정부가 펼치는 AI 기본의료의 청사진
보건복지부가 인공지능(AI) 기술을 활용해 1차에서 3차 의료기관까지의 연계를 강화하는 계획을 본격화하고 있습니다. ‘인공지능 기본의료 추진단’을 발족하고 전략을 수립 중인데요, 핵심은 ‘공공의료 AI 고속도로’ 구축입니다. 이를 통해 지역 간 의료 격차를 해소하고, 국민이 어디서나 균일한 수준의 진료를 받을 수 있는 시스템을 만들겠다는 목표입니다. 질병관리청도 이 흐름에 맞춰 ‘질병관리인공지능담당관’을 신설하며, AI를 국가 경쟁력과 공공의료 혁신의 핵심 도구로 삼고자 합니다. 정부는 올해 AI 복지·돌봄과 신속 상용화 지원에 약 256억 원의 예산을 투입하며, 의료 분야의 AI 도입을 적극 뒷받침할 방침입니다.
민간에서 꽃피우는 정밀의료 AI의 가능성
정부의 인프라 구축 노력과 병행해, 민간 기업들도 AI 기반 정밀의료 솔루션 개발에 박차를 가하고 있습니다. 대표적으로 골든브랜드는 2026년 K-BPI 프로젝트에 참여하며 AI 솔루션의 상용화를 추진 중인데요. 서울대병원의 AI 연구 조직인 SNUH.AI와 협력해 개발한 흉부 X-ray 판독 AI 모델의 정확도는 96.4%에 달합니다. 이는 AI가 영상 판독 등에서 보조 도구로서 충분한 신뢰성을 확보해가고 있음을 보여주는 사례입니다. 이러한 기술 개발은 궁극적으로 환자 맞춤형 치료와 의료 서비스의 질적 향상으로 이어질 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
협력과 표준화, 남은 과제들
AI 의료의 성공적인 정착을 위해서는 정부와 민간의 역할 구분뿐만 아니라, 서로 간의 협력 체계가 중요해 보입니다. 최근 국립대병원장들과의 간담회에서도 병원 간 데이터 표준화와 공통 거버넌스 구축의 필요성이 제기되었습니다. 각 병원이 독자적으로 개발한 AI 시스템과 데이터가 호환되지 않는다면, 정부가 구상하는 ‘고속도로’는 제 기능을 하기 어렵기 때문입니다. 따라서 재정 지원과 규제 개선과 더불어, 데이터 표준과 윤리 기준을 마련하는 것이 시급한 과제로 떠오르고 있습니다. 앞으로 국립대병원이 지역 의료 AI 전환의 중추 역할을 하도록 지원한다는 정부의 방향성은, 이러한 표준화 노력의 실마리가 될 수 있을 겁니다. AI가 의료 현장에 본격적으로 스며들기까지는 기술적 성과만큼이나 제도적, 사회적 합의가 동반되어야 할 전망입니다.