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[IT뉴스][HIF 2025] 병원 규제·데이터 한계에 막힌 韓 의료 AI…“글로벌 경쟁력 위태” 한목소리

온카뱅크관리자

2025-11-06 16:27:32

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dae0d28686a11749a45fc743fe7c4cbd46f5de366b74b3da1048f4ee31aa46d7" dmcf-pid="ppn0VLu5az" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="6일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2025 헬스케어이노베이션포럼(HIF2025)’에서 오픈토크가 진행되고 있다. 왼쪽부터 김남국 대한의료인공지능학회 부회장, 한남식 케임브리지대 밀러연구소 인공지능연구센터장, 유한주 네이버클라우드 Applied AI 그룹장, 이상열 경희대 내분비대사내과 교수, 임찬양 노을 대표, 고경철 고영테크놀러지 전무./조선비즈" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/chosunbiz/20251106162648724ewkw.jpg" data-org-width="3648" dmcf-mid="FHoU4gztjb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/chosunbiz/20251106162648724ewkw.jpg" width="658"></p>
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            6일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2025 헬스케어이노베이션포럼(HIF2025)’에서 오픈토크가 진행되고 있다. 왼쪽부터 김남국 대한의료인공지능학회 부회장, 한남식 케임브리지대 밀러연구소 인공지능연구센터장, 유한주 네이버클라우드 Applied AI 그룹장, 이상열 경희대 내분비대사내과 교수, 임찬양 노을 대표, 고경철 고영테크놀러지 전무./조선비즈
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9fa52c8646754767ce48777ebf02a82357ba0b65cc4847a71704e3d6fdd692ee" dmcf-pid="UULpfo71j7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/chosunbiz/20251106162649089clmi.png" data-org-width="1800" dmcf-mid="3koU4gztkB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/chosunbiz/20251106162649089clmi.png" width="658"></p>
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          <p contents-hash="42935d4cb34cb456cf780a8abbc15830b80ed62205b4d497baac3a929bdf0e57" dmcf-pid="uuoU4gztju" dmcf-ptype="general">6일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2025 헬스케어이노베이션포럼(HIF2025)’ 오픈토크에서 의료계와 산업계 전문가들은 의료 인공지능(AI)이 빠르게 발전하고 있지만, 병원 내 규제·데이터 공유 한계·안전성 검증 미비 등으로 임상 현장 적용이 지연되고 있다고 지적했다. 이들은 이러한 제도적 기반이 개선되지 않으면 글로벌 경쟁력 확보가 어렵다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="e86f20e82487b56e2e64284ac9cf0b1e521c2e46d15d6b59152b586b89c259bd" dmcf-pid="77gu8aqFkU" dmcf-ptype="general">이번 토론은 ‘한국 의료 인공지능(AI)의 글로벌 진출을 위한 정책적 대안’을 주제로 김남국 대한의료인공지능학회 부회장이 좌장을 맡아 진행했다. 패널로는 ▲한남식 케임브리지대 밀러연구소 인공지능연구센터장 ▲유한주 네이버클라우드 Applied AI 그룹장 ▲이상열 경희대 내분비대사내과 교수 ▲임찬양 노을 대표 ▲고경철 고영테크놀러지 전무가 참여했다.</p>
          <p contents-hash="9c982c92d05969565f4b05d5f43c634e3d9717d766d7b2f3d8515a6b7624b927" dmcf-pid="zza76NB3cp" dmcf-ptype="general">현장에서는 먼저 AI의 임상 활용에 대한 신중론이 제기됐다. 이상열 경희대 교수는 “의료는 ‘Do no harm(해를 끼치지 말라)’이 기본 원칙”이라며 “AI가 정확한 기준 없이 사용된다면 1~2%의 오차도 생명과 직결될 수 있다”고 말했다. 그는 최근 AI 설계 기술이 더해지며 비만 치료제 연구에 대한 관심이 높아졌지만 “특정 고위험군에 적정 용량을 투여해야 효과가 나기 때문에, 기준을 충족하지 않은 환자에게 적용할 경우 위험할 수 있다”고 경고했다.</p>
          <p contents-hash="4af6133fc2f544bfa71c388d45e55eb69f24f3c4ee52920a15c5855bd5c56d97" dmcf-pid="qqNzPjb0A0" dmcf-ptype="general">이 교수는 AI가 당분간 의료진을 전면 대체하기보다는 ‘세컨드 오피니언’ 역할을 수행할 가능성이 크다고 전망했다. 이미 일부 개원의 사이에서 AI가 활용되고 있지만, 이에 따른 평가·보상 체계는 별도로 마련돼야 한다고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="c83caa99300c49f4dc212b740879e7a8279c8b4dccb557ab6f2d690f63fbdc37" dmcf-pid="BBjqQAKpk3" dmcf-ptype="general">병원 내부의 거버넌스 역시 의료 AI 확산을 가로막는 요인으로 지적됐다. 고경철 고영테크놀러지 전무는 “한국은 정부 규제보다 병원 내부 규제가 더 높은 편”이라며 “미국은 병원 간 데이터 공유 분위기가 형성돼 있고, 데이터 접근 규제도 완화되는 추세”라고 설명했다. 그는 병원 간 데이터 커뮤니티 구축과 국가 차원의 인센티브 설계가 필요하다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="bb4c7ca3804ce541336fd0ad397343778d5da80dbb079b0d6d6533af8b8de448" dmcf-pid="bbABxc9UkF" dmcf-ptype="general">이와 관련해 이상열 교수는 “병원은 자체 인프라가 탄탄하면 데이터를 외부에 공유할 유인이 적다”며 “귀찮고 보상도 없기 때문”이라고 설명했다. 그는 “품질 높은 의료 AI를 위해선 병원에 대한 혜택이 전제돼야 한다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="8ac75912febc7edbde8068d9c138f7233ada9e58ce532b864152ae9978ea68b0" dmcf-pid="KKcbMk2uAt" dmcf-ptype="general">의료 AI의 해외 시장 진출과 관련해서는 규제 체계 정비 필요성이 언급됐다. 임찬양 노을 대표는 “해외 수십 개국의 규제에 대응하고 있지만, 정작 한국 인증이 없어 난감한 경우가 있다”고 말했다. 그러면서 “한국 시장은 의료진 수준이 높아 질 낮은 제품이 살아남기 어렵기 때문에, 여기서 인증을 먼저 확보할 수 있도록 과도한 허들을 낮출 필요가 있다”고 제언했다.</p>
          <p contents-hash="63544e1cc020e7e9eb2b7e405a6280e9cd5b49333f39430a54b447a4175bbffa" dmcf-pid="99kKREV7g1" dmcf-ptype="general">데이터 접근성과 개인정보 보호 이슈도 여전히 해결 과제로 꼽힌다. 유한주 네이버클라우드 그룹장은 “AI는 데이터를 쌓아야 고도화되지만 의료 데이터는 민감해 접근이 쉽지 않다”며 “현재는 데이터를 분절 학습해 나중에 이어 붙이는 방식으로 대응하고 있으나, 한계가 뚜렷하다”고 말했다. 특히 파운데이션 모델이 의료 서비스에 접목될 경우 규제 해석이 더욱 복잡해질 가능성을 우려했다.</p>
          <p contents-hash="b7b4cd05ac5c1269639321b3b25177a7388fb0cda90ba2cf1836f07a7424d583" dmcf-pid="2eSRAvJ6k5" dmcf-ptype="general">전문가들은 인재 부족과 연구 인프라 부족도 시급히 해결해야 할 과제라고 입을 모았다. 고경철 전무는 “학생들과 이야기해보면 한국 시장이 너무 좁다고 느끼는 경우가 많다”며 “특히 의료·바이오 분야는 성장성이 큰 만큼 연구자가 AI를 활용해 논문을 쓰고 성장할 수 있는 환경이 중요하다”고 말했다. 유한주 그룹장도 “미국 기업들은 인재 확보를 위해 거액을 제시하지만 한국 기업들은 그렇게 하기가 쉽지 않다”며 “국가 차원에서 연구자 역량을 인정하고 지원하는 분위기가 필요하다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="7b353773dfded0b4ff3b6aa5f84818216992849724e23e825e93c89d497fd25e" dmcf-pid="VdvecTiPcZ" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 &amp; Chosun.com -</p>
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