수용 소장 | 카카오헬스케어
두 번째 발표에서는 빠르게 변화하고 있는 글로벌 의료AI 산업의 흐름을 살펴봤습니다.
OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic 등 글로벌 빅테크 기업들이 의료시장에 본격적으로 진입하면서 의료AI의 경쟁 구도 역시 달라지고 있습니다.
특히 주목할 점은 이제 경쟁의 중심이 단순한 ‘AI 모델 개발’에서 ‘Clinical Workflow Platform’, 즉 의료현장의 업무 흐름을 얼마나 잘 지원할 수 있는가로 이동하고 있다는 점입니다.
생성형 AI는 물론 멀티모달 AI, Ambient AI, AI Agent 등이 등장하면서 AI는 의료진에게 정보를 제공하는 단계를 넘어 EMR을 조회하고, 업무를 정리하고, 다음 행동을 지원하는 방향으로 발전하고 있습니다.
HIMSS 2026에서 확인된 흐름도 비슷했습니다.
병원들의 관심이 이제는 “AI를 도입했는가?”보다 “AI를 병원 업무에 어떻게 정착시키고 확산할 것인가?”로 옮겨가고 있다는 것입니다.
이를 위해서는 모델의 성능만큼이나 EMR과의 연계, 데이터 표준화, AI 거버넌스, 개인정보 보호와 보안, 지속적인 성능 모니터링이 중요합니다.
국내 의료AI 역시 우수한 의료데이터와 기술력을 갖추고 있지만 EMR 연동, 수가·보상체계, 병원별 커스터마이징 부담, 현장 거버넌스 등 해결해야 할 과제도 함께 제시됐습니다.
AI 교육이 실제 병원 업무를 바꿀 수 있을까요?
정명진 소장 | 삼성서울병원
한국보건복지인재원이 추진하는 「의료AI 보건의료인 직무교육사업」의 실제 운영 경험도 소개됐습니다.
삼성서울병원은 자체 AI 교육 경험을 바탕으로 2025년 인재원 사업에 참여하면서 기존의 단발성 교육에서 벗어나 입문 → 직무활용 → 분석실습 → 프로젝트로 이어지는 단계별 교육체계를 구축했습니다.
여기서 중요한 변화는 교육의 목표였습니다.
단순히 AI 기술을 배우는 것이 아니라,
“내 업무에서 어떤 문제를 AI로 해결할 수 있을까?”
를 스스로 찾아보고 실제 업무에 적용하는 것이 교육의 목표가 됐습니다.
발표에서는 특히 AI를 만들 사람보다 AI를 잘 활용할 사람을 교육해야 한다는 점을 강조했습니다.
현장에서 어떤 업무가 반복되고 있는지, 어디에 시간이 많이 소요되는지, 어떤 부분을 개선해야 하는지는 결국 그 업무를 직접 수행하는 의료인과 실무자가 가장 잘 알고 있기 때문입니다.
그리고 교육은 실제 변화로 이어졌습니다.
삼성서울병원 기획실 직원이 직접 논문 실적 검증 자동화 도구를 만들어 기존에 수일이 걸리던 업무를 약 2시간으로 단축했고, 교육 수료생이 다시 강사가 되어 부산·울산·경남 지역 의료인에게 AI 활용 경험을 확산하는 사례도 만들어졌습니다.