[메디칼타임즈=최선 기자]"AI가 의사를 대체할까." "AI가 의사의 일자리를 줄어들게 하지 않을까."의료AI가 등장한 이후 가장 오래 반복된 질문이다. 영상 판독 정확도가 전문의 수준에 근접하고, 생성형 AI까지 의료 현장에 들어오면서 '의사의 역할이 줄어드는 것 아니냐'는 우려도 꾸준히 제기돼 왔다.하지만 실제 의료현장에서 AI를 사용하는 의사들의 시선은 조금 다르다. AI는 의사를 대신하기보다 사람이 놓칠 수 있는 순간을 메우는 '보조자'에 가깝고, 오히려 지금 의료AI 확산을 가로막는 것은 의사들의 거부감이 아니라 제도라는 지적이다.AI 활용에서 부작용을 최소화하면서 활용성을 극대화하기 위해선 AI 산업 및 AI 교육 체계에 걸맞은 산업·인력 육성 시스템이 필요하다는 것.■ "AI 없는 판독은 이제 두려울 정도"대한영상의학회 회장을 맡고 있는 은평성모병원 영상의학과 정승은 교수는 의료AI를 가장 오래 사용해 본 경험자 중 한 명이다. 그는 AI가 이미 영상의학과 진료의 일부가 됐다고 평가하면서도, 그 역시 지금 의료AI 산업이 마주한 가장 큰 과제는 성능 경쟁이 아니라 '제도 설계'라고 진단했다.은평성모병원이 가장 먼저 도입한 진단AI는 유방촬영 AI였다. 당시에도 성능이 우수하다는 평가를 받았던 만큼 업무 부담이 큰 유방촬영 판독을 위해 비교적 빠르게 도입을 결정했다.정 교수는 "전문가가 봐도 맞는 소견인데 AI가 한 번 더 확인해주니 신뢰감이 높아지고 판독에 대한 자신감도 생긴다"며 "지금은 오히려 AI가 없으면 판독하는 것이 두려울 정도"라고 말했다.대한영상의학회 회장을 맡고 있는 은평성모병원 영상의학과 정승은 교수는 의료AI 산업의 성패가 제도 설계에 달려있다고 진단했다.그는 "원래 복부·비뇨생식기 전공인데 인력이 부족해 흉부와 유방까지 함께 판독하게 됐다"며 "흉부 CT에서 작은 결절을 찾는 일은 쉽지 않지만 AI가 작은 병변을 먼저 알려주면 사람이 놓칠 수 있는 부분을 상당 부분 보완해 준다"고 설명했다.반대로 사람이 쉽게 찾는 큰 병변은 AI가 놓치는 경우도 있다. 결국 AI와 전문의가 서로의 약점을 보완하는 '협력자' 관계라는 것이다.■ 환자에게 산업 육성 비용을 부담시키는 구조 정당할까정 교수가 가장 우려하는 부분은 현재 의료AI의 비급여 운영 방식이다. 현행 신의료기술평가 유예 제도에서는 AI 진단을 적용할 경우 환자가 별도의 비용을 부담한다. 유방촬영의 경우 기존 검사비가 약 1만 5000원인데 AI를 적용하면 환자는 같은 금액을 추가 부담해야 한다.정 교수는 이 같은 구조가 의료현장에서도 여러 문제를 낳고 있다고 지적했다.그는 "AI는 돈을 냈든 안 냈든 의료진 입장에서는 모두에게 사용하는 것이 더 편하고 정확하다"며 "돈을 낸 환자만 AI를 쓰고 그렇지 않은 환자는 AI를 쓰지 않는 구조는 의료의 형평성 측면에서도 맞지 않는다고 생각한다"고 말했다.이어 "왜 산업 육성을 환자의 비급여 부담으로 해결해야 하는지 고민이 필요하다"며 "정부가 산업 지원 방식으로 접근하는 것이 더 적절할 수도 있다"고 덧붙였다.궁극적으로는 충분한 임상 근거가 확보된 AI는 비급여를 넘어 건강보험 급여 체계 안으로 들어와야 한다는 것이 그의 판단. '사후 검증 시스템 부재'도 허점으로 꼽힌다.현재는 식품의약품안전처 허가를 받고 신의료기술평가 유예를 통과하면 의료현장에서 비급여 처방이 가능하지만, 실제 임상에서 성능이 기대에 미치지 못하더라도 이를 재평가하거나 시장에서 퇴출시키는 장치는 사실상 없다.정 교수는 "학습에 사용한 데이터와 실제 의료현장에서 만나는 환자는 다르다"며 "AI도 약물처럼 시판 후 실제 임상 데이터를 지속적으로 평가하는 체계가 필요하다"고 강조했다.특히 흉부 X-ray AI처럼 여러 회사 제품이 경쟁하는 분야에서는 성능 차이가 적지 않은데도 환자는 동일한 비용을 부담하는 현실도 문제로 지적했다.그는 "좋은 AI와 그렇지 않은 AI가 모두 같은 비용을 받는 것은 적절하지 않다"며 "성과를 지속적으로 평가하고 성능이 부족한 제품은 개선하거나 시장에서 퇴출하는 시스템이 필요하다"고 말했다.■ "숙련자에게는 날개, 초심자에게는 독이 될 수도"AI가 의사의 역량을 끌어올릴 수 있다는 점에는 의심의 여지가 없지만, 의학교육 현장에선 새로운 고민도 생기고 있다.정 교수는 "AI 판독 결과와 비교하면서 계속 학습하다 보니 지금은 오히려 AI보다 더 잘 판독하게 됐다고 생각한다"며 "프로기사들이 바둑 AI로 실력을 키우는 것과 비슷한 과정"이라고 설명했다. 그러나 이러한 효과는 기본 역량을 갖춘 의료진에게 해당되는 이야기다.그는 "다만 아무런 기초 없이 AI만 믿고 진단하는 전공의가 생길까 봐 가장 걱정된다"며 "AI 결과를 비판적으로 검증할 수 있는 수준까지는 스스로 판독하는 훈련이 반드시 필요하다"고 강조했다.루닛 인사이트 MMG(맘모그래피) 유방암 판독 보조 의료 AI를 사용하는 정승은 교수는 AI가 의사의 대체자가 아닌, 협력자이자 보조자 관계로 설정했다. 다만 이를 활용하고 자가 검증할만한 수준의 도달이 밑바탕이 돼야 한다는 전제 조건을 달았다.실제로 영상의학회에서도 일정 수준 이상의 판독 경험을 쌓기 전까지는 AI 없이 수련하도록 하고, 일정 수준의 자체 판독 건수를 넘어서야 시험 응시자격을 준다. 문제는 자체 판독 여부를 검증할 수단이 없다는 것. 이 역시 허점으로 지목된다.2016년 AI 석학 제프리 힌턴이 "영상의학과 전공의 교육을 중단해야 한다"고 언급했을 당시 의료계는 큰 충격을 받았다. 실제로 영상의학과 지원율도 크게 떨어졌다. 그러나 10년이 지난 지금 현실은 예상과 다르다. 업무는 더 늘었고, AI 개발 및 검증 과정에서도 전문의의 역할은 더욱 중요해졌다.정 교수는 "처음에는 다들 AI가 의사를 대체할 것이라고 생각했지만 지금은 그렇게 보지 않는다"며 "앞으로도 AI는 의사의 파트너이자 협력자로 발전할 가능성이 훨씬 크다"고 말했다.그는 "결국 AI를 제대로 학습시키고 검증하는 역할은 숙련된 의료진이 계속 맡을 수밖에 없다"며 "현재는 진단 분야에 AI가 집중돼 있지만 앞으로는 예약, 처방, 검사, 물류, 로보틱스 등 병원 운영 전반으로 확장될 여지가 무궁무진하다는 점에서 의사 수요는 지속될 것"이라고 내다봤다.이어 "지금 AI 세상이 왔다고 하지만 사실은 시작 단계일 뿐"이라며 "앞으로는 진단 하나가 아니라 의료 서비스 전체를 연결하는 AI가 등장해야 진정한 의료AI 시대가 열릴 것"이라고 전망했다.■ 의료AI 확산 장애물은 의사 경계심 아닌 수가뇌졸중 진료에서는 정맥 내 혈전용해제 투여 여부를 판단하기 위해 신경과 전문의가 중요한 역할을 맡아왔다. 대한신경과학회도 이러한 역할을 수행할 수 있는 의료진을 '뇌졸중 인증의'로 운영하고 있다.응급실에서 뇌졸중 진단 AI가 도입되면서 뇌졸중 전문의가 없이도 초동 대처가 가능한 사례들이 반복 확인된다. AI 도입이 확산될수록 뇌졸중 전문의의 설자리가 줄어들 가능성은 없을까.분당서울대병원 신경과 김준엽 교수는 의료AI가 전문의 역할을 일부 대체할 가능성을 배제하진 않았지만 한계가 있다고 봤다. 장기적으로는 종합병원 등에서 신경과 전문의 고용 감소로 이어질 가능성은 있지만 여전히 공급보다 수요가 크다는 것.김 교수는 "예전에는 정맥 내 혈전용해제를 사용하기 위해서는 뇌졸중 전문의가 응급실에 상주하는 것이 사실상 필수적인 개념이었다"며 "앞으로 AI가 이런 판단을 상당 부분 보조하게 되면 병원 입장에서는 전문의를 반드시 같은 방식으로 배치해야 할 필요성이 줄어들 수 있다"고 설명했다.은평성모병원은 2023년 세계 최초로 AI 기반 음성 전자의무기록(Voice ENR)을 도입해 간호 기록을 자동화했다. 다만 그는 이러한 변화가 곧바로 전문의 일자리 감소로 이어질 것으로 보지는 않았다. 현재 국내 의료현장은 뇌졸중 전문의를 포함한 신경과 전문의 자체가 부족한 상황이기 때문이다.그는 "지금은 전문의 숫자가 부족한 문제가 훨씬 더 크기 때문에 당장 우려할 사항은 아니다"라며 "오히려 AI는 부족한 전문의를 보완해 의료 접근성을 높이는 역할이 더 클 것으로 본다"고 말했다.오히려 의료AI 확산을 막는 현실적인 장벽은 의사들의 우려가 아닌 '수가'라고 강조했다.현재 의료기관은 AI 소프트웨어를 사용하더라도 이를 활용한 판독이나 진료에 대해 별도의 보상을 받을 수 없다. 병원은 AI 소프트웨어 구독료와 유지관리 비용을 자체 예산으로 부담해야 하는 구조다.김 교수는 "AI 소프트웨어를 이용했다고 해서 환자에게 청구할 수 있는 수가가 아직 없다"며 "규모가 큰 병원은 투자할 수 있지만 비용이 적지 않아 종합병원 이하에서는 지속적으로 도입하기 쉽지 않다"고 말했다.결국 의료AI의 다음 과제는 성능 경쟁이 아니라 제도 설계라는 것. 그는 "AI가 빠른 대응을 통해 환자 예후를 개선하고 사회적 비용 감소에도 도움이 된다는 근거가 축적돼야 한다"며 "그런 데이터가 쌓여야 AI 활용에 대한 적정 수가도 마련될 수 있을 것"이라고 강조했다.뇌졸중 영역에서 AI의 역할은 더욱 넓어질 것으로 전망된다. 현재 개발 중인 뇌동맥류 진단 AI는 사람이 놓치기 쉬운 병변을 찾아주는 것은 물론, 반복 검사에서 동맥류 크기 변화를 자동으로 분석해 영상의학과 전문의의 판독 부담까지 줄여줄 것으로 기대된다.■ 의료AI의 다음 무대는 '병원 전체'실제로 의료AI의 변화는 진단실에서 병원 전체로 확산되는 모양새다. 은평성모병원이 세계 최초로 AI 기반 음성 전자의무기록(Voice ENR)을 도입해 간호 기록을 자동화한 것도 그 일환. 기록 시간을 줄여 간호사가 환자에게 더 많은 시간을 쓰도록 하자는 것이 목표였다.은평성모병원 정보보호팀 이성식 팀장은평성모병원 정보보호팀 이성식 팀장은 "간호사는 본연의 업무인 환자 케어에 집중해야 하는데 실제 현장에서는 기록 업무에 상당한 시간을 쓰고 있다"며 "기록 시간을 줄여 그만큼 환자를 더 돌볼 수 있도록 하는 것이 Voice ENR 개발의 출발점이었다"고 말했다.병원은 2019년 음성 차트 개발에 착수해 2020년 PDA 기반 시스템을 선보였고, 이후 휴대성과 활용성을 높인 스마트폰 기반 모바일 ENR을 개발해 2023년 전 병동으로 확대 적용했다.개발 과정에는 현장 간호사들이 직접 참여했다. 약 300명의 간호사가 6개월 동안 음성 데이터를 제공하며 AI를 학습시켰다. 의료용어의 다양한 발음은 물론 개인별 발화 습관과 병동 소음 환경까지 반영해 실제 임상에서도 높은 음성 인식률을 확보했다.간호행정교육팀 김수빈 간호사는 "같은 의학용어도 사람마다 발음이 모두 다른데 그런 부분까지 학습했다"며 "개인별 발음 특성도 반영돼 대부분 정확하게 인식된다"고 설명했다.도입 효과도 수치로 나타나고 있다. 현재 수혈·항암치료·이중확인 업무는 약 99%가 모바일 ENR을 통해 이뤄지고 있으며, 활력징후 입력과 바코드 채혈 등도 80% 이상 활용되고 있다.김 간호사는 "환자 옆에서 바로 기록할 수 있어 기록의 즉시성과 정확성이 높아졌고, PC를 오가는 시간이 줄면서 그만큼 환자를 한 번 더 살필 시간이 생겼다"고 말했다.은평성모병원은 여기서 한 단계 더 나아가 생성형 AI를 접목한 차세대 간호 기록 시스템을 개발하고 있다. 의료 특화 소형언어모델(SLLM)을 활용해 간호사와 환자의 대화 내용을 AI가 이해하고, 필요한 간호기록과 처치기록을 자동으로 분류·작성하는 것이 목표다.이 팀장은 "AI가 대화의 문맥을 이해해 필요한 기록 양식에 자동으로 입력하는 시스템을 개발하고 있다"며 "응급 심폐소생술처럼 여러 의료진이 동시에 말하는 상황에서도 화자를 구분해 투약과 처치 기록을 자동 생성하는 것이 궁극적인 목표"라고 설명했다.AI 확산 흐름은 다른 병원으로도 전파되고 있다. 대전선병원, 동아대병원, 충남대병원, 화순전남대병원 등 다수 의료기관이 모바일 ENR 도입을 추진하고 있으며, 은평성모병원은 단순한 음성 입력을 넘어 AI가 의료진의 행정 업무를 대신하는 방향으로 고도화를 이어갈 계획이다.의료AI는 이미 의료현장에 들어왔다. 이제 남은 질문은 'AI가 의사를 대체할까'가 아니다. AI를 의료체계 안으로 어떻게 안전하게 편입시키고, 어떻게 검증하며, 어떤 방식으로 보상할 것인가로 좁혀지고 있다. 의료AI 미래는 제도에 달려있다는 게 임상 현장의 진단이었다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]임상 현장에 의료 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있는 상황에서 시스템이 성공적으로 정착되기 위해서는 기술 자체보다 인력 양성이 중요하다는 전문가들의 목소리가 나오고 있다.결국 의료 AI를 구동하는 사람과 조직이 무엇보다 중요한 과제라는 것. 이를 위해서는 조직 차원의 거버넌스 체제 구축이 무엇보다 중요하다는 것이 전문가들의 의견이다.26일 한국보건복지인재원은 대한의료정보학회와 함께 '의료 AI를 현장에 안착시키는 인력 양성 체계 제안' 심포지엄을 개최했다.의료 AI 보건의료인 직무교육사업의 일환으로, 현장 적용 우수 사례와 직군별 맞춤형 인력 양성 체계 구축 방안을 논의하기 위함이다.건양대학교병원 김종엽 교수는 의료 AI 안착을 위해 구성원의 AI 리터러시 함양과 윤리·법적 규제에 대한 이해가 필수적이라고 제언했다.■생산성 혁신 이끄는 의료 AI…조직 내 '러다이트' 극복 관건건양대학교병원 김종엽 교수는 주제발표를 통해 의료 AI가 의료진의 업무 생산성을 획기적으로 끌어올리고 있다고 진단했다. 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)과 음성 기반 전자의무기록(EMR) 등이 진료 현장에 본격적으로 도입되면서 의료 서비스의 패러다임이 변화하고 있다는 설명이다.특히 음성 기반 EMR은 의무기록 작성 과정의 편의성을 높이고 의료진이 환자와 눈을 맞추며 진료에 집중할 수 있는 시간을 늘려주는 등 진료 환경 자체를 변화시키고 있다고 평가했다. 아울러 환자 경험의 디지털화와 제로 트러스트(Zero Trust) 기반의 클라우드·사이버 보안 전환 역시 병원이 피할 수 없는 거대한 흐름이라고 진단했다.다만 조직 문화와 인적 저항은 기술 혁신의 장벽으로 작용하고 있다고 우려했다. ▲환자 안전 우려 ▲바쁜 업무 환경 ▲기존 시스템에 대한 익숙함 등을 이유로 새로운 기술 도입을 반대하는 이른바 '러다이트' 현상이 병원 내부에 광범위하게 존재한다는 것.김 교수는 실제 AI 소프트웨어 도입 과정에서 보안이나 절차적 문제를 이유로 회의와 검토 과정이 반복되며 의사결정이 지연되는 사례가 적지 않다고 지적했다. 이를 해결하기 위해선 구성원의 AI 리터러시 함양과 윤리·법적 규제에 대한 정확한 이해가 필수적이라는 제언이다.나아가 복잡한 프로그래밍 지식보다 자신의 생각과 의도를 자연어로 컴퓨터에 명확하게 전달할 수 있는 능력이 중요해지고 있다고 강조했다. 향후 이런 능력이 보건의료인에게 가장 중요한 공통 역량이 될 것인 만큼, 이를 지속적으로 학습할 수 있는 환경을 마련해야 한다는 설명이다.김 교수는 "생산성을 높인다는 것은 단순히 일을 더 많이 하라는 의미가 아니라 같은 일을 하더라도 덜 피곤하게 하고 더 많은 여유와 휴식 시간을 확보하게 하는 것"이라며 "기술은 이미 준비돼 있으며 지금 시작하지 않는 것이 가장 큰 리스크다. 의료 AI 시대에는 변화에 대한 두려움보다 새로운 기술을 이해하고 활용하려는 노력이 더욱 중요하다"고 말했다.중앙대학교의료원 김원태 팀장은 의료 AI 기술이 현장을 혁신하고 있다면서도, 제도와 인프라가 이를 따라가지 못하고 있다고 우려했다.■자발적 학습이 이끈 현장 혁신…체계적 거버넌스 구축 시급중앙대학교의료원 김원태 팀장은 사내 해커톤과 프롬프트톤, AI 교육 프로그램 등을 통해 의료진과 교직원들이 직접 AI를 활용하고 현장 문제를 해결한 사례를 소개했다.비개발 직군인 의료진과 행정 인력들이 업무 현장의 불편 사항을 직접 발굴하고, 이를 해결하기 위한 다양한 개념검증(PoC) 프로젝트를 수행했다는 설명이다. 특히 일부는 외부 업체와 협업해 사업화 단계까지 이어졌다는 것.실제 응급실에서 방대한 처방 내역을 분석해 위험 약물을 선별하는 AI 에이전트와 회송 안내 챗봇, 자동 검사실 배정 시스템 등 다양한 업무 지원 프로그램이 개발됐다. 이를 통해 현장 업무 부담을 줄일 가능성을 확인했다는 평가다.다만 김 팀장은 AI 기술 발전 속도에 비해 병원 현장의 제도와 인프라는 이를 따라가지 못하고 있다고 진단했다. 특히 개인정보 보호와 보안 문제로 인해 전자의무기록(EMR) 연동에 제약이 있다는 우려다. 또 24시간 운영되는 병원 특성상 의료진과 교직원이 교육에 참여하기도 쉽지 않다는 점을 현장의 한계로 꼽았다.김 팀장은 "병원 현장의 기술 변화 속도가 너무 빨라 이를 따라가는 데 어려움을 겪고 있다. 예를 들어 GPU 한 장을 추가하려고 해도 수의계약이나 경쟁입찰 등의 절차를 거쳐야 하기 때문에 6개월에서 1년이 걸릴 수도 있다"며 "그 사이 또 다른 프로그램이 나올 정도로 기술 변화가 빠르다"고 말했다.이어 "클라우드 등 여러 방안을 고민하고 있지만 쉽지 않은 문제"라며 "앞으로는 보안과 거버넌스가 더욱 중요해지는 만큼 병원도 보안에 신경 쓰면서 유용한 프로그램을 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 밝혔다.한국보건복지인재원 신득철 팀장은 병원 현장의 특수성을 고려한 맞춤형 AI 인력 양성 체계의 필요성을 강조했다.■직군별 맞춤형 교육 필수…역량 저하 막을 '가드레일' 필요한국보건복지인재원 신득철 팀장은 병원 현장의 특수성을 고려한 맞춤형 AI 인력 양성 체계의 필요성을 강조했다. 병원은 의사, 간호사, 보건직, 행정직 등 다양한 직군이 서로 다른 역할과 책임, 데이터를 바탕으로 업무를 수행하는 조직이라는 이유에서다. 단일화된 범용 교육으로는 실효성을 거두기 어렵다는 지적이다.특히 AI 도입으로 인한 업무 대체 우려를 해소하기 위해선 단순 기술 시연을 넘어 업무 재설계와 수용성을 높이는 교육이 이뤄져야 한다고 짚었다. 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 사람이 판단할 것인지 명확히 구분해야 한다는 설명이다.이에 신 팀장은 기술에 대한 심리적 장벽을 낮추는 입문 단계를 시작으로 ▲데이터·시스템·법·윤리 등을 학습하는 기초 과정 ▲직군별 심화 학습 ▲실제 병원 데이터를 활용한 시나리오 기반 실습 ▲현장 프로젝트로 이어지는 5단계 맞춤형 교육 체계를 현장 해법으로 제시했다.다만 AI에 대한 과도한 의존이 의료진의 임상적 판단 능력과 책임성을 약화시킬 수 있다는 점은 우려 사항으로 꼽았다. 기계적인 정답 확인에 매몰돼 환자의 표정이나 호흡, 말의 속도 등 비정형적인 임상 신호를 놓치거나 의료인으로서 전문성과 책임감이 약화할 수 있다는 지적이다.이를 방지하기 위해 AI 없이도 핵심 판단을 수행할 수 있는 'AI 프리 베이스라인' 기준을 설정해야 한다는 것. 이와 함께 알고리즘의 성능뿐 아니라 의료진의 판단 과정까지 함께 추적하는 모니터링 체계를 갖춰야 한다고 강조했다.마지막으로 신 팀장은 AI 기술이 현장에서 안전하게 작동하기 위해선 인간의 주도적인 검증 능력이 반드시 보존돼야 한다고 강조했다.신 팀장은 "의료 AI 인재 양성은 단순히 도구 사용법을 익히는 것을 넘어 현장의 업무가 어떻게 변화하고 강화될 수 있는지 직무 재설계의 관점에서 접근해야 한다"며 "AI 없이도 스스로 핵심 판단을 수행할 수 있는 기준점을 유지하고, AI 결과를 안전하게 검증할 수 있는 가드레일이 반드시 마련돼야 한다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드가 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 예비 소견서 생성 솔루션에 대한 의료기기 허가를 완료하면서 시장 공략에 속도를 낸다.26일 딥노이드는 'M4CXR'의 식품의약품안전처 의료기기 3등급(D 제허 26-18호) 품목허가를 획득하며 본격적인 상용화에 나선다고 밝혔다. M4CXR은 흉부 X-ray 영상을 생성형 AI 기술로 분석해 정상 소견 및 41종의 흉부 질환 이상 소견에 대한 판독문을 자동 생성하는 디지털의료기기다.딥노이드의 'M4CXR'가 식품의약품안전처 의료기기 3등급(D 제허 26-18호) 품목허가를 획득했다.앞서 지난해 11월 생성형 AI 기반 의료기기 최초로 식약처 첨단기술군 혁신의료기기(제119호)로 지정된 바 있다. 이를 기점으로 의료 영상 AI가 단순 병변 탐지를 넘어 실제 임상 워크플로우에 적용 가능한 판독 지원 단계로 발전했다는 평가다.딥노이드는 이번 허가 획득 과정에서 다기관, 후향적 확증 임상시험을 수행해 기술적 신뢰도를 확보했다. 영상의학과 전문의의 판독소견서와 M4CXR이 생성한 예비 소견서 간 부적격 진단 비율 차이를 평가한 결과, 전문의 판독 대비 열등하지 않음이 확인됐다.특히 기관 및 연령군별 하위군 분석뿐만 아니라 외래, 응급, 검진, 입원 등 4개 임상 섹터 환경 모두에서 비열등성이 일관되게 입증됐다. 이는 M4CXR이 다양한 임상 현장에서도 임상적으로 수용 가능한 수준의 소견서를 생성할 수 있다는 의미다.딥노이드는 이를 바탕으로 기존 구축해 온 전국 단위 영업망과 딥뉴로(DEEP:NEURO), 딥체스트(DEEP:CHEST) 등 기존 솔루션 판매 경험을 활용해 M4CXR의 빠른 시장 안착을 꾀한다는 구상이다.이와 함께 단일 제품을 넘어 흉부 CT와 MRI 등 3D 분야로 모달리티를 확장해 의료 특화 멀티모달 생성형 AI 솔루션 라인업을 고도화한다는 전략을 세웠다.구체적인 모달리티 확장 로드맵은 오는 7월 중순 예정된 미디어 데이에서 '생성형 의료 AI 상용화 비전'이라는 주제로 공개될 예정이다. 또 올해 'AI반도체 응용실증지원 사업'을 통해 흉부 CT 예비 소견서 생성 솔루션 'M4CT'의 개발과 실증을 진행하는 등 인프라 협력에도 속도를 내고 있다.딥노이드 최우식 대표는 "생성형 AI 기반 의료기기로서 'M4CXR'의 경쟁력은 실제 의료 현장에 빠르게 안착하고 확산될 수 있다는 점에 있다"며 "딥노이드는 이번 인허가를 바탕으로 'M4CXR'의 상용화와 시장 안착에 속도를 내고, 향후 CT, MRI 등으로 적용 범위를 확장해 생성형 AI 기반 의료기기 시장을 리딩해 나갈 것"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 코어라인소프트의 뇌출혈 진단 보조 솔루션 에이뷰 뉴로캐드가 응급의료 현장에서 실사용량을 빠르게 늘리며 수익화 단계로 진입하고 있다.26일 코어라인소프트는 최근 연세세브란스병원 및 강남세브란스병원과 실증 지원 과제를 수행하며 응급 AI의 임상 유효성과 경제성 평가를 진행 중이라고 밝혔다.코어라인소프트가 연세세브란스병원·강남세브란스병원과 실증 지원 과제를 수행하며 응급 AI의 임상 유효성과 경제성 평가를 진행한다.응급실 의료 공백과 중증 응급환자 대응 문제가 구조적 과제로 부상한 것에 발맞춘 행보다. 에이뷰 뉴로캐드가 단순 도입 단계를 넘어 실제 응급의료 업무 흐름 안에서 반복 사용되는 솔루션으로 자리 잡는 것.구체적으로 연세세브란스병원에서는 AI 기반 뇌출혈 진단 보조 소프트웨어의 경제성 평가 모델 개발 연구를 추진한다. 강남세브란스병원에서는 실제 임상환경 기반 실사용평가를 진행한다. 이를 통해 향후 신의료기술평가 대응과 수가화 및 비급여 확대를 위한 근거를 확보한다는 구상이다.이번 과제는 에이뷰 뉴로캐드가 실제 의료 현장에서 얼마나 판독 지연을 줄이고, 어떻게 의료진 의사결정 흐름과 병원 운영 효율을 개선하는지를 검증하는 것이 핵심이다. 알고리즘이 병변을 얼마나 정확히 찾는지를 검증하는 기존 단계에서 나아갔다는 게 사측 설명이다.코어라인소프트는 이번 과제가 의료 AI가 제도권에 진입하기 위한 평가 기준이 단순 도입량에서 실제 사용 빈도와 운영 효율 중심으로 변화하고 있음을 보여준다고 강조했다.실제 에이뷰 뉴로캐드는 혁신의료기기로 지정된 이후 비급여 기반 실사용 단계를 거치며 활용량을 급격히 늘려왔다. 지난 4월 기준 누적 사용량은 5만 건을 돌파했다. 지난해 10월 누적 3만 건을 넘어선 이후 6개월 만에 2만 건이 추가 발생했다. 일회성 시범 도입을 넘어 응급실 영상 판독 흐름 내에서 AI가 반복적으로 호출되는 구조가 형성됐다는 평가다.도입 병원 가운데 월간 수백 건 단위로 장비를 활용하는 의료기관도 늘어나고 있다. 경북지역심뇌혈관질환센터로서 중증 응급환자 대응 거점인 포항세명기독병원이 대표적이다.이 병원은 에이뷰 뉴로캐드를 활용해 응급실과 영상의학과 간의 신속한 협진 시스템을 보조하며 월 수백 건 이상 솔루션을 활용 중이다. 단순 보조를 넘어 환자의 치료 우선순위를 선별하고 진단 속도를 혁신적으로 끌어올린 실사용 사례로 꼽힌다는 설명이다.실사용량 증가가 사용량 기반 과금(PPU) 모델과 연결돼 안정적인 반복 매출 구조를 형성하는 것도 변화다. 병원에 한 번 설치되고 끝나는 것이 아니라, 검사와 판독 과정에서 반복 호출될수록 매출이 누적되는 구조다.코어라인소프트의 지난 1분기 PPU 매출은 전년 동기 대비 319.7% 증가, 일회성 공급 중심에서 소프트웨어형(SaaS) 비즈니스로 사업 모델이 성공적으로 전환되고 있다는 설명이다.회사는 뇌출혈 분야에서 확보한 실사용 레퍼런스를 바탕으로 대동맥박리(Aorta), 폐색전증(PE) 등 시간 민감도가 높은 질환 중심의 응급 AI 패키지를 구축할 방침이다. 에이뷰 뉴로캐드가 안착하면, 동일한 진료 흐름 안에서 다른 제품군 교차 확산이 용이해져 단일 제품을 넘어선 병원당 매출 확대와 리텐션 강화가 가능하다는 기대다.이와 관련 세명기독병원 관계자는 "응급실에서는 밀려드는 환자 중 뇌출혈과 같이 시급성을 요하는 질환을 빠르게 가려내는 것이 핵심"이라며 "에이뷰 뉴로캐드는 CT 영상 분석과 동시에 의심 소견을 최우선으로 알람해줘 의료진의 선제적 대응을 가능하게 한다"고 말했다.이어 "짧은 시간 안에 수많은 판단이 이뤄지는 응급 의료 환경에서 의료진이 안전하고 신속하게 치료 방향을 잡을 수 있도록 돕는 든든한 조력자 역할을 하고 있다"라며 "몇 분의 진단 단축이 환자의 예후를 바꾸는 만큼, 뉴로캐드는 심뇌혈관 응급 환자의 조기 인지와 대응 효율을 높이는 실질적인 솔루션"이라고 덧붙였다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 의료 인공지능 기업들이 단일 솔루션 개발을 넘어 플랫폼 생태계를 구축하는데 총력전을 펼치고 있다.단일 제품 개발과 판매가 경쟁력을 잃고 있다는 점에서 파편화된 의료 데이터를 통합하는 방식으로 선점 효과를  노리고 있는 셈이다. 25일 의료산업계에 따르면 주요 의료 AI 기업들이 잇따라 통합 플랫폼 비즈니스 청사진을 구체화하고 있는 것으로 확인됐다. 주요 의료 AI 기업들이 잇따라 통합 플랫폼을 개발·출시하는 등 관련 시장이 변화하고 있다.■파편화된 의료 데이터·수익성 한계…플랫폼으로 극복하나이는 보수적인 보건의료 산업 특성을 겨냥한 행보다. 의료 현장은 새로운 소프트웨어 도입 시 의료진 교육, 시스템 충돌 위험, 데이터 보안 문제 등 전환 비용에 대한 부담이 크다. 선제적으로 자사 플랫폼을 안착시키면 후발주자의 솔루션으로 교체하는 비용이 커져 시장 지배력을 확보할 수 있다는 구조다.데이터가 파편화돼 있는 국내 의료시스템의 한계와 기존 단일 모델의 낮은 수익성도 플랫폼화의 주된 원인이다. 실제 일선 병원 의료 데이터의 80%는 비정형 형태로 각기 다른 전자의무기록(EMR)에 흩어져 있다.이에 국내 의료 디지털 전환에서 데이터 통합이 주요 화두로 부상하고 있는데, 플랫폼은 이런 데이터 전처리·변환을 표준화해 도입에 필요한 비용과 시간을 대폭 절감 해주는 것.이렇게 확보한 데이터가 회사의 솔루션 고도화로 이어지는 것도 장점이다. 의료 AI의 특성상 알고리즘 고도화를 위해 양질의 학습 데이터가 필요하기 때문이다. 선발기업이 플랫폼으로 이 데이터를 틀어쥔다면 후발주자는 기술 격차를 좁히는 것이 더욱 어려워진다.수가가 낮거나 적용이 어려운 국내 실정상 단일 솔루션만으론 충분한 수익을 내기 어려운 것도 플랫폼화 요인으로 꼽힌다. 전주기 관리 자동화, 행정 업무 간소화 등 의료기관에 실질적인 이점을 제공해야 시장 침투율을 높일 수 있는 덕분이다. 솔루션별 과금을 넘어, 병원 워크플로우 전반에 침투하는 구독형 모델 등으로 수익 구조를 다각화하려는 전략이다.■주요 의료 AI 기업, 생태계 선점 위한 인프라 경쟁 활발실제 루닛은 인수합병을 통한 데이터 선점 및 암 관리 전 주기 플랫폼 구축에 집중하고 있다. 2024년 글로벌 유방암 검진 소프트웨어 기업 볼파라를 인수한 것이 그 예다. 미국 유방암 검진 시장 내 유통망과 대규모 의료영상 데이터, 3600개 이상의 의료기관 네트워크를 한 번에 확보한 것.이를 기반으로 암 검진과 위험도 예측, 진단, 치료 결정, 사후 관리까지 하나로 연결되는 암 관리 전 주기 체계 구축하는 전략이다. 나아가 루닛은 산·학·연·병 23개 기관과 컨소시엄을 구성, 임상 의사결정 지원을 위한 의료 특화 파운데이션 모델 L1 개발에 나섰다. 기존 영상 분석 중심에서 의료 데이터 영역으로 사업을 확장하는 모습이다.코어라인소프트는 개별 병원을 뚫는 방식을 넘어, 정부 사업에 인프라로 진입하는 전략을 택했다. 한 번의 CT로 여러 질환을 동시에 진단하는 솔루션 에이뷰엘씨에스 플러스를 운영 플랫폼인 에이뷰 허브에 연계하는 식이다.질환을 발견하기 위한 검사 횟수 자체를 줄이는 동시에 ▲검진 예약 ▲판독 품질 관리 ▲병원 간 교차 판독 연계 등 워크플로우를 점유해 검진 사업 전체의 인프라를 조율하는 것.국내외 폐암 검진 권고 연령 하향, 저선량 컴퓨터단층촬영(LDCT) 급여 적용 등으로 판독 모수가 기하급수적으로 늘어나는 흐름에 맞춘 전략이다. 특히 독일 등 유럽 주요국 공공 폐암 검진 프로젝트에 참여하며 국가 의료 인프라망으로 자리 잡는 데 주력하고 있다.플랫폼을 다른 기업에 개방하는 전략도 눈에 띈다. 마이허브는 자사 마이링크 플랫폼을 통해 20개 사의 40개 이상 솔루션을 연동하는 등 인프라 공급자로서의 입지를 굳히고 있다.병원 내부에 서버를 두는 대신, 소형 마이서버 셋톱박스로 클라우드에서 정보를 처리하는 방식이다. 병원 내부에선 환자 개인정보 암호·비식별화, 의료 영상 데이터 정규화 등 간단한 정보만 처리하고, 무거운 AI 분석 작업은 클라우드에서 처리한다. 이런 하이브리드 구조로 비용 장벽을 낮춰 1500개 이상의 의료기관을 확보한 것.또 국민건강보험공단 데이터·웨어러블 생체 데이터를 결합해 맞춤형 가이드를 제공하는 환자용 앱 마이리포트를 출시하는 등 B2H2C 시장으로 영역을 넓히고 있다. 뷰노의 골연령 솔루션을 인수하는 등 자체 솔루션을 강화하는 전략도 병행하고 있다.로킷헬스케어는 예측, 예방, 재생으로 연결되는 통합 플랫폼 전략과 역노화 사업 다각화에 속도를 내고 있다. 특히 이날 'AI-토탈리스 35' 플랫폼을 발표했다.이는 혈액 검사만으로 7대 암과 만성신장병 등 35개 질환의 발생 위험을 예측하는 기술이다.그 결과를 생체 활성 섬유소 기반 장기 기능 개선 기술인 AI-프레시와 연계, 질병 예측부터 재생까지 아우르는 생태계를 구축하려는 전략이다. 그 일환으로 한국에서 인공 신장 재생 관련 인체 임상도 준비 중이다.아울러 탈모 의약·화장품 상용화를 추진하는 등 전신 노화 관리 생태계로 수익 모델을 다각화하고 있다.■데이터 주권·책임 소재 확립은 숙제 "질적 통제 우선돼야"다만 의료 AI 기업들의 플랫폼화 전략이 안착하기 위해선 넘어야 할 산도 많다. 의료기관이 의료 데이터 주도권을 뺏긴다는 거부감을 보일 수 있고, 여러 솔루션이 얽힌 플랫폼 특성상 문제 발생 시 책임 소재가 불분명해질 수 있기 때문이다.더욱이 엄격한 보건의료 보안 규제를 충족하기 위한 인프라 유지 비용, 파편화된 이종 데이터를 고품질로 표준화하는 기술적 문제도 숙제다.이와 관련 의료계 한 관계자는 "플랫폼을 통한 생태계 선점은 기업 입장에서 매력적"이라며 "하지만 의료기관의 데이터 종속 우려를 해소할 상생 모델이 전제돼야 한다. 복합적인 환경에서 오작동이 발생했을 때의 책임 소재를 명확히 하는 가이드라인이 시급하다"고 지적했다.이어 "수익성 개선을 위해 플랫폼화를 추진하더라도 인프라 유지와 데이터 표준화엔 막대한 비용이 든다. 맹목적인 확장보다는 철저한 질적 통제가 우선돼야 한다고 본다"고 전했다.

한국로슈진단이 신임 고객 통합 솔루션 부서장으로 김진형 전무를 선임한다.[메디칼타임즈=이인복 기자]한국로슈진단(대표이사 킷 탕)은 오는 7월 1일부로 신임 고객 통합 솔루션(Customer Integrated Solution, CIS) 부서장으로 김진형 전무를 선임한다고 밝혔다.신임 김진형 전무는 2009년 한국로슈진단 영업부에 입사한 이후 프로덕트 매니저, 마케팅 매니저 등 영업과 마케팅 전반에 걸쳐 다양한 역할을 성공적으로 수행해 왔다. 특히 2024년 10월부터 병리진단(Pathology Lab) 사업부 사업본부장을 역임하며 국내 시장에 다양한 동반진단(CDx) 검사를 성공적으로 출시하고 학회 및 주요 이해관계자와의 협력을 통해 디지털 병리(Digital Pathology) 생태계 발전에 크게 기여했다고 평가받는다.한국로슈진단의 CIS 부서는 기존의 워크플로우 컨설팅 및 검사실 자동화 솔루션 구축을 넘어, 데이터 기반의 검사실 운영 혁신을 지원하는 미래형 검사실 패러다임 Lab 2.0을 선도하기 위한 부서다.또한 전사 차원의 고객 통합 전략(Integrated Business Strategies)을 수립하고, 로슈진단 본사 및 아시아·태평양 지역 본부와 긴밀히 협력하며 비즈니스를 조율하는 핵심 조직으로서 역할을 수행하게 된다.한국로슈진단은 2013년 글로벌 최초로 한국에 진단검사실 통합 자동화 시스템을 구축한 이래 상급종합병원 등에 솔루션을 꾸준히 확대하며 2025년 도입 기관 100호를 돌파하는 이정표를 세운 바 있다.한국로슈진단은 이러한 자동화 노하우를 기반으로 앞으로 데이터와 디지털 기술을 활용한 차세대 검사실 혁신 솔루션 확대에 더욱 박차를 가할 계획이다.  신임 김진형 전무는 "진단검사 시장은 이제 자동화를 넘어 데이터를 기반으로 최적의 인사이트를 도출하는 Lab 2.0 시대로 진입하고 있다"며 "로슈진단만의 차별화된 고객 통합 전략을 바탕으로 다양한 솔루션을 기존 워크플로우에 성공적으로 접목시켜 새로운 가치와 인사이트를 창출하겠다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 기반 초개인화 장기재생 플랫폼 전문기업 로킷헬스케어가 100% 자회사인 로킷아메리카의 미국 증권거래위원회(SEC)의 증권신고서(S-1) 관련 절차를 마쳤다고 24일 밝혔다.이번 절차 완료로 미국 자본시장 진입을 위한 핵심 관문을 통과했다는 설명이다. 현재 로킷아메리카는 상장 최종 결과를 기다리고 있다. 해외 기관투자자를 대상으로 수요 조사를 진행 중이다. 향후 공모 배정 및 공모가 확정, 주식 거래 개시 등 남은 일정을 순차적으로 추진할 예정이다.로킷헬스케어가 자회사인 로킷아메리카의 미국 증권거래위원회(SEC)의 증권신고서(S-1) 관련 절차를 마쳤다.사측은 상장이 완료될 경우 증권신고서 상의 기준 공모가를 적용한 로킷아메리카의 예상 시가총액은 약 4000억 원 규모에 달할 것이라고 전망했다.이에 따라 장부가 2억 8000만 원 규모였던 모회사 로킷헬스케어의 보유 지분가치는 상장 후 약 3600억 원 수준으로 크게 뛸 것으로 추산된다는 설명이다. 이는 국내 코스닥 상장 바이오 기업의 자회사 중 최초로 나스닥 글로벌 마켓에 직상장하는 사례다.회사는 현지에서 확보 예정인 380억 원 규모의 투자금을 활용해 북남미 장기 재생 임상 및 시장 개척에 나선다는 방침이다.로킷헬스케어 관계자는 "이번 SEC S-1 절차 완료는 로킷아메리카가 7년간 준비해 온 미국 시장 진입을 위한 중대한 관문을 통과했다는 의미"라며 "나스닥 글로벌 마켓 상장을 통해 확보한 자본과 글로벌 공신력을 바탕으로 북미 시장 선점과 기술 상용화를 적기에 완수해 세계 장기 재생 의료 시장 선도자로 확고히 자리매김하겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 및 로봇 기업 메디스비가 정부 지원을 바탕으로 차세대 지능형 의료 로봇 플랫폼 상용화에 속도를 낸다. 실제 임상 현장의 데이터를 기반으로 기술력을 고도화해 글로벌 시장 내 영향력을 확대한다는 전략이다.24일 메디스비는 산업통상자원부가 주관하고 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 'AI 응용제품 신속 상용화 지원사업'의 주관기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 국책 과제 선정으로 메디스비는 약 24억 원 규모의 국고보조금을 확보했으며, 사업 기간은 내년 5월까지 총 1년이다.메디스비가 정부 'AI 응용제품 신속 상용화 지원사업'의 주관기관으로 최종 선정됐다.본 사업은 국가 차원에서 AI 기술의 산업적 유효성을 신속하게 검증하고 상용화를 지원하기 위해 마련된 정부 주도 국책 과제다. 메디스비는 연세대학교 산학협력단(세브란스병원) 및 강남세브란스병원의 정형외과, 재활의학과 의료진들과 컨소시엄을 구성해 이번 과제를 수행한다.메디스비는 이번 과제를 통해 차세대 의료 피지컬 AI 플랫폼인 'ROBOARM(로보암)'의 다양한 임상 현장 적용과 상용화를 추진할 계획이다.메디스비 관계자는 상급종합병원과의 긴밀한 협력을 통해 실제 의료 현장에서의 유효성을 객관적으로 입증하겠다고 밝혔다. 국내 대형 의료기관들과 구축한 실증 네트워크와 구매의향서(LOI)를 바탕으로 초기 판로를 안정적으로 확보한 만큼, 국내 주요 병원 선도입을 시작으로 향후 글로벌 의료 로봇 시장으로 영역을 확장해 나갈 것이라는 구상이다.메디스비 임준열 대표이사는 "이번 과제 선정은 현장의 미충족 수요를 정밀하게 반영한 메디스비의 AI 기술력과 차세대 로봇 플랫폼의 가치를 인정받은 결과"라며 "의료 피지컬 AI 고도화를 통해 의료진의 업무 부담을 덜고 환자들에게는 더욱 안전한 임상 환경을 제공함으로써, 다양한 실제 임상현장에 '로보암' 적용을 본격화하겠다"고 밝혔다.한편, 설립 약 2년 차를 맞이한 메디스비는 이번 과제를 포함해 누적 투자금과 지원금 규모가 약 60억 원에 달하며 안정적인 성장 기반을 다지고 있다. 최근 엔비디아(NVIDIA)의 글로벌 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램인 '인셉션(Inception)'에도 선정돼 기술력과 글로벌 시장 성장 가능성을 입증했다는 평가다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 대한디지털헬스학회가 의료 인공지능(AI) 기술을 기반으로 전 생애주기에 걸친 미래 의료를 모색하는 학술 교류의 장을 열었다.24일 대한디지털헬스학회는 이달 판교 차바이오컴플렉스에서 '생애주기 전반의 디지털 헬스케어 AI 전환'을 주제로 2026년 춘계학술대회를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 의학계, 산업계, 연구원 등 관련 전문가 500여 명 이상이 참석해 최신 지견을 나눴다.대한디지털헬스학회 2026 춘계학술대회 참석자들이 기념사진을 촬영하고 있다.학술대회 중반부에는 보건의료 및 디지털 헬스케어 분야 전문가들의 기조 강연이 진행돼 이목을 끌었다. 최동진 한국보건의료정보원 본부장은 '국가 보건의료데이터와 AI 전환의 미래'를 주제로 공공 데이터 생태계 구축 방향을 제시했다.이어 황희 카카오헬스케어 대표가 '플랫폼 기반 디지털 헬스케어의 확장 전략'을 발표하며 글로벌 시장 진입과 생태계 확장 모델을 공유했다.이와 함께 진행된 12개 세부 세션에서는 임상 현장과 일상 건강관리를 아우르는 심도 있는 논의가 이뤄졌다. 세션 주요 주제는 스마트병원 시스템의 임상 적용, 디지털헬스케어 분야 국제표준 동향, 생체신호 및 디지털 중재, 임상 현장의 AI 에이전트 도입 등이다.또 ▲디지털 치료 기반 치의학 혁신 ▲병원정보시스템의 미래 청사진 ▲임신·출산·난임 분야 디지털 의료 혁신 ▲스마트 간호 ▲생물정보학과 약물발굴 전략 ▲소아 의료난제 및 정신건강의 디지털 전환 ▲의약품 수급 불안 예측 모형 등이 다뤄졌다. 이를 통해 생애주기 전반에 걸친 영역별 디지털 혁신 사례와 실증 로드맵이 다채롭게 소개됐다.대한디지털헬스학회 관계자는 "이번 학술대회는 영유아부터 노년에 이르기까지 AI와 디지털 기술이 의료 현장에 미치는 실질적인 혁신을 아울러 논의한 자리"라며 "앞으로도 산·학·연·병·관을 잇는 가교 역할을 충실히 하며 국내 디지털 헬스케어 생태계 발전을 선도하겠다"고 전했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 실시간 양방향 의료데이터 중계 플랫폼 전문기업 레몬헬스케어가 기관투자자 수요예측 흥행에 힘입어 최종 공모가를 1만 원으로 확정하고 코스닥 입성에 속도를 낸다.23일 레몬헬스케어는 지난 15일부터 19일까지 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 진행한 결과, 최종 공모가를 희망 공모가 밴드 상단인 1만 원으로 확정했다고 밝혔다. 레몬헬스케어가 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 진행한 결과, 최종 공모가를 희망 공모가 밴드 상단인 1만 원으로 확정했다.이번 수요예측에는 총 2233개 기관이 참여해 1238대 1의 경쟁률을 기록했다. 전체 참여기관의 99.9%가 공모가 밴드 상단 이상의 가격을 제시해 의료마이데이터 중계 플랫폼의 경쟁력과 향후 성장성을 입증했다는 게 사측 설명이다.이에 따라 총 공모 금액은 약 200억 원 규모로 결정됐다. 상장 후 예상 시가총액은 약 1335억 원에 달할 전망이다. 회사는 오는 24일과 25일 양일간 일반 투자자를 대상으로 청약을 진행한 뒤 7월 중 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 상장 주관사는 KB증권이다.레몬헬스케어는 이번 상장을 통해 확보한 자금을 바탕으로 사업 영역 확장에 나선다. 인공지능(AI) 학습용 의료데이터 유통 및 거래 인프라를 구축하고 기존 서비스 고도화와 신규 서비스 개발에 투입할 계획이다.마케팅과 브랜드 인지도 강화를 비롯해 글로벌 사업 확대에도 활용한다. 아울러 원격의료 및 의료데이터 활용 규제 완화 흐름에 맞춰 병원 간 의료영상 모바일 발급, 의료진 간 비대면 원격진료 서비스 등 신규 사업도 본격적으로 추진한다.상장을 주관한 KB증권 관계자는"이번 수요예측을 통해 레몬헬스케어가 보유한 의료마이데이터 양방향 중계 플랫폼 기술력과 상급종합병원 중심의 레퍼런스, 실손보험 청구 전산화 시장 확대에 따른 성장성에 대한 기관투자자들의 높은 관심을 확인할 수 있었다"고 밝혔다.레몬헬스케어 홍병진 대표이사는 "레몬헬스케어의 플랫폼 경쟁력과 성장 가능성을 긍정적으로 평가해 주신 투자자 여러분께 감사드린다"며 "이번 코스닥 상장을 계기로 의료마이데이터 중계 플랫폼을 고도화하고 의료 AI 시대를 연결하는 의료데이터 중계 인프라 기업으로 성장하겠다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 카카오헬스케어가 국가 단위 핵심 프로젝트인 의료 데이터 스페이스 실증사업을 주도하며 대한민국 의료 인공지능(AI) 인프라 표준 정립에 나선다. 안전한 데이터 공유 생태계를 조성해 의료 분야의 인공지능 전환(AX)을 가속한다는 전략이다.24일 카카오헬스케어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 의료 데이터 스페이스 실증사업 수행기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 사업 수주로 향후 최대 3년간 총 168억 원 규모의 정부 지원을 받으며 메가 컨소시엄을 총괄하게 된다.대한민국 의료 데이터 스페이스 실증 사업 개요이번 사업은 데이터 스페이스를 구축해 다기관 공동연구와 의료 AI 개발이 가능한 환경을 조성하는 것을 목표로 한다. 데이터 스페이스는 데이터 원본을 각 의료기관에 두고 분석 모델이나 결과만 가져오는 분산형 연합 데이터 활용 체계를 의미한다.구체적으로 의료 데이터 원본을 기관 내에 안전하게 보관하면서, 비식별 처리된 데이터를 보안 클라우드 내 클린룸 연구 환경에 일시적으로 이관해 분석 모델을 개발한다. 개인정보 유출 우려 없이 데이터를 연계하고 공유하는 분산형 연합학습 체계를 구축하는 방식이다. 이를 통해 데이터 비표준화, 파편화, 중복 심의 등 기존의 구조적 제약을 극복한다는 구상이다.카카오헬스케어는 이번 실증사업의 실효성을 극대화하기 위해, 전국 주요 상급종합병원 포함 27개 의료기관과 21개 혁신 기술 기업이 참여하는 컨소시엄 프로미스(PROMISE)를 구성했다.의료기관들은 임상데이터웨어하우스(CDW) 기반 데이터 표준화와 공통 적정성 검토 체계(IRB/DRB)를 수립해 대규모 고품질 데이터를 선별한다. 플랫폼 기반 3개 기업과 AI 수요기업 18곳은 데이터 확보 난항으로 제약이 컸던 의료 AI 모델 연구개발을 해당 스페이스 내에서 자유롭게 수행하게 된다.카카오헬스케어는 컨소시엄을 구심점으로서 플랫폼 총괄 인프라와 표준 모델을 제공, 대기업·대학병원·중소기업이 동반 성장하는 '자생적 지속가능 생태계'를 공고히 한다는 계획이다.카카오헬스케어 황희 대표는 "다양한 기관 및 기업과 함께 '의료 데이터 스페이스'라는 국가적 AX 대전환 프로젝트를 이끌게 되어 무거운 책임감을 느낀다"라며 "단순한 정부 과제 수행을 넘어 제약, 바이오, 인공지능 스타트업들의 고충을 해결하겠다. 나아가 대한민국 의료 AI 생태계가 글로벌 수준으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 총력을 다하겠다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]스마트병원을 필두로 의료기관들의 디지털 전환에 속도가 붙으면서 전문 인력 문제가 화두로 떠오르고 있다.이에 대해 전문가들은 성공적인 스마트병원 구축을 위해서는 단순 기기 도입을 넘어 내부 프로세스 최적화와 현장 수용성 제고가 필수적이라는 의견을 내놨다.기술로 의료진을 대체하는 것이 아니라, 이들이 환자 케어에 집중할 수 있는 환경을 조성하는 것이 스마트병원의 궁극적인 목표라는 진단이다.23일 전국보건의료산업노동조합 주관으로 열린 '보건의료산업 AI 공정 전환을 위한 연속 세미나'에서 한국보건산업진흥원 김종엽 책임연구원은 이같이 말했다.한국보건산업진흥원 김종엽 책임연구원은 스마트병원 도입의 핵심은  내부 프로세스 최적화와 현장 수용성 제고라고 강조했다.그는 발제를 통해 정부 스마트병원 선도 모델 개발 지원 사업 성과를 조명하는 한편, 이 모델이 의료 현장에 안착하기 위한 방향성을 제시했다.■장비 도입 아닌 프로세스 최적화 "의료진 번아웃 감소"정부는 2020~2023년까지 4개년에 걸쳐 스마트병원 선도 모델 개발 지원 사업을 추진, 총 70여 개의 모델을 발굴했다. 연도별로 ▲코로나19 대응을 위한 원격 중환자실 및 감염 관리 ▲환자 안전 ▲스마트 수술실 ▲투약 안전 환경 조성 등 현장의 수요에 맞춘 다양한 모델이 개발돼 적용 중이다.김 연구원은 스마트병원 도입 효과로 ▲데이터 가치 창출 ▲환자 및 의료진 안전 확보 ▲자원 재분배를 꼽았다. 비효율적인 업무 프로세스를 개선해 의료진의 피로도를 낮추면서, 환자 치료 연속성과 의료의 질을 높이는 선순환 구조를 만들 수 있다는 설명이다.이와 관련 김 연구원은 "스마트병원은 단순하게 정보 시스템을 고도화하거나 값비싼 디지털 장비를 도입하는 사업이 아니다"라며 "디지털 기술을 활용해 환자와 근로자에게 더 좋은 방향으로 의료 서비스 프로세스를 개선하고 근본적인 재조정을 이뤄내는 것이 핵심"이라고 말했다.■외래부터 원격 중환자실까지…현장에 스며든 기술은특히 그는 스마트병원 도입 과정에서 환자가 직접 체감할 수 있는 서비스 변화에 초점을 맞춰야 한다고 강조했다. 이런 서비스를 병원 안팎으로 확장해야 한다는 설명이다.이렇게 환자의 병원 여정에 따라 적용된 스마트병원 모델들도 소개됐다. 일례로 외래 진료의 경우 키오스크와 신체 계측기를 연동, 생체 정보가 전자의무기록(EMR)에 자동 입력되도록 해 환자 대기 시간과 간호사 단순 응대 업무를 대폭 감소시켰다.병동에선 의료폐기물 배출 인증에 사용되는 비콘 태그를 활용한 실시간 의료기기 자산 관리 솔루션이 호응을 얻었다. 스마트 저울과 무선 통신을 이용한 입원 간호 업무 자동화 모델도 긍정적인 반응이었다.수기로 기록하던 활력 징후와 배설물 무게 등을 자동 측정해 EMR로 연동함으로써 입력 오류를 방지하고 데이터의 적시성을 확보했다는 평가다.기술 발전으로 의료 인력 대체 우려가 나오는 가운데, 스마트병원의 핵심은 의료진 업무 부담 감소라는 전문가 제언이 나온다.환자 안전 측면에선 병실 천장에 어안 렌즈를 설치해 낙상 고위험군의 움직임을 분석하는 인공지능(AI) 기반 예방 솔루션이 도입됐다. 이를 통해 낙상 사고를 조기에 발견하고 특정 환경에서의 사고 발생 원인을 분석, 병원 내 안전 관리 지표로 활용하고 있다.병원 간 연계를 강화한 원격 중환자실 네트워크 사업도 주목받았다. 상급종합병원에 통합 관제센터를 구축, 지역 협력병원의 중환자 상태를 실시간으로 모니터링하고 비대면 협진을 지원하는 방식이다. 이를 통해 지역 병원의 중환자실 병상 가동률을 높이고 지역 간 의료 서비스 격차를 해소하는 데 기여하고 있다는 설명이다.■"대체 아닌 자원 최적화" 내부 공감대 형성 우선돼야다만 김 연구원은 일선 병원들이 스마트병원을 도입할 때 겪는 오해와 시행착오를 언급하며 체계적인 준비가 필요하다고 강조했다. 정보통신기술(ICT) 도입이 인력을 대체할 것이라는 현장의 우려를 불식시키고, 업무 편의성을 높이는 도구라는 점을 명확히 해야 한다는 조언이다.특히 기기 도입 후 현장 수용도가 성패를 가르는 만큼, 기획 단계부터 내부 구성원이 참여해 병목 현상을 파악하고 우선순위를 도출하는 과정이 필요하다는 것. 지속적인 관리와 현장 소통을 위해 전담 조직이나 TF를 구성하는 방안도 제시됐다.또 그는 모든 병원이 최고 수준의 디지털 환경을 일시에 구축할 필요는 없으며, 각 병원의 규모와 디지털 성숙도에 맞춰 단계적으로 접근해야 한다고 조언했다. 개별적으로 도입된 시스템들이 파편화되지 않도록 프로세스 간 연결성을 확보하는 것이 중요하다는 설명이다.김 연구원은 "새로운 시스템이 도입된 이후 현장의 수용도를 높이는 것이 가장 중요하므로 조직원 간의 공감대 형성이 선행돼야 한다"며 "스마트병원은 기존 인력을 로봇으로 대체하는 것이 아니라 비효율적인 부분을 제거해 병원 현장의 자원이 최적화돼 운영될 수 있도록 돕는 것"이라고 강조했다.이어 "상급종합병원, 종합병원, 병의원 등 각 기관이 규모와 역할에 맞는 솔루션을 선택해 단계적으로 적용해야 한다"며 "단순한 기기 도입을 넘어 개별 시스템의 연결을 통해 전체 권역의 의료 자원을 최적화하는 방향으로 나아가야 한다"고 촉구했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 코어라인소프트가 독일 의료영상 소프트웨어 기업 민트메디컬과 협력해 현지 폐암검진 시장 공략에 속도를 낸다.23일  코어라인소프트는 민트메디컬과 협력해 자사 솔루션 에이뷰(AVIEW) 기반 흉부 CT AI 분석 역량과 구조화 리포팅 플랫폼 '민트 레전'(mint Lesion)을 연계한다고 밝혔다. 이를 통해 독일 폐암검진 운영 워크플로우를 고도화한다는 목표다.코어라인소프트가 독일 의료영상 소프트웨어 기업 민트메디컬과 협력해 현지 폐암검진 시장 공략에 속도를 낸다.이번 협력은 독일이 저선량 컴퓨터단층촬영 기반 폐암 조기검진을 법정 건강보험 체계 안으로 편입한 데 따른 조치다. 독일은 제도적 기반을 마련하는 과정에서 컴퓨터 보조 검출 소프트웨어 활용과 이중판독, 구조화 리포팅, 장기 추적관리를 필수 요소로 지정했다.이에 따라 현지 의료기관에서는 단순 탐지 알고리즘을 넘어 검진 전 과정을 연결하는 통합 워크플로우 수요가 급증하고 있다. 실제 코어라인소프트의 독일 내 계약 건수도 큰 폭으로 증가했다. 지난해 연간 10건에 그쳤던 신규 병원 계약은 올해 1분기에만 11건을 기록하며 한 분기 만에 전년 실적을 넘어섰다.이어 4월 12건, 5월 21건의 계약을 추가하며 올해 5월까지 누적 44건의 계약을 완료했다. 이는 전년 연간 계약 대비 4.4배에 달하는 수준이다.다만 계약이 곧바로 사용량 기반 매출로 전액 반영되는 구조는 아니다. 병원별 계약 이후에는 설치, 시스템 연동, 보안 검증, 의료진 교육, 워크플로우 세팅 등의 과정이 필요해 실제 매출은 하반기부터 순차적으로 확인될 것으로 예상된다.하지만 검진 건수가 늘어나고, 워크플로우 내 인공지능 사용이 반복될수록 사용량 기반 과금과 구독형 반복매출 구조로 확장돼 선행지표로서 경제적 의미가 크다는 평가다.기술 협력은 코어라인소프트의 흉부 단층촬영 인공지능 분석 솔루션인 에이뷰와 민트메디컬의 영상 데이터 표준화 플랫폼인 민트 리전을 결합하는 방식으로 진행된다.에이뷰가 제공하는 폐결절 분석, 만성폐쇄성폐질환 정량 정보, 관상동맥석회화 등 흉부 내 다양한 정보는 민트 리전의 구조화 리포팅 워크플로우와 연계된다. 이를 통해 표준화된 결절 분류와 종양 부피배가시간 계산, 추적관리 계획 수립 등이 유기적으로 지원된다.이에 따라 코어라인소프트가 단순 AI 솔루션 공급사를 넘어, 독일 폐암검진 운영 인프라 기업으로서의 입지를 강화할 것이라는 기대가 나온다. 독일은 유럽 내에서도 폐암검진 AI가 제도권 안에서 운영되는 대표 시장으로, 향후 프랑스·이탈리아 등 인접 국가에도 영향을 미칠 가능성이 있다.이와 관련 민트메디컬 온어 외젝(Onur Özek) 매니징 디렉터는 "코어라인소프트의 AI 솔루션을 민트 리전에 통합함으로써 폐암검진에서 요구되는 사항에 보다 구체적으로 대응할 수 있다"며 "확장 가능하면서도 품질이 보장된 workflow, 장기 추적관리, AI 결과와의 최적화된 상호작용을 지원할 수 있게 됐다"고 말했다.이어 "코어라인소프트는 이미 임상적으로 검증된 AI 솔루션을 보유하고 있으며, 이는 민트메디컬의 구조화 리포팅 workflow와 매우 잘 보완된다"며 "이번 파트너십을 통해 전체 workflow를 통합된 방식으로 시장에 제공하고, 병원들이 보다 매끄럽게 접근할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.코어라인소프트 관계자는 "독일 폐암검진 시장은 AI 분석 정확도뿐 아니라 검진 데이터를 어떻게 표준화하고, 의료진이 실제 워크플로우 안에서 어떻게 활용할 수 있게 하느냐가 중요한 시장"이라며 "민트메디컬과의 협력을 통해 독일 폐암검진 환경에 적합한 AI 기반 리포팅·워크플로우 모델을 강화하고, 유럽 폐암검진 시장에서 입지를 넓혀가겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 글로벌 메디컬 에스테틱 기업 클래시스가 태국 방콕에서 마이크로니들 고주파(MNRF) 장비 '쿼드세이'를 공식 출시하며 아시아 시장 내 입지 확대에 나섰다.23일 클래시스는 지난 19~21일 태국 방콕 아테네 호텔에서 열린 'IMCAS Asia 2026'에 참가했다고 밝혔다. 현지 시장 공략을 위한 통합 에너지 기반 장비(EBD) 포트폴리오를 구축했다는 설명이다.클래시스가 지난 19~21일 태국 방콕 아테네 호텔에서 열린 'IMCAS Asia 2026'에 참가했다.이번 학회에 골드 스폰서로 참가한 클래시스는 ▲고강도 집속초음파(HIFU) 장비 '울트라포머 MPT(국내명 슈링크 유니버스)' ▲단극성 고주파(모노폴라 RF) 장비 '볼뉴머' 등 신제품 쿼드세이를 현지 시장에 처음 공개했다. 초음파와 고주파를 아우르는 에스테틱 장비 풀 라인업을 완성해 아시아 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다.학회 기간 중 진행된 클래시스 인더스트리얼 세션에서는 각 장비의 최신 임상 활용법이 다뤄졌다. 특히 울트라포머 MPT와 볼뉴머를 결합한 '볼포머' 시술의 장기 임상 결과가 공개됐으며, 아시아 주요국 의료진이 실제 임상 경험과 치료 프로토콜을 공유했다.이어 파크 하얏트 방콕에서 열린 '제7회 클래시스 APAC 심포지엄 2026'에는 아시아 14개국 250여 명의 의료진과 업계 관계자가 참석했다.현장에선 신제품 쿼드세이를 중심으로 아시아인 피부에 최적화된 시술 경험과 임상 결과가 논의됐다. 패널 세션에는 대만, 싱가포르, 인도네시아 등 주요 지역 의료진이 참여해 국가별 임상 트렌드를 공유하며 학술 교류를 주도했다는 설명이다.단순 장비 공급을 넘어 아시아 지역 의료진과 함께 성장하는 학술 플랫폼으로서의 위상을 공고히 하겠다는 의지로 풀이된다.클래시스 관계자는 "아시아는 클래시스의 가장 중요한 성장 시장 중 하나다"라며 "이번 IMCAS Asia와 APAC 심포지엄은 울트라포머 MPT와 볼뉴머에 이어 쿼드세이까지 포트폴리오를 확장하는 중요한 이정표가 됐다"고 밝혔다.이어 "앞으로도 학술적 리더십과 차별화된 제품 경쟁력을 기반으로 아시아 시장 공략을 더욱 가속화할 것"이라며 "HIFU, RF, MNRF 전 영역에서 글로벌 EBD 리더십을 강화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]전 세계적으로 확산되고 있는 의료 인공지능(AI)의 효과적인 활용을 위한 법제화 논의가 본격화되고 있다.모호한 법적 기준을 정비하고 국가 주도 인프라를 구축하기 위한 기반이 마련되고 있는 것. 이에 대해 전문가들은 의료 데이터의 특성을 반영한 안전장치가 필수적이라는 목소리를 내고 있다.22일 더불어민주당 서영석 의원실과 보건복지부는 '디지털 헬스케어 및 보건의료정보 활용 지원에 관한 법률 제정을 위한 공청회'를 개최했다. 국회 공청회에서 '디지털 헬스케어 및 보건의료정보 활용 지원에 관한 법률안'에 대한 입법 상황과 각계 입장이 조명됐다.■복지부 "의료 데이터 공익적 활용 구체화…권리 보호 강화"이 법안은 보건의료 정보의 공익적 활용 목적을 명확히 하고, 5년 단위의 기본 계획 수립과 정책심의위원회 운영 등 국가적 지원 체계를 구축하는 것이 골자다. 특히 분산돼 있던 디지털 헬스케어 관련 시범 사업과 규제 샌드박스를 복지부 장관 관리 감독하에 통합 운영해 효율성을 높인다.또 의료법과 개인정보보호법 등에 산재해 있던 관련 규정을 정비, ▲보건의료정보심의위원회(DRB) 설치 ▲전자의무기록 표준화 및 인증제 ▲정보 주체의 전송 요구권 등을 법제화했다. 이를 통해 건강정보 고속도로 체계를 법적으로 뒷받침하는 한편, 한국보건의료정보원 설립 근거도 새롭게 마련했다.복지부 최경일 의료정보정책과장은 이 같이 입법 취지를 설명하며, 해당 법안이 정보 보호 체계 강화와 공익적 활용의 조화를 강조하고 있다고 말했다.최 과장은 "디지털 헬스케어와 보건의료 정보 활용을 지원해 관련 시스템을 효율화하고, 궁극적으로 국민 삶의 질 향상에 이바지하는 것이 법안의 목적"이라며 "정신질환이나 유전 질환 등 사생활 침해 우려가 큰 민감 정보에 대해선 정보 주체의 동의를 반드시 받도록 해 권리 보호 규정을 한층 강화했다"고 설명했다.■글로벌 의료 데이터 경쟁…"단일법으로 불확실성 해소해야"이어진 발제에서 동국대학교 김재선 법과대학 교수는 해외 선진국들의 발 빠른 데이터 입법 동향을 조명했다. 우리나라 역시 보건의료 데이터의 법적 불확실성 해소가 시급하다는 진단이다.의료 AI가 신약 개발 기간을 획기적으로 단축하는 등 산업 전반을 재편하고 있지만, 양질의 데이터 확보 경쟁에서 국내 제도는 여전히 보수적인 수준에 머물러 있다는 지적이다.실제 김 교수는 미국, 영국, 일본 등 해외 선진국은 일찍이 의료 데이터 공유와 표준화를 법제화했다고 강조했다. 데이터 활용에 보수적이었던 독일과 유럽연합(EU)조차 최근 국가 연구 데이터센터 전송 의무화 등 강력한 제도를 도입해 연구 촉진에 나서고 있다는 설명이다.반면 국내 현장에선 보건의료 데이터 활용이 생명윤리법, 개인정보보호법, 인공지능기본법 등 다수의 법률로 쪼개져 있는 실정이다. 이 때문에 적용 대상과 규율 방식이 충돌하는 등 혼선이 빚어지고 있다는 분석이다.김 교수는 "주요 선진국들은 이미 국가 주도로 방대한 의료 데이터를 수집해 안전하게 제공하는 특별법을 속속 마련하고 있다"며 "하지만 우리나라는 관련 규정이 여러 법률에 파편화돼 있어 연구 현장의 불명확성이 크다"고 우려했다.이어 "가이드라인에 의존하는 방식은 법적 구속력과 권리 보호 체계가 취약해질 수밖에 없다"며 "입법을 통해 가명 처리로 절차와 데이터 가치 평가 등에 대한 투명한 기준을 세워야 한다"고 촉구했다.동국대학교 김재선 교수는 현행 데이터 활용 체계의 한계를 지적하며 파편화된 규제를 일원화할 단일 법안 제정을 촉구했다.■규제 넘어 국가 주도 인프라 필요…"환자 수혜로 이어져야"또 김 교수는 의료 데이터 사업 패러다임을 민간 중심에서 국가 주도의 안전 인프라 구축으로 전환해야 한다고 강조했다. 개별적인 제도 개선이나 민간 영역에 의존하기 힘든 데이터 표준화 및 결합 등은 정부가 중심이 돼 안전 조치를 담보해야 한다는 것.이를 통해 기술 개발 속도에 매몰되기보단, 신뢰할 수 있는 제도를 설계해 부작용을 최소화해야 한다는 설명이다. 특히 이 같은 법적 기반이 궁극적으로 희귀·난치성 질환 치료와 맞춤형 건강관리 등 국내 환자들의 실질적인 의료 혜택으로 직결돼야 한다는 설명이다.그는 "기술의 수용 여부를 논쟁하기보단 어떤 절차와 기준으로 안전하게 활용할 것인지에 대한 제도적 설계가 선행돼야 한다"며 "우리 국민의 데이터로 국내 연구진이 직접 기술을 개발, 환자들이 해외 기업의 독점에 의존하지 않고 신약과 진단 혜택을 선제적으로 누릴 수 있는 법적 근거가 마련돼야 한다"고 말했다.■의료계 안전·책임 규정 부재 지적 "통제권 및 보상 체계 필요"이어진 패널 토론에서 의료계·산업계 전문가들은 데이터 활용 필요성에 공감하면서도 환자 안전과 책임 소재, 적절한 보상 체계 마련 등 제도적 보완이 선행돼야 한다고 입을 모았다.우선 대한약사회 이윤표 정보통신이사는 보건의료 데이터 활용의 최우선 과제가 민간 기업의 산업적 활용보다 환자 안전에 있다고 짚었다. 이를 위해 의료기관 간의 정보 연계에 초점이 맞춰진 명확한 정보 분리 기준이 필요하다는 요구다.일례로 환자의 생활 습관이나 가족 관계 등 약사의 임상적 판단이 개입된 정보가 단순 원시 데이터와 동일한 전송 대상으로 취급돼선 안 된다는 것. 특히 무분별한 AI 약물 비서 서비스 등 약사 면허 범위 침해 및 환자 생명에 악영향을 주는 부작용이 나올 수 있는 만큼, 명시적인 금지 규정이 필요하다고 봤다.보건의료정책연대 박시은 대변인은 입법 목표의 정당성에는 공감하면서도, 현행 논의가 의료의 안전 기반과 책임주의를 약화할 수 있다고 우려했다. 이 제도엔 의무와 통제권의 분리, 인간 감독 부재, 책임 귀속 공백 등의 문제가 남아있다는 것. 이를 메우는 보완 입법으로 산업과 안전을 함께 도모해야 한다는 분석이다.공공의료데이터 기여환원금 제도 및 고의 및 중과실에 대한 징벌적 손해배상을 도입해, 데이터 자산을 산업 동력이자 공익 재원으로 되돌리는 선순환 구조를 구축해야 한다는 제언이다.의료계 패널들은 데이터 전송에 따른 의료진의 통제권 부재와 책임 소재 공백을 우려하며 안전과 책임을 담보할 보완 입법을 요구했다.대한의사협회 김형갑 정보통신이사는 이번 법안이 데이터 수집과 유통에만 치중돼 있다고 지적했다. 학습 이후 가중치를 수정하기 어려운 AI의 특성상, 향후 발생할 수 있는 식별 위험 등 실질적인 대비책이 부족하다는 평가다.제3자 업체의 무분별한 정보 수집을 방지하기 위해 환자의 포괄적 전송 거부권을 보장해야 한다는 설명이다. 또 민감한 진료 기록이 유통되기 전 의료진이 이를 검토하고 통제할 수 있는 권한이 법적으로 보장돼야 한다고 봤다.대한병원협회 양문술 정책위원장은 데이터 제공 주체인 의료기관에 대한 관리 및 추출 비용 보상 체계가 부재하다고 짚었다. 파편화된 전자의무기록 환경에서 단일화된 연계 체계를 구축하는 것은 현실적으로 난관이 많다는 지적이다.데이터 개방 중심의 정책이 아닌, 환자의 자기 결정권과 의료기관의 편익을 동시에 고려하는 방향으로 법안이 수정돼야 한다는 요구다.서울아산병원 서준범 교수는 법적 근거 없이 진행 중인 국가사업이 많은 상황에서 디지털 헬스케어법 제정은 오히려 늦은 감이 있다고 지적했다.산업계를 이익 집단으로만 규정하기보단 공익적 기술을 개발하는 의료기기 기업과 보험사 등을 분리해 접근할 필요가 있다는 제언이다. 데이터 활용으로 창출된 가치를 국민 전체에 환원할 수 있는 구체적인 공적 보상 체계를 고민해야 한다는 설명이다.네이버 차동철 의료혁신센터장은 의료 데이터에 대한 명확한 가치 산정과 충분한 인센티브 구조가 마련돼야 한다고 강조했다. 기업이 환자에게 유용한 서비스를 제공하기 위해선, 의료기관이 적극적으로 데이터를 제공할 수 있도록 해야 한다는 진단이다.하지만 현행 체계에선 비의료 건강관리 서비스 가이드라인이 지나치게 엄격해 기술 도입을 저해하고 있다는 지적이다. 면책 조항 신설과 함께 서비스 변경 시마다 거쳐야 하는 심사 절차를 간소화해 산업 발전 속도에 대응해야 한다는 것.복지부 최경일 과장은 해당 법안이 안전한 데이터 활용에 초점을 맞추고 있으며, 각계 우려에 대한 해소 방안이 상당 부분 반영돼 있다고 강조했다.■복지부 "우려 사항 상당 부분 해소…안전에 방점 둔 법안"다만 정부는 해당 법안이 개인정보보호와 안전한 데이터 활용에 초점을 맞추고 있으며, 각계에서 제기된 우려 사항의 상당 부분이 이미 반영돼 있다는 입장이다. 소모적인 논쟁을 피하고 현재 도입 가능한 실효성 있는 내용 위주로 법안을 구성했다는 설명이다.법안이 다루는 보건의료 정보의 범위가 이미 한정적이어서 의료기관의 데이터 유출 및 통제권 상실 우려가 적다는 설명이다. 진료 과정에서 의사가 주관적으로 판단해 작성하는 환자 임상 기록은 전송 대상에 포함되지 않는다는 것.법안이 적용되는 정보는, 건강정보 고속도로나 국민건강보험공단 건강검진 기록 등 규격·표준화돼 유통되는 데이터로 한정했다는 설명이다.시민사회가 우려하는 데이터 해킹 및 유출 문제에 대해선 보건의료 분야에 한정된 것이 아닌 정보 체계 전반의 보편적인 문제라고 선을 그었다. 현재 운영 중인 시스템은 높은 보안성을 갖췄다는 설명이다. 아울러 향후 국회 법안소위 심사 과정에서 생산적인 논의가 이뤄질 수 있도록 조문 단위의 구체적인 의견 개진을 당부했다.최 과장은 "이번 법안은 논쟁적인 사안을 배제하고 당장 안전하게 실행할 수 있는 정보 활용에 방점을 두고 있다. 진료 현장에서 의사가 작성하는 내밀한 임상 정보는 전송 대상이 아니다"라며 "해킹에 대한 우려가 존재하지만, 현재 운영 중인 건강정보 고속도로 시스템은 지금껏 단 한 번의 사고도 발생하지 않을 정도로 높은 보안성을 유지하고 있다"고 설명했다.이어 "향후 법안소위 심사 등 민주적인 국회 논의 과정에서 실효성 있는 입법이 이뤄질 수 있길 바란다"며 "이를 위해 각계에서 특정 조문에 대한 구체적이고 실질적인 수정 의견을 적극적으로 제안해 주길 바란다"고 촉구했다.