AI와 의료진이 협업하는 미래 의료 환경을 보여주는 이미지

출처 : SONOW

AI와 의료의 융합, 혁신의 현장을 만나다

인공지능(AI)과 의료의 융합이 가져올 변화와 혁신을 심도 있게 다루는 'AI 의료 워크숍 2025'가 8월 27일 오후 1시 서울 삼성동 COEX 아셈볼룸에서 개최된다. ISEC 2025 조직위원회가 주최하고 서강대학교 웹3.0기술연구센터와 더비엔이 주관하는 이번 행사는 '변화하는 미래 의료, AI와 협업하다!'라는 주제로 의료계 전문가들과 AI 기술자들이 한자리에 모이는 의미 있는 자리가 될 예정이다.

이번 워크숍은 단순한 기술 소개를 넘어 실제 의료 현장에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 혁신을 가져올 수 있는지에 대한 구체적인 사례와 전망을 제시한다. 특히 의료 데이터 활용부터 수술 자동화, 진단 보조 시스템까지 AI 의료 기술의 전 영역을 아우르는 포괄적인 프로그램으로 구성되어 있다.

이번 행사는 의료진, AI 연구자, 정책 담당자, 관련 기업 종사자들이 모여 현재의 성과를 공유하고 미래 방향을 논의하는 중요한 플랫폼 역할을 할 것으로 기대된다. 특히 AI 기술의 급속한 발전과 함께 의료 분야에서도 패러다임 변화가 일어나고 있는 시점에서 이러한 워크숍의 의미는 더욱 크다.

기조연설: 미래 의료 생태계 구축의 청사진

기조연설을 맡은 도경화 서강대학교 교수는 의료와 AI의 협업을 통한 미래 의료 생태계 구축 방안에 대해 발표한다. 도 교수는 "협업 연구와 의료 프로세스 개선, 데이터 자동 기록 및 관리, 난치병 치료 등의 일을 AI와 함께 해 나가야 한다"며 "다양한 AI 적용 기술과 사례들을 살펴보며 AI-미래 의료에 필요한 환경과 요구 사항을 논의할 때"라고 강조했다.

이는 AI가 단순히 의료진의 업무를 대체하는 것이 아니라, 의료진과 AI가 협력하여 더 나은 의료 서비스를 제공하는 생태계를 만들어야 한다는 관점을 제시한다. 특히 난치병 치료 분야에서 AI의 활용 가능성은 무궁무진하며, 이를 통해 기존에 해결하기 어려웠던 의료 문제들에 대한 새로운 접근법을 찾을 수 있을 것으로 기대된다.

도 교수의 발표는 단순한 기술적 측면을 넘어 의료 생태계 전반의 변화와 이에 따른 사회적, 윤리적 고려사항들도 다룰 예정이어서 참석자들에게 종합적인 시각을 제공할 것으로 보인다.

초거대언어모델과 의료 데이터의 만남

김성현 한국지능사회정보원(NIA) 수석연구원은 초거대언어모델(LLM) 발달에 따른 의학 분야의 변화를 집중적으로 다룬다. 특히 다양한 의료 데이터의 모달리티를 소개하고 실제 의료 데이터 활용 사업 사례를 구체적으로 제시할 예정이다.

LLM의 의료 분야 적용은 현재 가장 주목받는 AI 기술 중 하나다. 방대한 의료 문헌과 데이터를 학습한 LLM이 진단 보조, 치료 계획 수립, 의료진 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문이다. 김 연구원의 발표는 이론적 가능성을 넘어 실제 구현 사례와 성과를 중심으로 진행될 예정이어서 실무진들에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

또한 의료 데이터의 다양한 모달리티(텍스트, 이미지, 신호 등)를 LLM이 어떻게 통합적으로 처리할 수 있는지에 대한 기술적 설명도 포함되어, AI 기술에 관심 있는 의료진들에게 도움이 될 것으로 보인다.

임상 현장의 실제 AI 적용 사례들

고태훈 가톨릭대학교 의과대학 조교수는 중환자실이라는 매우 구체적이고 중요한 의료 현장에서의 AI 활용 경험을 공유한다. 그는 중환자실 입원 환자의 위험도를 계산해 환자 예후를 예측하고 의료진 업무 효율을 높이는 데이터 기반 AI 모델 개발 경험을 발표한다.

중환자실은 환자의 생명이 직접적으로 달린 곳으로, AI의 정확성과 신뢰성이 가장 중요하게 요구되는 분야다. 고 교수의 발표는 실제 임상 데이터를 바탕으로 개발된 AI 모델이 어떤 성과를 거두었는지, 그리고 실제 의료진들이 어떻게 활용하고 있는지에 대한 생생한 경험담을 제공할 예정이다.

김덕석 엠티이지 대표는 한 걸음 더 나아가 피지컬 AI의 의료 분야 적용에 대해 발표한다. 수술 동영상과 수술 환경에서 발생하는 센서 및 로봇 데이터를 기반으로 외과 수술 자동화를 위한 기반을 구축하는 활동들을 소개한다.

수술 자동화는 AI 의료 기술의 궁극적 목표 중 하나로 여겨진다. 정밀하고 일관성 있는 수술을 통해 의료진의 부담을 줄이고 환자의 안전을 높일 수 있는 혁신적 기술이기 때문이다. 김 대표의 발표는 이러한 미래 기술이 현재 어느 단계까지 와 있는지, 그리고 실용화를 위해 어떤 과제들이 남아 있는지에 대한 현실적인 평가를 제공할 것으로 기대된다.

정책과 제도: AI 의료의 안전한 정착을 위한 토대

양승설 한국인터넷진흥원(KISA) 수석은 '가명정보 제도와 AI 의료 분야에서의 활용'이라는 주제로 의료 데이터와 AI를 둘러싼 정책 이슈를 다룬다. 이는 기술적 발전만큼이나 중요한 제도적 기반에 대한 논의다.

의료 데이터는 매우 민감한 개인정보이기 때문에 프라이버시 보호와 AI 개발을 위한 데이터 활용 사이의 균형을 찾는 것이 핵심 과제다. 가명정보 제도는 이러한 딜레마를 해결하기 위한 정책적 접근법으로, 실제 AI 의료 기술 개발에 어떤 영향을 미치고 있는지에 대한 구체적인 분석이 제시될 예정이다.

양 수석의 발표는 AI 의료 기술을 개발하거나 도입하려는 기관들이 반드시 알아야 할 법적, 제도적 요구사항들을 정리해 제공함으로써 실무적 가이드라인 역할을 할 것으로 보인다.

특화 분야별 AI 진단 기술의 현주소

워크숍 후반부에는 특정 의료 분야에 특화된 AI 기술들이 소개된다. 김영재 가천대길병원 조교수는 'X레이에서 척추변형 자동 분석을 위한 AI 기술'을 주제로 발표한다. 척추 질환은 현대인들에게 매우 흔한 질병이면서도 정확한 진단을 위해서는 전문의의 숙련된 판독이 필요한 분야다.

AI를 활용한 자동 분석 시스템은 진단의 정확성을 높이면서 동시에 의료진의 업무 부담을 줄일 수 있는 실용적 솔루션이다. 김 교수의 발표는 실제 임상에서 검증된 기술의 성능과 한계, 그리고 향후 개선 방향에 대한 구체적인 정보를 제공할 예정이다.

임형준 시야인사이트 대표는 암환자 어지럼증 정밀의료 진단 분야의 AI 기술을 소개하고, 김유정 브라이센코리아 사업부장은 뇌졸중 합성데이터 관련 AI 기술 적용 방안을 발표한다.

이들 발표는 각각 암 치료의 부작용 관리와 뇌혈관 질환 진단이라는 고도로 전문화된 분야에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여준다. 특히 합성데이터를 활용한 AI 학습 방법은 실제 환자 데이터 부족 문제를 해결하는 혁신적 접근법으로 주목받고 있다.

종합 토론: AI 의료의 현재와 미래를 조망하다

워크숍의 마지막 순서로 마련된 패널토의에서는 각 세션 발표자들이 한자리에 모여 AI 의료의 현재와 미래, 제도적 과제와 기술적 한계에 대해 심층적인 의견을 나눈다. 이는 단순한 기술 소개를 넘어 AI 의료 생태계 전반에 대한 종합적인 논의의 장이 될 것이다.

패널토의에서는 각 분야 전문가들의 다양한 관점이 교차하면서 AI 의료 기술의 실용화를 위해 해결해야 할 과제들이 구체적으로 논의될 예정이다. 특히 기술적 한계, 윤리적 고려사항, 규제 환경, 의료진 교육 등 다각도의 이슈들이 종합적으로 다뤄질 것으로 기대된다.

이번 'AI 의료 워크숍 2025'는 한국의 AI 의료 기술 수준을 점검하고 향후 발전 방향을 모색하는 중요한 기회가 될 것으로 전망된다. 의료와 AI의 융합이 가져올 혁신적 변화를 앞당기고, 더 나은 의료 서비스 제공을 위한 협력의 토대를 마련하는 의미 있는 행사가 될 것이다.