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[IT뉴스][2026 AI 이노베이션 포럼] "GPU값 3배↑, 책임소재는 공백"…의료 AX를 저해하는 장벽은?

온카뱅크관리자

2026-09-16 21:27:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> GPU 가격 급등에 온프레미스·클라우드 이분법 흔들려 
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 [디지털데일리 박재현기자] 의료계에 에이전트 AI가 적용되면서 넘어야 할 벽도 함께 드러났다. 실행 권한을 쥔 에이전트가 외부 툴과 연결되는 지점에서 보안 사고 우려가 크다는 지적이 나왔다. GPU 가격 역시 석 달 새 3배가량 뛰면서 인프라 셈법이 복잡해졌고, 의료사고 발생 시 책임 소재를 둘러싼 논의도 이어졌다.
 16일 &lt;디지털데일리&gt;가 서울 대한상공회의소 국제회의실에서 개최한 '2026 AI 이노베이션 포럼'에서 '안전한 의료 AX전략, 어떻게 짜야 하나'를 주제로 패널토의가 진행됐다. 좌장은 황연수 분당서울대병원 최고정보보호책임자(CISO)가 맡았고, 임은영 LG CNS 에이전틱AI사업담당과 박경수 삼정KPMG 전략컨설팅본부 상무, 제갈한철 카카오헬스케어 부사장 패널로 참여했다.
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 ◆"AI는 확률값"…실행권한부터 통제해야
 좌장을 맡은 황연수 분당서울대병원 CISO는 "에이전트 방식의 생성형 AI가 의료 현장에서 확대될 때 가장 현실적으로 우려되는 개인정보 보호와 보안 위험은 무엇인가"라고 질문하며 토의를 시작했다.
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 그동안 병원에서 AI는 단편적으로만 쓰였다. 의료진이 필요할 때 정보를 입력하고 결과를 받아보는 수준이었다. 에이전트 방식은 다르다. 사람 손을 거치지 않고 자동으로 돌아가는 영역이 늘어난다. 황 CISO는 병원 현장에 에이전트 AI가 본격 적용된 단계는 아니라면서도, 통제 범위를 벗어나는 자동화를 놓고 우려가 크다고 밝혔다.
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 임은영 LG CNS 에이전틱AI사업담당은 에이전트 AI의 보안 리스크를 실행 권한에서 찾았다. 기존 생성형 AI가 질문에 답만 내놓았다면, 에이전트 AI는 사람의 지시를 받아 목표를 세우고 하위 에이전트를 깨워 메일 발송이나 시스템 입력까지 마친다.
 이러한 에이전트의 실행 능력이 생산성을 높이지만, 보안에 대한 우려도 남아있다. 의사 한 명이 여러 보조 에이전트를 다루며 효율을 높일 수 있지만, 그 실행 권한이 외부와 연결되는 지점에서 보안 우려가 나타난다. 에이전트가 근거로 드는 외부 검색 결과가 해킹된 사이트일 수 있다는 이유에서다.
 모델 환각도 변수로 제시됐다. 임 담당은 AI를 "0과 1 사이 확률값"이라며 "환자 정보 입력 과정의 실수도 그 확률 안에 있다. 정보보호팀이 외부 MCP와 툴을 하나하나 점검해야 하는 이유다"라고 말했다.
 AI와 사람 간 판단의 경계도 도마에 올랐다. 제갈한철 카카오헬스케어 부사장은 AI가 의사결정을 내려서는 안 된다고 선을 그었다. 병원 정보시스템에서 환자 관련 의사결정의 서명은 의료진 몫이며, AI는 정보를 정리하고 지원하는 역할에 그쳐야 한다는 설명이다.
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 다만 AI 역할은 커질 수밖에 없다고 내다봤다. 지금까지는 조회하면 답하는 방식이었지만, 앞으로는 AI가 필요한 데이터를 먼저 모아 선제적으로 의견을 내는 쪽으로 옮겨간다는 설명이다.
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 제갈한철 부사장은 이런 흐름을 막을 수 없다고 봤다. 그만큼 정보보호 부서가 데이터를 안전하게 제공할 방법부터 찾아야 한다는 주문이다. 에이전트를 통제 없이 늘리면 관리 부담도 함께 커진다. 오케스트레이터가 개별 에이전트를 통제하고 모니터링하는 구조가 필요하다는 게 그의 진단이다.
 병원 조직 특성도 거버넌스 설계를 어렵게 만드는 요인으로 꼽혔다. 박경수 삼정KPMG 전략컨설팅본부 상무는 병원은 환자와 질환, 의료기기별로 수백~수천 가지 프로세스가 얽혀 있어 현황 분석 자체가 쉽지 않다고 설명했다. 경영진은 예산과 인력을 고려해 우선순위를 정하고 의료진은 현장 적용을 판단하며, IT·정보보호 부서는 흩어진 데이터를 통제해야 한다고 정리했다.
 박 상무는 지난 7월 발표된 범정부 AI 기본의료 전략도 언급했다. 병원 AI 활용도에 따라 보상을 차등화하는 'AX 적정 보상' 항목이 담겼고, 거버넌스 수준도 그 심사 기준에 포함된다고 전했다.
 책임 소재를 놓고는 경영진 책임론이 나왔다. 박 상무는 병원에서 발생하는 모든 일의 1차 책임은 경영진에 있다고 밝혔다. 현장 의료진의 판단은 의료적 책임이지만, 룰과 역할·책임(R&amp;R)을 세팅하고 예산을 투입했는지에 대한 책임은 경영진 몫이라는 설명이다.
 특히 거버넌스를 고정된 틀로 유지해서는 안 된다는 의견도 개진했다. 생성형 AI가 5년 전만 해도 낯선 용어였지만 3년 만에 미국 의료 현장 70%가 쓰는 수준까지 왔다며, 기준을 수시로 업데이트해야 한다고 말했다. 정부는 하반기 중 의료 AI 보안 기준과 망분리 규정을 검토하고 있는 것으로 확인됐다.
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 ◆ GPU값 석 달 새 3배 상승…해답은 '하이브리드'
 황연수 CISO는 병원이 생성형 AI를 본격 도입할 때 어떤 모델이 현실적인지, 보안성과 비용·성능의 균형은 어떻게 잡아야 하는지를 물으며 논의를 이어갔다.
 제갈한철 부사장은 GPU 서버 가격이 최근 3개월 사이 3배가량 뛰었다고 밝혔다. 전날 받은 견적을 기준으로 한 수치다. 단순 비교하면 지금은 클라우드가 다소 유리하지만, 장기적으로도 그럴지는 단정하기 어렵다고 봤다. GPU 서버 비용을 클라우드로 감당하기에는 부담이 크기 때문이다. 비용이 많이 드는 영역은 온프레미스로 구축하고, 유동적으로 운영할 서비스는 클라우드를 쓰는 하이브리드 체계가 병원에 맞는다는 진단이다.
 모델 선택도 이분법에서 벗어나야 한다고 봤다. 개인정보가 없는 업무는 퍼블릭 LLM을, 파라미터가 많이 필요한 에이전트는 대형 모델을, 그 외에는 소형언어모델(sLLM)을 쓰는 식이다. 일부 에이전트는 LLM 대신 검색증강생성(RAG)이나 그래프 데이터베이스로 데이터를 서빙하는 편이 보안과 운영 양쪽에서 유리할 수 있다. 그만큼 기존 데브옵스·MSA 중심 설계에서 벗어나 데이터 아키텍처와 AI옵스 관점으로 병원 시스템을 다시 짜야 한다는 주문이다.
 온프레미스를 갖추기 어려운 이유로는 공간과 전력도 꼽혔다. 박경수 상무는 진료 공간이 부족해 사무 공간까지 빼서 쓰는 병원이 많다고 짚었다. GPU 설비를 들일 공간과 전력량, 보안 인력 충원 여부까지 함께 따져야 한다. 결국 경영진이 우선순위를 정해 단계적으로 접근할 수밖에 없다.
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 클라우드 이용료도 기대만큼 저렴하지 않다. 임은영 담당은 외부 모델을 토큰 단위로 과금하면 개인당 월 수만~수십만원 수준으로 보이지만, 자사에서 3개월간 테스트한 결과 개인이 수천만원어치 토큰을 쓴 사례도 나왔다고 밝혔다. 에이전트 활용이 늘수록 비용은 눈덩이처럼 불어난다. 그럼에도 의료진은 클라우드 모델을 원할 수밖에 없다. 온프레미스에서 쓸 수 있는 모델은 아직 지능에 한계가 있어서다.
 병원 간 AX 격차를 줄이기 위해선 개별 대응만으로는 한계가 있다는 진단도 나왔다. 임 담당은 범용 LLM에서는 한국이 미국·중국에 뒤처졌지만 의료 특화 LLM에서는 승산이 있다고 봤다. 여러 병원이 GPU를 모아 공동으로 학습시키고 추론은 적은 인프라로 돌리는 방식이 대안이다. 중국의 국가 차원 지원 사례를 들며 국내에도 정책적 뒷받침이 필요하다는 의견도 나왔다.
 조직 내부 저항도 걸림돌로 지목됐다. 황 CISO는 청소 등 단순 업무에 로봇·AI 도입을 반대하는 노조 움직임을 예로 들었다. 임 담당은 조직장의 의지와 스폰서십을 가장 중요한 변수로 꼽았다. 최고경영자(CEO)가 초기 ROI에 얽매이지 않고 AI를 전사적으로 쓰게 하는 기업일수록 도입이 빠르다. 직원들이 효과를 체감하는 과정이 결국 생산성 향상으로 이어진다는 설명이다.
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