에이전틱 AI,파운데이션 모델 기반 K-health cloud로 국내외 공략 새글 첨부파일 있음

- 서울대학교, '한국형 의료특화 AI 개발 공동 세미나' 개최
- 의료 AI의 진화부터 거대 파운데이션 모델, AI 에이전트 생태계 및 국가적 실행과 글로벌 진출 전략 논의

의료 혁신과 국가 성장동력 확보를 위한 대한민국 의료 AI의 청사진이 제시되었다. 서울대학교 AI연구원, 서울대학교 국가미래전략원, 서울대학교병원 헬스케어 AI연구원은 국가인공지능전략위원회 기본의료TF의 후원으로 2월 23일(월) 서울대 관정관 양두석홀에서 '한국형 의료특화 AI 개발 공동 세미나'를 개최했다.

이번 세미나는 지역의료 중증응급의료 분야 등 한국 의료계가 직면한 구조적 한계를 AI 기술로 돌파하고, 다가오는 미래의 글로벌 의료 AI 시장의 주도권을 선점하기 위한 민·관·학 협력의 장으로 마련되었다. 유홍림 서울대학교 총장과 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장 등 주요 인사를 비롯하여 의료 및 AI 분야 전문가 200여 명이 참석하여 성황을 이뤘다.

행사에 앞서 유홍림 총장은 환영사를 통해 "의료 분야는 기술 혁신과 공공 가치의 균형이 요구되는 핵심 영역"이라며 의료 데이터 기반 한국형 의료 AI 발전 방향 논의의 중요성을 강조했다. 이어 이재욱 AI연구원장은 개회사에서 "의료 AI는 정확성뿐 아니라 신뢰성과 책임성까지 함께 고려해야 하는 복합적 과제"라고 밝히며, 학계·의료 현장·정책 간 협력이 실질적 성과 창출의 핵심이라고 말했다.

■ 의료 AI 10년의 성찰과 '국가적 데이터 플랫폼'의 필요성

첫 번째 발제자로 나선 서준범 교수(국가인공지능전략위원회 기본의료TF리더)는 지난 10년간 의료 AI의 성과를 되짚으며 미래 전략을 제시했다. 서 교수는 과거의 의료 AI가 영상 판독 등 특정 태스크(Task)의 효율화에 집중했다면, 앞으로는 '데이터 중심의 플랫폼형 AI'로 패러다임이 전환되어야 한다고 강조했다.

특히 그는 "단순한 소프트웨어 개발을 넘어, 국가 차원의 통합 의료 데이터 거버넌스를 구축하고 이를 기반으로 한 한국형 의료 특화 모델을 만드는 것이 필수적"이라며, 국가 소버린 AI 정책과도 일치되는 이런 발전은 국가차원의 기획과 투자, 제도개선, 민간 협력 등을 통해 달성해 나가야 한다고 설명했다. 의료 AI가 실제 임상 현장에서 가치를 창출하기 위한 수가 체계 개선 및 규제 혁신의 중요성을 피력했다.

■ '보건의료 파운데이션 모델' : 의료 데이터의 새로운 해석

두 번째 세션에서 예종철 교수(KAIST)는 최근 AI 업계의 화두인 '파운데이션 모델(Foundation Model)'의 보건의료 적용 방안을 발표했다. 예 교수는 텍스트, 영상, 신호, 유전체 등 파편화된 의료 데이터를 통합 학습하는 거대 모델의 가능성에 주목했다.

그는 "의료 파운데이션 모델은 전문적인 의료 지식을 스스로 학습하여 다양한 질환 진단과 예측에 범용적으로 활용될 수 있다"며, "한국의 우수한 병원의 EMR(전자의무기록) 데이터와 영상 정보 등 여러 모달리티를 통해 수집되는 다양한 소스의 정보를 결합한 고성능 모델을 통해, AI-ready 정보생성으로 초개인화된 질병예측, 예방과 치료를 가능하게 함으로써, 한국 의료 AI의 글로벌 경쟁력을 결정지을 것"이라고 설명했다.

■ '에이전틱 AI(Agentic AI)' : 단순 보조를 넘어 스스로 판단하는 AI 에이전트

이형철 부원장(서울대병원 헬스케어 AI연구원)은 세 번째 세션에서 의료 현장의 실질적인 변화를 이끌 'Healthcare AI Agent' 생태계를 소개했다. 이 부원장은 단순히 질문에 답하는 챗봇 수준을 넘어, 의료지식의 추론과 적용 능력을 바탕으로, 임상 가이드라인을 탐색하고 의사결정을 지원하며 직접 업무를 수행하는 '자율적 에이전트'로의 진화 방향을 예고했다.

이 부원장은 "EMR, 파형, 유전체 등 다중 모달 데이터를 실시간으로 통합 분석하는 에이전트는 의료진의 업무 부하를 획기적으로 줄여줄 것"이라며, 오픈소스 기반의 MCP(Model Context Protocol) 툴 등을 활용한 한국형 의료 에이전틱 AI 생태계 구축 전략을 상세히 공유했다.

■ 의료 시스템의 구조적 난제, 'K-Health Cloud' 패키지로 풀고 글로벌 표준 선점한다

마지막 발제자로 나선 박상민 교수(서울대 의대/국가미래전략원)는 'AI 기반 의료 생태계 구축을 통한 한국 의료 혁신 및 글로벌 리더십 확보 실행 방안'을 발표했다. 박 교수는 기존 치료 중심의 사후 대응적 의료 체계에서 벗어나 예측·예방·지속 관리 중심의 '선제적 의료 전달체계'로의 전환을 촉구했다. 특히 병원에만 국한되지 않고 일상과 지역, 돌봄 영역까지 통합 관리하는 '경로 단위 책임 구조'를 구현하기 위해서는 AI 기반 의료 시스템으로의 전면적인 패러다임 전환이 필수적이라고 역설했다.

그는 실천적인 단기 핵심 과제로 "국공립 의료기관 대상의 클라우드 기반 AI 병원정보시스템(HIS) 도입과 국민건강 데이터 레이크하우스 구축"을 제시했다. 박 교수는 "이 플랫폼을 기반으로 응급의료, 필수의료, 만성질환 관리 영역에서 검증된 의료 AI 플러그인과 AI 코파일럿 구조를 결합한다면, 다양한 에이전틱 의료 AI가 의료진의 업무 흐름에 자연스럽게 녹아드는 최적의 환경을 조성할 수 있다"고 설명했다.

마지막으로 박 교수는 "클라우드 기반 AI HIS, 의료 AI 플러그인, 에이전틱 AI 코파일럿, 그리고 가치 기반 지불보상체계까지 연동된 'K-Health Cloud 패키지'는 한국형 모델을 글로벌 표준으로 확장하는 기폭제가 될 것"이라며, "이를 통해 대한민국이 지속 가능한 의료 시스템 자체를 수출하는 국가로 도약해야 한다"고 강조했다.

■ 패널 토론 및 향후 계획

이어진 패널 토론에서는 이정동 교수(서울대 공대/국가미래전략원)를 좌장으로 발제자들과 정부 관계자들이 참여하여 기술 상용화와 정책적 지원 방안에 대해 열띤 논의를 벌였다. 참석자들은 기술적 완성도만큼이나 현장 의료진의 수용성과 데이터 보안, 그리고 윤리적 가이드라인 마련이 병행되어야 한다는 점에 공감대를 형성했다.

서울대학교 AI연구원 원장 이재욱 교수는 "오늘 논의된 전략들을 바탕으로 산·학·연 협동 연구를 강화하고, 대한민국이 글로벌 의료 AI의 표준을 선도할 수 있도록 지속적인 플랫폼 역할을 수행할 것"이라고 밝혔다.

이번 세미나는 단편적인 진단보조를 넘어 의료진의 든든한 지능형 조력자가 될 '에이전틱 AI'와 범용 '파운데이션 모델' 구축을 제안함으로써, 그간 다수가 염원하던 필수의료 인력난과 지역격차라는 국내의 구조적 난제를 해결함과 동시에 K-의료 AI를 세계적인 수출 산업으로 육성하기 위한 국가적 투자와 혁신의 로드맵을 구체화했다는 점에서 큰 의의가 있다.

서울대학교 국가미래전략원 의료개혁 TF 위원장인 윤영호 교수는 "미래 의료혁신과 성장동력 창출을 위한 한국형 의료특화 AI 개발이라는 시대적 요구에 부응하기 위해서는 비전 공유, 역량 결집, 절실한 의지, 협력, 구체적인 실행 계획을 위한 협력과 책임, 그리고 리더십이 요구된다"고 강조하며, "의료계와 국민, 정부가 10년 의료 혁신을 위한 동반자로서 한국형 의료특화 AI 개발을 통해 의료의 미래를 함께 만들어 가기 위해 의료계, 학계, 시민사회와 정부가 참여하는 '의료AI공유가치창출위원회' 구성을 제안"하였다.