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[IT뉴스][AI Innovation 2026①] 진단만 하던 AI는 옛말…병원의 개혁, ‘의료 AX’

온카뱅크관리자

2026-08-28 09:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 진료기록·협진·예후관리·행정까지 AI 적용 확대 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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 AI가 언어 중심 도구에서 에이전트 기반 동반자AI로, 산업별 도메인에 최적화한 버티컬AI로 빠르게 진화하고 있다.
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 &lt;디지털데일리&gt;는 오는 9월 16일 대한상공회의서에서 개최하는 '2026 AI 이노베이션 포럼'에 앞서 헬스케어·금융·제조·문화 등 4대 핵심 산업이 AX(AI 전환)를 현장에서 어떻게 실행에 옮기고 있는지, 그 과정에서 마주한 규제·보안·거버넌스 과제는 무엇인지 미리 짚어보고 주요 산업별 AX 혁신 전략을 점검하는 기획을 마련했다.&lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 구아현기자] 의료 인공지능(AI)이 영상 판독과 질환 진단을 넘어 병원 전체를 바꾸는 인공지능 전환(AX) 도구로 진화하고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 전자의무기록(EMR)·병원정보시스템(HIS)과 결합하면서 진료기록 작성부터 협진, 환자 관리, 예후 예측, 병원 행정까지 AI 적용 범위가 넓어지고 있다.
 28일 관련 업계에 따르면 국내 의료 AI 경쟁은 개별 솔루션의 정확도를 겨루던 단계에서 여러 AI를 병원 업무에 통합하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있다. AI가 환자 정보를 분석해 답을 제시하는 데 그치지 않고 기록 작성과 진료정보 정리, 협진 요청 등 후속 업무까지 수행하면서다.
 ◆ 2030년 의료 AI 시장 1106억달러…진단 넘어 전주기로
 국내 디지털 헬스케어 시장은 아직 분석·진단과 정보화 분야에 집중돼 있다. 삼정KPMG 경제연구원과 정보통신산업진흥원(NIPA)이 2025년 3월 초부터 12월 말까지 국내 디지털 헬스케어 솔루션 1942개를 분석해 올해 1월 발간한 보고서에 따르면 분석·진단 분야는 564개로 전체의 29.0%, 정보화는 562개로 28.9%를 차지했다. 두 분야를 합치면 57.9%다.
 분석·진단 솔루션 가운데 의료영상 기반은 438개로 77.7%에 달했다. 반면 질병 위험을 조기에 찾아 관리하는 예측·예방 분야는 78개로 전체의 4.0%, 치료 이후 환자를 관리하는 예후관리 분야는 19개로 1.0%에 그쳤다.
 박경수 삼정KPMG 상무는 “한국 디지털 헬스케어 산업의 경쟁력은 개별 기술이나 단일 솔루션이 아니라 예방에서 진단, 치료, 관리로 이어지는 연속적인 헬스케어 구조를 실제로 구현할 수 있는지에 달려 있다”고 진단했다.
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 세계 의료 AI 시장도 빠르게 커질 전망이다. 보건복지부는 시장 규모가 2024년 149억2000만달러(약 20조6642억원)에서 2030년 1106억1000만달러(약 153조1949억원)로 연평균 39.7% 성장할 것으로 내다봤다. 스태티스타 마켓 인사이트는 디지털 치료·관리와 피트니스·웰빙, 온라인 의료상담을 포함한 세계 디지털 헬스 시장이 올해 1812억6000만달러(약 251조451억원)에서 2031년 2718억2000만달러(약 376조4707억원)로 약 50% 증가할 것으로 예상했다.
 정부도 의료 AI 정책의 초점을 개별 기술 개발에서 병원 전체 AX로 옮기고 있다. 지난 7월 발표한 ‘AI 기본의료 전략’에는 진료·간호·수술·원무 등 병원 서비스를 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 병원’ 구상이 담겼다. 병원 내 모든 서비스를 지원하는 AI 지능형 병원정보시스템을 개발하고 차세대 의료 AI를 검증할 권역별 AI 특화병원도 구축한다.
 ◆ 진료부터 퇴원까지…‘풀스택 의료 AI’ 실증
 대표 사례는 분당서울대병원이 추진하는 ‘전주기 환자여정 기반 통합 의료 AI 운영 네트워크(AICON)’다. 분당서울대병원은 지난 7월 과학기술정보통신부·NIPA와 ‘2026년 AX-Ready 시범사업’에 착수했다.
 AICON은 환자가 병원을 방문하기 전 건강관리부터 진료와 협진, 퇴원 이후 예후관리까지 전 과정을 AI로 연결하는 사업이다. 식품의약품안전처 인허가를 받은 상용 의료 AI 10종을 진단·관리·예후예측 단계에 배치하고 지역 의료기관 간 협진과 병원 업무 자동화에도 AI를 적용한다.
 분당서울대병원뿐 아니라 서울대병원, 국립중앙의료원, 중앙보훈병원, 성남시의료원 등 서로 다른 유형의 의료기관이 참여한다. 대형병원에 국한되지 않고 지역과 병원 규모에 관계없이 활용할 수 있는 의료 AX 표준을 만드는 것이 목표다.
 올해 1분기 기준 식약처 인허가를 받은 국내 의료 AI는 누적 549건에 달한다. 하지만 병원별 정보기술 역량 차이와 높은 도입·운영비 탓에 현장 활용은 제한적이다. 개별 AI를 도입하는 데서 나아가 여러 AI를 병원 시스템에 통합하는 작업이 필요한 이유다.
 서울대병원이 지난해 11월 공개한 의료 AI 에이전트 플랫폼 ‘스누하이(SNUH.AI)’도 이 같은 변화를 보여준다. 스누하이는 병원정보시스템과 연동해 환자의 기저질환과 검사 결과를 분석한 뒤 마취 전 상태평가지와 퇴원기록지를 작성한다.
 지난 5월에는 가상의 뇌졸중 환자를 대상으로 외래 진료 음성 기록부터 전원의뢰서 작성, 외부 진료기록 요약, 수술실 배치, 퇴원기록지와 회송 소견서 생성까지 연결하는 과정을 시연했다. 단기적으로는 이처럼 의료진의 반복적인 기록·행정 업무를 줄이는 AI가 먼저 확산할 가능성이 크다.
 병원 전체 AX를 구현하려면 여러 의료기관에 흩어진 데이터를 안전하게 연결해야 한다. 카카오헬스케어는 지난 6월 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 ‘의료 데이터 스페이스 실증사업’ 주관기관으로 선정됐다. 최대 3년간 정부지원금 168억원이 투입된다.
 의료 데이터 스페이스는 환자 정보가 담긴 원본 데이터를 각 병원에 보관한 채 AI 모델이나 분석 결과만 공유하는 분산형 데이터 활용체계다. 비식별 데이터를 보안 클라우드의 데이터 클린룸에서 분석하거나 각 병원이 데이터를 보유한 상태에서 AI 모델을 공동 학습하는 연합학습을 활용한다.
 카카오헬스케어는 연구 기획과 데이터 탐색, 공용 데이터심의위원회 심의, AI 모델 학습과 결과 검증까지 지원한다. 2028년까지 31개 이상 의료기관과 50개 이상 수요기업이 참여하는 체계로 확대할 계획이다.
 ◆ 병원 넘어 신약 개발까지…‘AI 과학자’ 부상
 의료 AX는 병원 운영을 넘어 신약 개발과 생명과학 연구로 확장되고 있다. 논문과 임상·유전체 데이터를 분석하던 AI가 연구 가설 수립과 실험 설계, 결과 분석을 연속적으로 지원하는 ‘AI 과학자’로 진화하면서다.
 글로벌 AI 기업들도 생명과학 특화 서비스를 내놓고 있다. 오픈AI는 지난 4월 생물학과 신약 개발, 단백질 공학, 유전체 분석에 특화한 ‘GPT-로절린드’를 공개했다. 앤트로픽은 지난 6월 연구 도구와 컴퓨팅 자원을 연결하고 결과를 검증 가능한 형태로 남기는 ‘클로드 사이언스’를 선보였다. 아마존웹서비스(AWS)도 초기 신약 후보물질 발굴을 지원하는 ‘아마존 바이오 디스커버리’를 출시했다.
 기업 간 투자와 인수도 이어지고 있다. 아스트라제네카는 지난 1월 암 임상시험과 바이오마커 발굴 역량을 강화하기 위해 모듈라AI를 인수했다. 지난 6월에는 미국 제약사 앨나일람이 AI 바이오기업 인셉티브와 최대 20억달러 규모의 RNA 치료제 공동개발 계약을 체결했다.
 국내에서도 제약·바이오 분야에 AI 에이전트가 투입되고 있다. LG CNS는 보건복지부가 추진하는 371억원 규모 ‘K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업’에서 AI 기반 임상시험 설계·지원 플랫폼 개발을 주도한다. 여러 기관의 신약 AI 모델을 연결하고 데이터를 외부에 제공하지 않고도 공동 학습할 수 있도록 연합학습을 적용한다.
 제약사의 반복 업무에서는 자동화 효과도 나타나고 있다. LG CNS는 종근당에 약 30개의 AI 에이전트를 적용해 품질경영시스템과 실험실정보관리시스템의 데이터를 수집·분석·검증하고 의약품 연간 품질평가 보고서를 작성하도록 했다. 회사에 따르면 보고서 생성 시간은 기존보다 90% 이상 줄었다.
 ◆ 상용화 관건은 수가·보안·책임체계
 의료 AX가 실제 시장으로 확산하려면 기술 외적인 장벽을 넘어야 한다. 식약처 허가를 받은 의료 AI라도 병원이 도입비와 유지비를 보상받지 못하면 구매로 이어지기 어렵다. 병원마다 다른 EMR·HIS 구조와 데이터 형식도 도입 비용을 높이는 요인이다.
 AI가 진료기록 작성과 전원·협진 등 후속 업무를 직접 수행하면서 오류에 대한 책임 문제도 커지고 있다. 한국보건의료연구원은 지난 1월 의료인이 AI를 임상 판단의 참고 도구로 활용하되 최종 의사결정 책임은 의료인이 져야 한다는 원칙을 제시했다. 개발사에는 설명 가능성과 인간의 최종 검토, 오류 발생 시 정보 공개 등을 요구했다.
 보안도 핵심 과제다. AI가 EMR·HIS와 연결되면 환자정보가 외부 모델로 전송되거나 학습에 재사용될 위험뿐 아니라 접근권한 오남용과 AI 시스템 공격, 잘못된 정보가 병원 업무에 반영되는 상황에도 대비해야 한다.
 앞으로 의료 AI 시장의 승부는 모델 정확도만으로 결정되지 않을 전망이다. 병원 시스템에 얼마나 안정적으로 연결되는지, 의료진의 업무와 비용을 실제로 줄이는지, 환자정보와 AI의 작업 과정을 얼마나 안전하게 관리하는지가 의료 AX 확산의 성패를 가를 것으로 보인다.
 ◆9월 16일, '2026 AI Innovation Forum' 개최
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 &lt;디지털데일리&gt;는 9월 16일 서울 대한상공회의소 국제회의장(B2)에서 '동반자 AI 시대, AX 대한민국을 디자인하다'를 주제로 '2026 AI Innovation Forum'을 개최한다. 급변하는 AI 생태계의 최신 트렌드를 조망하고 헬스케어·금융·제조·문화 등 4대 핵심 산업의 AX 현황과 과제를 심도 있게 다룰 계획이다. 
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 <img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/28/552796-pzfp7fF/20260828093849523xorp.png" data-org-width="640" dmcf-mid="bvR7WJGhhQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/28/552796-pzfp7fF/20260828093849523xorp.png" width="658">
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 이날 포럼에선 국회 과학기술정보방송통신위원회 송기헌 위원장(더불어민주당), 김장겸 위원(국민의힘)의 축사에 이어 차상균 스탠퍼드대학교 석학 펠로우가 '동반자 AI 시대: AI 대한민국의 미래'를 주제의 기조 강연을 통해 AI 혁명이 가져올 대한민국의 미래 변화를 제시한다.
 오전 첫 번째 헬스케어 세션에서는 황연수 분당서울대병원 CISO가 '안전한 의료 AX전략, 디지털 프라이버시 강화'를 주제로 발표하고 박경수 삼정KPMG 상무·제갈한철 카카오헬스케어 부사장·임은영 LG CNS 에이전틱AI 사업담당이 토론자로 참여하는 패널 토의가 진행된다.
 이어 나현종 한양대학교 교수가 'AI시대 금융의 재설계'를 발표하고, 김형주 대진대학교 석좌교수를 좌장으로 김형래 미래에셋증권 본부장·김치현 네이버페이 상무·윤민섭 빗썸 이사가 토론자로 나선다.
 오후에는 김경만 과학기술정보통신부 인공지능정책실장의 특별강연 'AI 오늘과 미래, 대한민국의 선택은'에 이어, 제조 분야의 AI 혁신을 주제로 권남훈 산업연구원장의 주제 발표에 이어 이태진 HD현대 전무·임치현 포스코홀딩스 상무·정해진 한화오션 상무가 패널 토의를 진행한다.
 마지막 세션에서는 최민근 MBC PD와 박새별 연세대학교 겸임교수가 각각 'AX가 만드는 새로운 콘텐츠 생산방식'과 'AI기반 음악 창작의 실제와 변화'를 발표하고, '무한도전' 연출로 유명한 김태호 TEO 대표(전 MBC PD)가 토론자로 참여해 깊이있는 토의를 진행한다.
 이번 포럼에 무료로 입장이 가능한 얼리버드 온라인 사전등록은 9월 5일까지(예정) 진행한다. 자세한 내용과 사전등록 방법은 &lt;디지털데일리&gt; 홈페이지에서 확인할 수 있다.
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