[메디칼타임즈=김승직 기자] 인공지능(AI) 기술이 의료 현장으로 깊숙이 파고들면서 관련 솔루션을 능동적으로 다루고 실무에 적용할 수 있는 보건의료인의 디지털 역량이 무엇보다 중요해지고 있다.이러한 가운데 보건복지부와 한국보건복지인재원이 주관하는 '2026년 의료AI 보건의료인 직무교육사업'이 본 궤도에 오르면서 높은 호응을 얻고 있는 상황.이에 따라 메디칼타임즈는 지난 16일 연세의료원에서 진행된 '의료 AI 보건의료인 직무교육사업 종합 워크숍' 현장을 찾아 프로그램 개발자로 거듭나는 의료인들의 모습을 취재했다.연세대학교 의료원 '의료 AI 보건의료인 직무교육사업 종합 워크숍'에서 참가자들이 프로그램을 개발하고 있다.■코딩 장벽 허문 생성형 AI…'시민 개발자'로 거듭난 의료인과거 소프트웨어 개발은 전업 개발자들만의 전유물로 여겨졌다. 프로그래밍 언어 특유의 복잡성과 코딩 난이도로 일반인은 그 개념을 이해하는 것조차 어려웠다.하지만 범용 생성형 AI의 비약적인 발전으로 상황이 달라졌다. 전문적인 지식이 부족하더라도 자연어 명령이나 노코드 방식을 활용해 누구나 소프트웨어를 개발할 수 있는 시대가 열린 것.연세의료원이 이번 교육사업에서 주목한 것도 이 지점이다. 앞서 의료원은 교육사업 착수보고회에서 현장 실무자가 직접 AI 도구를 활용하는 '시민 개발자 양성'에 집중한다고 밝힌 바 있다.한 참가자가 코딩 중 옆 사람과 대화를 나누고 있다. 원내 망에서 안전하게 사용할 수 있는 클라우드 기반 AI 인프라를 구축해 교육 산출물이 실제 병원 업무 프로세스 개선으로 이어지도록 지원한다는 계획이었다. 간호 업무 자동화나 의료 데이터 표준화 등 실무 밀착형 PoC(개념 실증) 과제를 수행해 실질적인 경영 성과를 도출하는 목적이다.이날 교육은 그 결과물이 완성·공유되는 자리였다. 현장엔 의사, 약사, 간호사, 의료기사, 행정직원 등 72명에 달하는 다양한 직군이 참여했다.현장 열기는 뜨거웠다. 참석자들은 2시간의 자유 실습에서 그동안 배운 자연어 코딩 기술과 현업 데이터를 활용, 각자 현장에서 필요한 맞춤형 업무 도구를 만들었다.참석자 전원이 노트북을 펴고 코딩에 몰두하는 모습은 이들이 의료인이라는 사실을 잊게 했다. 참석자들은 강사·멘토의 피드백을 받는 한편, 서로 토론을 이어가며 개발에 열중했다. 두 대의 노트북을 쓰거나 듀얼 스크린 노트북을 쓰는 등 자못 전문적인 모습도 눈에 띄었다.이어진 결과물 공유에선 각 직역이 현장에서 겪는 고충을 해결하기 위해 직접 개발한 맞춤형 자동화 프로그램들이 시연됐다. 엑셀 수기 작업이나 이메일 등 비효율적인 소통 방식을 자동화해 실무 접근성을 높이는 데 초점이 맞춰졌다.실습 현장 전경■"수기 업무 한계 극복"…직역별 맞춤형 자동화 솔루션 눈길우수사례로는 먼저 임상연구보호센터 행정 직원이 개발한 임상시험심사위원회(IRB) 통계 대시보드 및 사전 점검 툴이 꼽혔다. 반복적인 피벗 테이블 작업과 서류 오류로 인한 소통 지연을 해결하고자 대형언어모델(LLM)을 활용, 필수 문서 불일치 여부를 자동 점검하는 프로그램을 구축해 심의 기간을 대폭 단축했다.응급간호팀 전원 코디네이터 간호사는 기존 엑셀 인수인계장의 검색 한계와 시의성 문제를 극복한 웹 기반 기록 시스템을 선보였다. 중복 업무 통합 검색, 중요도 즐겨찾기, 날짜별 보완 기능을 넣어 실무진의 업무 효율을 높였으며 향후 AI 연동 계획도 밝혔다.용인세브란스병원 약제팀 직원은 고가 비재고 의약품 신청 및 접수 과정을 통합한 웹 애플리케이션을 개발했다. 메일과 엑셀을 오가는 기존 수기 방식을 탈피, 환자 정보 자동 입력 및 처방 상태 달력 표기, 긴급 약품 색상 구분 기능을 구현해 부서 간 직관적인 소통 창구를 마련했다.강사들이 실습 현장에서 참여자의 코딩을 피드백하고 있다. 보건의료 데이터 비식별화와 실시간 치료실 통계 등 한 단계 더 나아간 프로그램도 있었다. 데이터 서비스 팀 소속 직원은 보건의료 데이터의 안전한 활용을 위한 온디바이스 기반 '비식별화 게이트웨이 시스템'을 선보였다. 외부 AI 모델에 환자의 실제 의무기록을 입력할 때 발생하는 정보 유출 문제를 원천 차단하기 위해 고안된 결과물이다.그는 가상의 의무기록 합성 데이터 1000건을 생성해 내부 모델을 학습시켜, 이름·연락처 등 식별 가능한 데이터가 게이트웨이 단계에서 자동 마스킹 및 삭제되도록 시스템을 구축했다.해당 직원은 "보안 문제로 외부 AI 모델에 실제 임상 데이터를 제공하기 어려운 한계를 극복하고자 가상의 합성 데이터를 활용해 시스템을 고도화했다"며 "사용자가 데이터를 입력하면 중간 게이트웨이를 거쳐 개인정보가 통째로 삭제된 상태로만 외부 분석에 활용되기 때문에 더욱 안전하고 자유로운 데이터 연구가 가능해질 것"이라고 설명했다.자동 보건의료 데이터 비식별화와 치료실 통계 프로그램 화면■원내 파편화된 데이터 통합…실질적 경영 성과 도출 박차방사선종양학과 방사선사는 27대의 원내 치료기 실시간 현황을 통합 관리하는 '웹 기반 치료실 통계 대시보드'를 개발했다. 기존에는 장비 운영 업체마다 데이터베이스가 다르고 실무자가 일일이 수기로 통계를 작성해 보고해야 해 실시간 병상 현황 파악이 불가능했다.하지만 그는 이를 극복하기 위해 원내 전자의무기록(EMR) API와 연동되는 데이터 추출 및 변환(ETL) 과정을 거쳐 자체적인 중앙 데이터베이스를 구축했다. 해당 웹 시스템은 치료 부위와 기법, 의료진별 통계를 실시간으로 직관화해 제공하며, 매일 새벽 지정된 담당자에게 통계 결과를 자동 메일로 발송하는 기능까지 갖췄다.이 방사선사는 "기존 수기 취합 방식의 비효율과 오랜 시간이 소요되는 정책 사업의 단점을 보완해 임상 현장에 즉시 적용할 수 있는 통합 시스템을 목표로 삼았다"며 "의료원 데이터 보안 원칙에 따라 내부망을 벗어나지 않으면서도, 실무진이 웹을 통해 실시간으로 치료실 통계를 조회하고 자동 메일 보고까지 받을 수 있다"고 강조했다.연세의료원 인재개발센터 윤홍인 소장은 이날 발표된 우수 개발 사례의 실제 적용과 지속적인 AI 교육을 강조했다.의료원은 이날 발표된 우수사례들이 실제 현장에 적용될 수 있도록 지원을 아끼지 않은 한편, 이후에도 AI 관련 직무 교육을 지속한다는 방침이다.연세의료원 인재개발센터 윤홍인 소장은 격려사를 통해 "AI라는 새로운 도구로 일하는 방식을 나은 방향으로 바꾸려는 열망으로 첫걸음을 내디딘 여러분은 의료원 디지털 전환의 시작을 함께한 중요한 분들"이라며 "이 과정을 이수한 분들을 AX 핵심 인재로 지속 관리해 배움과 기회를 이어가겠다"고 밝혔다.이어 "오늘 도출된 아이디어가 실제 의료원의 디지털 전환으로 이어지고 현장에서 쓰일 수 있도록 적극 지원할 것"이라며 "여러분의 배움이 개인의 성장을 넘어 의료원의 발전과 함께하기를 바란다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 루닛이 AI와 디지털 병리, 정밀진단 분야의 글로벌 기업 8개사가 참여하는 '신약개발 AI 컨소시엄'에 합류해 포트폴리오 강화에 나선다.각 사의 전문 기술을 결합해 글로벌 제약사의 신약개발 전 과정을 지원하고 시장 내 기술적 우위를 점한다는 전략이다.루닛이 AI와 디지털 병리, 정밀진단 분야 글로벌 기업 8개사가 참여하는 '신약개발 AI 컨소시엄'에 합류했다.16일 루닛은 글로벌 제약사의 신약개발 전 과정에서 AI 기반 병리분석 및 바이오마커 개발 역량을 강화하기 위해 출범한 신약개발 AI 컨소시엄에 합류했다고 밝혔다. 참여 분야는 환자 선별, 임상시험 운영, 동반진단(CDx) 개발 등이다.이 컨소시엄엔 루닛을 포함해 ▲캐나다 임상시험수탁기관(CRO) 셀카르타 ▲미국 디지털 병리기업 인디카 랩스 ▲독일 AI 병리기업 마인드피크 ▲스위스 AI 정밀진단 기업 티베닉스 등 다국적 기업이 이름을 올렸다.이스라엘의 AI 정밀종양학 기업 이매진에이아이 ▲AI 조직분석 기업 뉴클리에이아이 ▲중국 디패스에이아이 등 디지털 병리학 및 AI 분야 선도 기업들도 참여했다.컨소시엄은 첨단 디지털 병리분석, 종양미세환경 분석, 정밀진단 역량과 임상 운영 경험을 결합해 신약개발 기업이 유망 AI 기술을 임상시험에 즉각 적용하도록 돕는다. 각 기업의 전문 분야를 바탕으로 상호 보완적인 역할을 수행해 시너지를 창출한다는 방침이다.루닛은 면역표현형 및 바이오마커 분석, 면역조직화학(IHC) 정량화, 조직염색(H&E) 기반 종양미세환경 분석 등 임상적으로 검증된 자사 AI 기술을 사용한다. 이를 통해 암 치료 전 과정에 걸쳐 조기 발견과 치료 결정을 지원하는 핵심 역할을 맡는다.컨소시엄 총괄은 임상시험 운영 및 규제 대응 역량을 갖춘 셀카르타가 담당한다. 이어 인디카 랩스와 마인드피크는 각각 디지털 병리 플랫폼 서비스와 AI 조직 정량화 기술을 제공하며, 티베닉스는 액체생검 기반 정밀진단을 전담한다.이와 함께 ▲이매진에이아이의 파운데이션 모델 기반 동반진단 개발 가속화 ▲뉴클리에이아이의 AI 조직분석을 활용한 항체약물접합체(ADC) 임상 프로그램 지원 ▲디패스에이아이의 중국 시장 중심 디지털 병리분석 등 각 사의 역할 분담도 구체화했다.향후 컨소시엄은 ▲종양학 ▲자가면역질환 ▲신경퇴행성 질환 등 다양한 영역으로 범위를 넓혀 ▲환자 선별 ▲바이오마커 발굴 ▲AI 기반 동반진단 전략 수립 ▲임상시험 지원을 지속해서 이어갈 계획이다.크리스토퍼 웅(Christopher Ung) 셀카르타 최고과학비즈니스 책임자(CSBO)는 "글로벌 제약사는 특정 플랫폼에 의존하기 보다는 다양한 AI 기술을 활용할 수 있는 환경을 원하고 있다"며 "이번 컨소시엄은 각 분야 최고 수준의 AI 기술과 글로벌 CRO 역량을 결합해 바이오마커 개발부터 동반진단까지 신약개발 전 과정을 효과적으로 지원할 것"이라고 강조했다.서범석 루닛 대표는 "AI와 디지털 병리학은 신약개발을 위한 차세대 바이오마커 개발과 임상 환자 선별의 핵심 기술로 자리잡고 있다"며 "글로벌 디지털 병리 생태계를 선도하는 기업들과 협력해 AI 바이오마커 개발은 물론 정밀의료 혁신을 더욱 가속화하겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 정부가 권역응급의료센터 확대 지정에 나선 가운데, 기존의 구조적 모순을 먼저 해결해야 한다는 응급실 의사들의 목소리가 나온다.16일 대한응급의학의사회는 성명서를 내고 보건복지부 권역응급의료센터 53개소 선정과 관련해 우려와 제언의 목소리를 냈다. 이번 확대 지정은 응급의료체계 개선의 시작일 뿐이며, 최종치료의 책임을 권역센터에 강제로 부과하는 방식은 절대로 성공할 수 없다는 지적이다.보건복지부가 권역응급의료센터 확대 지정에 나서면서 현장 응급실 의사들 사이에서 우려와 제언의 목소리가 나온다.우선 의사회는 권역응급의료센터 적정 규모에 대한 과학적 기준과 사회적 합의가 선행돼야 한다고 강조했다. 지역 수요나 정치적 논리에 기댄 확장을 경계해야 한다는 설명이다. 전체 외상센터의 약 10% 수준인 미국 레벨 1 외상센터를 고려할 때, 국내 400여 개 응급실 환경에 맞는 적정 개수와 예산 및 인력 지원에 대한 장기적인 로드맵이 우선 제시돼야 한다는 것.최종치료 역량 평가 방식에 대한 재검토도 요구했다. 응급실은 응급처치와 급성기 치료를 제공하는 곳으로, 최종치료는 병원 전체의 역량과 직결되는 문제이지 응급실의 독립적인 기능으로 평가될 수 없다는 지적이다. 센터 지정 확대가 곧바로 최종치료 역량 강화로 이어지지 않는다는 점을 직시해야 한다는 지적이다.기존 센터 탈락에 대한 책임 있는 사후 관리와 대책이 미흡하다는 점도 짚었다. 의사회는 이전부터 기존 권역센터를 유지하며 단계적으로 확대할 것을 건의해 왔음에도, 일부 병원이 탈락했다는 것. 그동안 센터 운영을 위해 막대한 시설과 인력을 투입했던 병원들의 손실을 방치한 것은 지도·감독을 맡은 중앙응급의료센터와 복지부의 책임이 크다는 비판이다.특히 현장의 위기는 센터 숫자의 부족이 아닌 구조적 모순에서 비롯됐다고 진단했다. 의료인에 대한 법적 위험성, 상급병원의 고질적 과밀화, 지역 응급의료 인프라 붕괴가 근본적인 원인이라는 설명이다.이런 문제 해결 없이 간판만 바꾼다고 없던 진료 역량이 생겨나지 않으며, 정책이 상급병원에 편향돼 지역응급의료기관에 대한 지원이 뒷전으로 밀리고 있다는 지적이다.대한응급의학의사회 이형민 회장은 "이번 센터 확대가 일회성 보여주기식 행정으로 끝나서는 안 된다. 최종치료에 대한 국가책임을 방기하고 현장에 떠넘기는 정책은 환자에게 도움이 되지 않을 것"이라며 "앞으로 응급의료기본계획 수립 과정에서 현장의 목소리를 실질적으로 반영해야 한다"고 지적했다.이어 "우리는 올바른 체계 개선을 위해 정부와 치열하게 소통할 준비가 돼 있다"며 "현장과 함께 효과적인 방향으로 개선과 발전이 이뤄지길 기대한다"고 덧붙였다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 로킷헬스케어 자회사 로킷제노믹스가 주요 장기의 노화를 근본적으로 되돌리는 역노화 원천특허를 잇달아 확보하며 차세대 재생의학 시장 선점에 나선다. 기존 유전자 가위 기술의 부작용을 원천 차단해 임상 안전성을 높인다는 목표다.16일 로킷제노믹스는 폐, 간, 피부, 망막, 신장 등 5대 핵심 장기를 대상으로 한 후성유전 기반 역노화 플랫폼 관련 원천특허 5건의 출원을 완료했다고 밝혔다. 이는 단순 유전자 서열 규명을 넘어 장기 노화 메커니즘을 안전하게 제어하는 플랫폼 기술이다.로킷헬스케어 자회사 로킷제노믹스가 주요 장기의 노화를 근본적으로 되돌리는 역노화 원천특허를 잇달아 확보했다.이번 특허는 기존 유전자 치료의 주류인 유전자 가위(CRISPR-Cas9) 기술의 한계를 극복하는 데 초점을 맞췄다. 유전자 가위는 DNA 염기서열을 직접 절단해 교정하는 방식으로, DNA 결손이나 의도치 않은 유전자 변형 등 안전성 문제가 실제 임상 적용의 걸림돌로 꼽혔다.반면 로킷제노믹스의 기술은 포도당 및 지질 대사, 염증, 산화 스트레스 등 노화로 손상된 대사 과정을 정상화하는 핵심 유전자 발현만 가역적으로 제어한다. 영구적인 유전자 변형 위험을 최소화했다. 이를 통해 간 기능 저하나 지방간, 간섬유화 등 노화 관련 질환 치료에 즉각적인 적용이 가능하다는 설명이다.장기별 특성을 반영한 초정밀 맞춤형 설계도 강점이다. 각 장기 고유의 크로마틴 접근성, 히스톤 변형 상태, DNA 메틸화 패턴 및 조직 특이적 전사인자 결합 부위 등 복잡한 후성유전학적 환경을 종합적으로 고려했다.동일한 유전자라도 장기에 따라 최적의 작동 기전이 다르다는 점을 활용해 맞춤형 파이프라인을 구축한 것. 이런 장기별 후성유전학적 최적화 노하우가 핵심 특허 장벽으로 작용할 것이라는 기대다.상용화를 위한 타 기업과의 전략적 제휴도 속도를 내고 있다. 로킷제노믹스는 RNA 기반 유전자 치료제 전문기업 알지노믹스와 업무협약을 맺고, 자사의 후성유전 역노화 기술에 알지노믹스의 원형 RNA 플랫폼을 융합하기로 했다.여기에 모회사 로킷헬스케어의 인공지능 기반 초개인화 바이오프린팅 기술을 접목해 차세대 역노화 장기 재생 플랫폼을 상용화한다는 구상이다.로킷헬스케어 관계자는 "이번 특허는 각 장기의 복잡한 후성유전 환경을 완벽히 분석하고 제어할 수 있도록 설계된 독보적 결과물"이라며 "안전성과 가역성을 동시에 확보한 이 역노화 원천기술은 향후 글로벌 빅파마들과의 공동연구 및 대규모 기술이전을 이끌어낼 강력한 무기가 될 것"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]인공지능(AI) 기술의 발전으로 의료 패러다임이 급격하게 변화하면서 병리 진단 분야가 새롭게 주목받고 있다.디지털 병리를 통한 동반 진단 등 부가가치가 부각되면서 이에 대한 인프라 구축이 과제로 떠오르고 있는 상황. 이에 맞춰 전문가들은 수가 신설 등의 지원책을 촉구하고 있다.이런 가운데 사단법인 디지털병리협회가 오는 8월 19일부터 3일간 열리는 '국제병원 및 헬스테크 박람회(KHF 2026)'에서 특별관을 선보여 관심이 쏠린다. 산·학·연·병 전문가들이 집결해 디지털 병리의 현재와 미래를 조망하겠다는 목표다.이에 메디칼타임즈는 15일 디지털병리협회 안치성 회장을 만나 디지털 병리가 이끄는 의료 현장의 변화와 향후 비전에 대해 들어봤다.메디칼타임즈는 디지털병리협회 안치성 회장을 만나 디지털 병리가 이끄는 의료 현장의 변화와 향후 비전에 대해 들어봤다.■수백만 개 세포 단위 분석…AX로 정밀 의료 현실화안치성 회장은 현재 병리 진단이 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX) 단계로 진입했다고 말했다. 과거 현미경을 통해 의사가 눈으로 일일이 세포를 세고 확인하던 방식에서 벗어나, AI가 수백만 개의 세포를 정량적으로 분석해 내는 수준에 이르렀다는 진단이다.가장 큰 변화를 맞은 것은 암 치료 분야다. 단순 항암 투여에서 유전자·단백질 단위의 맞춤형 표적 치료로 발전하면서 디지털 병리의 역할이 더욱 커졌다는 것.실제 우리 몸에는 30조 개 이상의 세포가 존재하며, 디지털 병리로 보는 화면 1개에만 약 300만 개의 세포가 담겨 있다. AI는 이 방대한 세포 속에서 특정 단백질이 얼마나 발현돼 있는지를 정확히 찾아내 의사의 진단 속도와 정확도를 획기적으로 높인다는 설명이다.안 회장은 "하나의 화면에 담긴 300만 개 가량의 세포 중에서 특정 단백질이 얼마나 발현돼 있는지를 정확히 세어 어떤 약을 쓸지 결정하는 것이 디지털 병리의 핵심"이라며 "과거 단순 진단에서 벗어나 환자 개인의 맞춤형 정밀 의료를 실현하는 관문으로 진입하고 있다"고 설명했다.디지털 병리의 정밀도는 환자의 치료 방향은 물론 의료 비용 절감과도 직결된다. 안 회장은 세계 매출 1위를 다투는 면역항암제 키트루다 등을 예로 들며, 특정 단백질의 발현율 차이가 국민건강보험 급여 적용 여부를 가른다고 말했다.우리나라에서 환자가 해당 약제를 보험 혜택 없이 자비로 투여할 경우 5년간 약 6억원의 비용이 발생한다. 하지만 병리 진단을 통해 단백질 발현율이 기준치인 1%를 넘는다는 것을 입증하면 보험 적용을 받을 수 있다. 과거 학문적 영역으로 여겨졌던 병리 분야가 이제 환자의 생존율을 높이는 동시에 치료비를 좌우하는 중추적인 역할로 부상한 것.안 회장은 "항암제 하나에 보험 혜택이 없으면 수억 원이 드는데, 이 약을 맞을 수 있는 보험 기준이 단백질 발현율 1%를 넘느냐 마느냐로 결정된다"며 "이처럼 미지에 가까운 세계를 표본화해 치료 약을 정하는 주체가 병리과가 되면서, 의료 시스템 내에서 차지하는 위상과 가치가 완전히 달라졌다"고 강조했다.■디지털 인프라는 숙제…수가 신설 등 제도 보완 시급이에 따라 글로벌 디지털 병리 시장은 매년 두 자릿수 이상의 폭발적인 성장세를 기록 중이다. 특히 미국과 유럽 등 해외 선진국들은 이미 병원 인프라의 디지털 전환을 마쳤거나 AI 솔루션 도입을 본격화하고 있다.안치성 회장은 디지털 병리가 주도할 미래 의료를 기대하면서도 관련 기술의 현장 적용에 걸림돌이 있는 상황을 우려했다.하지만 우리나라에선 관련 솔루션을 현장에 도입하는 것에 한계가 있는 상황이다. 가장 큰 문제는 병원의 디지털 인프라와 의료 수가의 부재다. 단순히 장비나 AI 솔루션을 구매하는 것 외에도 병리 데이터를 디지털화해 보관하려면 별도의 시스템 구축 비용이 발생한다. 하지만 현재 이를 뒷받침할 재정적 지원이나 보상 체계가 부족하다는 지적이다.안 회장은 이런 상황이 과거 영상의학 분야에서 CT나 MRI 등 정밀 검사 기기가 도입되던 과도기와 유사하다고 비유했다. 이들 기기가 질환 조기 발견으로 인한 국가 재정 절감 효과를 인정받아 급여 체계가 정립된 것처럼, 디지털 병리 역시 같은 접근 방식이 필요하다는 시각이다.국내 병원들의 디지털 병리 인프라 구축과 기업들의 혁신 AI 모델 고도화를 위해, 수가 정산이나 규제 완화 등 제도적 지원과 산업적 관심이 집중돼야 한다는 것.안 회장은 "한국은 세계 최고 수준의 의료진과 고품질의 의료 데이터를 보유하고 있어 글로벌 시장을 선도할 수 있는 최적의 조건을 갖추고 있다. 시점을 놓치면 글로벌 표준 경쟁에서 뒤처질 수 밖에 없다"며 "국내 병원들이 디지털 병리 인프라를 빠르게 구축하고 기업들이 혁신적인 AI 모델을 고도화할 수 있는 골든타임이 바로 지금"이라고 강조했다.이어 "디지털 병리로 전환하면 훨씬 더 많은 의료 기록과 증거를 기반으로 질 높은 의료를 제공할 수 있지만, 현재 관련 수가가 없어 병원 입장에선 경제적 부담이 크다"며 "환자가 얻는 실질적인 이득과 국가 재정 절감 효과를 고려해, 디지털 전환 및 AI 활용에 대한 지원금과 수가 신설 논의가 시급히 이뤄져야 한다"고 촉구했다.■음지에서 양지로…산·학·연·병 융합 생태계 구축 필요디지털병리협회는 이런 한계를 극복하기 위해 산·학·연·병의 유기적인 협력 생태계 조성을 목표로 내세웠다. 대한병리학회 등 학계가 의학적 연구에 집중한다면, 협회는 그 연구를 산업체·병원 등 실제 현장에 연결하는 가교역할을 하겠다는 포부다.오는 8월 열리는 KHF 2026에서 역대 최대 규모의 디지털병리 특별관과 AX 컨퍼런스를 개최하는 것도 그 일환이다. 이번 행사엔 국내 의료진은 물론 글로벌 제약사, IT 기업, AI 솔루션 업체가 총출동해 임상 적용 사례와 미래 비전을 공유할 예정이다.안 회장은 이번 특별관의 핵심은 개별 기업의 단편적인 기술 전시를 넘어, 디지털 병리 생태계의 전체 연결성을 짚어주는 데 있다고 강조했다.디지털 병리 컨퍼런스 포스터▲대용량 조직 슬라이드를 초고속으로 디지털화하는 고해상도 스캐너 ▲딥러닝 기반 병리 AI 분석 솔루션 ▲대용량 데이터를 안전하게 전송·저장하는 클라우드 인프라 등 전 과정을 라이브로 시연한다는 설명이다.안 회장은 "데이터 생성부터 분석, 보관에 이르는 전체 워크플로우를 한자리에서 경험할 수 있는 국내 유일의 기회가 될 것"이라며 "막대한 초기 투자 비용 등으로 도입을 망설이는 병원 경영진에게 실제 도입 성공 사례와 비용 절감 효과 등을 구체적인 데이터로 제시해 맞춤형 해법을 제공할 예정"이라고 강조했다.동시 개최되는 '디지털병리 AX 컨퍼런스 2026' 역시 임상 적용과 글로벌 표준에 초점을 맞췄다. 이론적 연구를 넘어, 실제 병원 환경에서 디지털 병리와 AI가 어떻게 상용화되고 있는지 생생한 현장의 목소리를 다룬다는 계획이다.특히 이번 행사엔 ▲카이저 퍼머넌트 ▲로슈 ▲라이카 바이오 ▲10x 지노믹스 ▲아스트라제네카 등 글로벌 의료기관 및 제약사와 ▲아마존웹서비스(AWS) ▲LG AI 연구원 등 IT 기업이 대거 참여한다. 과거 학술 교류 위주였던 병리 분야가 산업, 학회, 연구원, 병원이 모두 모이는 융합의 장으로 탈바꿈한 셈이다.안 회장은 "그동안 파편화돼 있던 의료진과 연구자, 테크 기업 간의 소통을 하나로 묶어, 병원의 미충족 수요를 기업이 기술적으로 해결하는 상호 교류의 가교가 될 것"이라며 "이를 통해 실제 임상 현장에서 바로 쓸 수 있는 실용적인 AI 솔루션이 개발되고 공동 연구로 이어지는 선순환 생태계를 공고히 하겠다"고 전했다.■병리 데이터는 보물창고 "대한민국 글로벌 허브 돼야"안 회장은 디지털화된 병리 데이터가 향후 제약·바이오 영역과 연동돼 막대한 부가가치를 창출할 것이라고 내다봤다. 환자의 질병 정보가 가장 집약적으로 담긴 병리 데이터는 맞춤형 정밀 의료와 신약 개발의 핵심 엔진이 될 것이라는 진단이다.실제 제약·바이오 기업이 잘 정제된 디지털 병리 데이터를 활용하면, 임상시험 대상자 정밀 선별 및 신약 효능 예측 등으로 개발 기간·비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 것.또 안 회장은 관련 기술이 국내 의료 현장에 안착할 수 있도록 임기 내 디지털 병리 진단 행위 수가 신설 등 정책적 기반 마련에 총력을 다하겠다고 밝혔다.그는 "병리 데이터는 환자 질병 정보가 집약된 의료 데이터의 보물창고이자 진단 바이오마커 발굴의 핵심 자산"이라며 "국내 병원과 기업들이 이를 활용해 글로벌 경쟁력을 갖추도록 돕고 상생하는 건강한 생태계를 조성하는 것이 협회의 궁극적 목표"라고 강조했다.이어 "이번 행사를 계기로 디지털 병리에 대한 사회적·제도적 관심을 환기시키고, 행위 수가 신설 및 가산 등 정책적 기반을 마련하는 데 집중할 계획"이라며 "대한민국이 글로벌 디지털 병리 시장의 허브가 될 수 있도록 협회가 단단한 디딤돌 역할을 하겠다"고 덧붙였다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 정부가 임신중지 유도 의약품인 미프진의 제도권 도입을 추진하면서 정치권에서도 그 필요성을 강조하는 목소리가 나온다. 반면 산부인과 의사들은 여성 건강을 위협하는 시도라며 거세게 반발하고 있다.15일 미프진 제도권 도입을 두고 각계 시선이 엇갈리고 있다. 관련 의약품을 공적 관리체계 안으로 편입해야 한다는 정부·정치권 목소리가 커지는 가운데, 대한산부인과의사회는 이를 졸속 정책이라고 비판하며 전면 투쟁을 예고했다.정부·정치권이 미프진 제도권 도입에 속도를 내는 가운데 의료계에서 여성 건강을 위협하는 시도라는 반발이 나온다.앞서 이재명 대통령은 국무회의에서 임신중지 의약품을 법 밖에 방치하는 것은 무책임하다며 실용적인 해결 방안을 주문했다. 지난 2019년 헌법재판소의 낙태죄 헌법불합치 결정 이후 제도가 공백에 놓이면서 폐쇄형 플랫폼을 통한 불법 유통이 급증하는 등 부작용이 커지고 있다는 우려다.이에 더불어민주당 전진숙 의원 역시 이날 입장을 내고, 임신중지 유도 의약품에 대한 신속한 제도 구축을 촉구하며 정부 정책에 힘을 실었다.관련 의약품이 제도의 테두리에 들어오지 않으면서 오히려 불법 시장이 형성돼 추적이 더욱 어려워지는 상황이라는 것. 작금엔 사회관계망서비스(SNS) 등에서 암암리 거래가 이뤄지는 등, 사후 단속만으로는 한계가 뚜렷해 국가가 직접 안전을 책임져야 한다는 설명이다.전진숙 의원은 "임신중지 의약품의 제도권 편입은 무분별한 판매를 허용하자는 것이 아니라 음성적 유통을 차단하고 국가가 안전을 책임지자는 것"이라며 "식품의약품안전처는 검증된 의약품을 정식으로 허가해 의료인의 처방과 약사의 복약지도, 사후관리까지 가능한 공적 관리체계를 신속히 마련해야 한다"고 강조했다.반면 대한산부인과의사회는 성명서를 내고 정부 국무회의에서 논의된 미프진 도입 검토는 초법적·편법적 지시라며 즉각적인 철회를 요구하고 나섰다. 임신중절에 관한 사회적 합의와 법 개정이 이뤄지지 않은 상황에서 해외 직구를 막겠다는 핑계로 의사 재량 판매를 허용하는 것은 무책임하다는 지적이다.의사회는 미프진이 미국 식품의약국에서도 엄격한 진찰과 초음파 검사를 통한 자궁 외 임신 배제, 정확한 임신 주수 확진을 전제로 처방을 제한하는 고위험 전문의약품이라고 강조했다.철저한 준비 없이 약물이 무분별하게 유통될 경우 다량 출혈과 감염증은 물론, 불완전 유산에 따른 응급 수술이 불가피해진다는 설명이다. 안전성 가이드라인과 유통 체계가 확립되지 않은 조기 허용은 환자의 생명을 위협할 수 있다는 것.특히 의사회는 대체입법 등 제도 정비 없이 책임을 현장 의료진에게 전가하는 방식도 문제로 지적했다. 모자보건법 개정안 등 명확한 법률적 기준이 없는 상태에서 의사의 자의적 판단만으로 처방하게 하는 것은 의료 현장을 사법적 분쟁으로 몰아넣는다는 비판이다.약물 유통은 단순 판매나 일반적인 약국 유통이 불가능하며, 반드시 산부인과 전문의의 체계적인 관리와 모니터링 아래 철저히 통제돼야 한다는 것. 의학적 안전성 검증이 누락된 판매 허용 지시를 철회하고, 법적 기준부터 조속히 마련해야 한다는 요구다.의사회는 "대체입법과 사회적 합의가 완료되기도 전에 의사 재량으로 판매를 허용하자는 것은 정부 책임을 의료계에 고스란히 전가하는 무책임한 발상"이라며 "약물 도입은 반드시 산부인과 전문의의 통제와 사후 관리 시스템이 선제적으로 구축된 이후 논의돼야 한다. 현장 목소리를 무시하고 무모한 정책을 강행한다면 전면적인 거부 운동에 나설 것"이라고 경고했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 글로벌 메디컬 에스테틱 플랫폼 기업 클래시스가 삼성전자 부사장 출신 윤준오 신임 대표를 선임하고 글로벌 외형 확장에 나선다.15일 클래시스는 윤준오 신임 대표를 선임하고 독보적인 입지 확보를 위한 '넥스트 스테이지' 도약을 본격화한다고 밝혔다.클래시스가 삼성전자 부사장 출신 윤준오 신임 대표를 선임하고 글로벌 외형 확장에 나선다.윤 신임 대표는 삼성전자 한국·미국법인에서 소프트웨어 엔지니어와 마케팅, 기획 업무를 거쳐 2009년부터 2018년까지 삼성그룹 미래전략실 전략팀에서 신성장 동력 발굴 및 대형 인수합병(M&A)을 주도한 인물이다.특히 그는 삼성전자의 M&A 성공 사례로 꼽히는 하만 인수를 이끌었다. 이와 함께 레인보우로보틱스(로봇)와 플랙트그룹(데이터센터 공조) 이사를 역임하며 다양한 산업에서 기업가치 제고 경험을 쌓았다. 엔지니어로서의 기술 이해도와 전사 전략 수립, 인수 후 통합 과정을 아우르는 폭넓은 경영 역량이 강점으로 꼽힌다.클래시스는 최근 이루다와의 합병으로 제품 포트폴리오를 넓힌 데 이어 미국과 중국 시장 진출, 브라질 및 일본 직영 체제 전환을 추진하며 글로벌 사업을 확대하고 있다. 현재 회사의 해외 매출 비중은 약 67%, 해외 인력 비중은 33%에 달한다. 향후 단순 수출을 넘어 현지 인프라를 직접 구축해 K-뷰티 산업 리더로서의 입지를 굳힌다는 방침이다.윤 대표 체제 아래 클래시스는 글로벌 전문성을 바탕으로 한 사업 확장, 인공지능(AI)과 데이터를 접목한 차세대 플랫폼 혁신, 신규 성장동력 확보, 전사 경영체계 고도화 등 네 가지 핵심 전략을 추진한다.기존 에너지 기반 미용 의료기기 기술과 시술 데이터에 AI 소프트웨어 역량을 결합해 시장에 없던 '퍼스트 오브 카인드' 차세대 제품을 선보일 계획이다. 장비 판매와 소모품을 통한 반복 매출이라는 기존의 성장 공식을 넘어, 차별화된 경쟁력으로 산업의 새로운 기준을 제시한다는 구상이다.윤준오 신임 대표는 "클래시스는 이미 세계 시장에서 차별화된 제품 경쟁력과 성장 기반을 확보한 글로벌 기업"이라며 "삼성전자에서 축적한 성장 전략과 혁신 DNA를 글로벌 사업 확장에 연결시키겠다. 본사와 해외 조직을 통합 운영체계로 연결해 실행력을 강화하고, 기술·제품 경쟁력 강화 및 고객 경험을 차별화해 제 2의 도약과 성장을 만들겠다"고 말했다.이어 "클래시스의 강력한 하드웨어, 소프트웨어와 임상 경쟁력에 AI·소프트웨어 역량을 결합해 경험해보지 못한 새로운 제품과 서비스, 고객 만족을 창출하겠다"며 "2030년 글로벌 넘버 원 메디컬 에스테틱 플랫폼 기업 비전을 실현해 나가겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 의료 인공지능(AI) 시장이 단순히 병변의 위치를 표시하던 진단 보조 단계를 넘어 의사의 판독문 초안을 직접 작성해주는 생성형 기술 시대로 진입하고 있다.숨빗AI가 시장의 문을 연 데 이어 딥노이드가 본격적인 추격에 나서면서 주도권 경쟁이 본격화되고 있는 것. 이에 따라 과연 국내 시장에서 누가 승기를 잡을 수 있을지 주목된다.14일 의료산업계에 따르면 딥노이드와 숨빗AI를 중심으로 국내에서 생성형 의료 AI 시장이 본격화되고 ㅣㅇㅆ는 것으로 확인됐다. 딥노이드와 숨빗AI를 중심으로 국내 의료 생성형 AI 시장 경쟁이 본격화했다. 사진은 딥노이드, 숨빗AI 솔루션 비교표■숨빗AI·딥노이드, 연이은 허가로 생성형 의료 AI 포문숨빗AI는 카카오브레인에서 흉부 엑스레이 판독 보조 인공지능 사업을 주도했던 인력들이 모여 설립한 스타트업이다. 지난 4월 국내외 1400만 건의 데이터를 학습한 생성형 AI 솔루션 AIRead-CXR로 국내 최초로 식품의약품안전처 3등급 허가를 획득했다.이 솔루션의 가장 특징은 촬영 자세에 구애받지 않는 범용성이다. 일선 의료 현장에서 주로 쓰이는 후전면(PA) 영상뿐만 아니라, 거동이 불편한 환자가 누운 상태로 촬영하는 전후면(AP) 영상까지 판독할 수 있도록 설계됐다. 영상의학과 전문의가 부족한 지역 병의원의 업무 공백을 메우는 데 최적화됐다는 평가다.1세대 의료 AI 기업인 딥노이드는 기존에 확보한 상용화 노하우와 독자적인 기술력으로 대응에 나섰다. 딥노이드는 지난달 M4CXR의 식약처 3등급 품목허가를 획득한 후, 전날 미디어데이를 통해 본격적인 시장 진입을 선언했다.M4CXR은 1000만 건 이상의 상급종합병원 임상 데이터를 학습했으며 폐와 심장, 골격 등 41종 이상의 이상 소견을 2.3초 만에 분석해 예비 소견서를 자동 생성해 낸다. 외부 모델에 의존하지 않고 의료 영상 도메인에 특화된 자체 파운데이션 모델을 구축, 데이터 유출 리스크를 원천 차단하고 비용 효율성을 높인 점이 강점이다.■승부처는 병원 시스템 연동과 CT·MRI 영상 확장관전 포인트는 의료 현장 침투력과 확장성이다. 양사 솔루션 모두 기본적인 임상적 유효성을 입증받은 만큼, 성능 자체의 우열보단 임상 현장에서의 사용 편의성과 진단 부위 및 기기 다변화가 성패를 가를 것이라는 분석이다.주목할 지점은 기존 병원 정보시스템과의 연동성이다. 의료 영상 판독 AI가 실질적인 업무 경감 효과를 내려면 병원에서 주로 쓰이는 의료영상저장전송시스템(PACS)과의 매끄러운 통합이 필수적이다.딥노이드는 기존 1세대 의료 AI 솔루션을 공급하며 다져온 전국 단위 병의원 영업망과 연동 인프라를 활용해 시장에 빠르게 안착한다는 구상이다. 반면 스타트업인 숨빗AI는 서울대병원 등 주요 의료기관과의 임상 협력 성과와 신뢰도를 바탕으로 B2B 제휴를 넓혀가며 추격하는 전략을 취하고 있다.딥노이드와 숨빗AI의 생성형 의료 AI 경쟁에서 현장 침투력과  CT·MRI로의 확장성이 주요 관전 포인트로 부상했다.이에 진단 부위와 적용 기기를 다변화하는 모달리티 확장성이 주요 경쟁처가 될 전망이다. 현재 두 솔루션은 흉부 엑스레이 판독에 머물러 있으나, 의료계 고부가가치 수요는 CT나 MRI 같은 3차원 영상 분석에 집중돼 있다.이와 관련 의료산업계 한 관계자는 "물론 흉부 엑스레이 판독 수요도 많긴 하지만, 현장에서 진짜 큰 업무 부담을 호소하는 것은 CT·MRI다"라며 "1~2장의 단면만 확인하는 엑스레이와 달리 3차원 영상인 CT와 MRI는 검사 한 번에 수백 장의 단층 슬라이드를 생성하기 때문"이라고 말했다.이어 "실제 종합병원 기준 영상의학과 전문의 한 명이 한 달 동안 판독해야 하는 CT·MRI 영상은 400건 이상이다"라며 "이 때문에 벌써부터 예비 소견서 작성 솔루션에 대한 현장 기대감이 있는 상황이다. 우선 엑스레이로 효용성 증명하고 이후 3차원 영상 영역으로의 확장하는 전략이 필수적"이라고 진단했다.■범용성 강조하는 숨빗AI…딥노이드 확장성으로 승부수숨빗AI가 내세우는 키워드는 범용성이다. 솔루션이 촬영 자세에 구애받지 않는다는 사용 편의성을 강조해 시장 침투력을 높이는 전략이다. 특정 질환이나 촬영 환경에 국한되지 않고 실제 진료 현장에서 발생하는 여러 비정형적 상황에 두루 대응할 수 있는 점을 강조하는 것.이런 접근 방식은 응급실·중환자실 등 환자 거동이 제한되는 환경에서도 높은 활용도를 기대할 수 있다는 것이 장점이다. 특히 응급실에서 거동이 불가해 누워있는 환자를 촬영한 영상은 음영 과장 및 화질 저하 등으로 판독이 까다롭다.이렇게 다양한 임상 현장에 침투해 얻은 실사용 데이터로 서비스 품질을 높이고, 높아진 신뢰도로 사업 확장을 가속하는 선순환 구조가 가능한 것. 이에 더해 숨빗AI는 CT 솔루션을 개발 중이며 향후 MRI 등으로 적용 범위를 넓힌다는 계획이다.솔루션 성능만으론 판도를 가르기 어려운 만큼, 딥노이드는 모달리티 확장에 더해 에이전트 AI를 예고하는 등 규모로 승부를 내려는 모습이다.우선 엑스레이를 넘어 CT·MRI 영상 데이터 분석·추론이 가능하도록 생성형 의료 AI의 활용 영역을 넓힌다. 이어 기존에 개발한 '딥뉴로'로 자기공명혈관영상(MRA)·전산화단층촬영혈관조영술(CTA) 등 뇌 분야까지 아우른다는 계획이다.이렇게 다양한 의료 영상을 학습한 멀티모달 기반 의료 파운데이션 모델 '메드제로'를 완성, 병원 업무 전반을 지원하는 의료 AI 에이전트를 구축하겠다는 것.이와 관련 딥노이드 최우식 대표는 "병원에서 사용하는 다양하고 파편화된 소프트웨어를 묶기 위해선 에이전트 AI가 필수적인 만큼, 이를 위한 의료 특화 파운데이션 모델을 개발하고 있다"며 "더 나아가 단순히 진단을 넘어 병원 내 다양한 워크플로우를 개선할 수 있는 의료 AI 서비스 회사로 확장을 준비하고 있다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 의료 AI 및 수술로봇 기업 코넥티브가 피지컬 AI 기반 자율수술 기술 확보에 나선다. 국가연구소(NRL 2.0) 협력 기업 합류와 과학기술정보통신부 국책과제 수행, 서울대병원과의 대규모 임상 데이터 공동 연구를 통해 차세대 AI 수술로봇 개발에 속도를 낸다는 구상이다.14일 코넥티브는 최근 교육부와 과기부가 선정한 국가연구소 H-PAIR(인간중심 피지컬 AI 로보틱스 연구소)에 협력 기업으로 합류했다고 밝혔다. 지난 1일부터 본격적인 지원이 시작된 H-PAIR는 최대 10년간 연 100억 원의 연구비를 받아 피지컬 AI 로보틱스 원천기술을 개발하는 국가 연구 거점 사업이다.코넥티브가 정부·대형병원과의 연속된 협업으로 피지컬 AI 기반 자율수술 기술 확보에 나선다.서울대 로보틱스연구소가 이끌며 서울대병원이 의료로봇 실증 플랫폼을 맡고 MIT 미디어랩, 카네기멜론대 로보틱스 연구소, 엔비디아 등과 공동연구를 진행한다. 코넥티브는 정형외과 수술로봇 개발과 실제 수술 데이터 확보 경험을 토대로 피지컬 AI 기술의 의료 현장 적용과 실증에 기여할 예정이다.이와 함께 코넥티브는 과기부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 약 130억 원 규모의 가상융합기반 피지컬 AI 핵심기술개발 사업 중 세부과제 2개에 선정돼 협약을 마쳤다. 한국과학기술연구원(KIST)이 총괄 주관하며 오는 2029년 12월까지 진행되는 해당 사업에서 코넥티브는 자율수술 AI의 핵심인 수술 데이터 구축을 담당한다.구체적으로 1세부 과제에서는 KIST 주관하에 미래컴퍼니, 세종대, 순천향대와 함께 정형외과 수술 기반 멀티모달 데이터를 구축한다. 수술 영상과 로봇 동작, 촉각 정보 등을 통합해 로봇이 시각, 언어, 행동을 한 번에 처리하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델 학습의 재료로 활용한다.한국전자통신연구원(ETRI)이 주관하고 서울대병원, KAIST와 수행하는 2세부 과제에선 디지털 트윈 기술로 합성데이터를 생성해 AI 학습 데이터를 고도화한다. 실제 수술에서 확보하기 어려운 희귀 상황이나 위험 케이스를 가상으로 만들어 AI 학습에 적용하는 방식이다.아울러 지난 3월부턴 서울대병원 헬스케어AI연구원(HARI)과 약 450만 장 규모의 근골격계 임상 영상 데이터를 활용한 파운데이션 모델 공동 개발에 착수했다. 국책과제를 통해 확보하는 수술 데이터와 연계해 피지컬 AI가 실제 수술을 학습할 수 있는 데이터 인프라를 한층 강화한다는 계획이다.코넥티브 노두현 대표는 "자율수술 AI의 핵심은 로봇이 수술 과정을 스스로 인지하고 판단하는 것이며, 그 토대는 고품질 수술 데이터"라며 "국책과제와 서울대 NRL 연구소를 통해 의료 피지컬 AI의 핵심 기술과 데이터를 확보하고, 차세대 AI 수술로봇 개발에 속도를 내겠다"고 말했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]미국 의료보험서비스센터(CMS)가 흉부 CT 영상을 AI로 분석하는 행위에 대한 신규 코드를 신설하면서 국내 의료 인공지능 기업들에게도 새로운 기회가 열릴 것으로 보인다.이에 맞춰 코어라인소프트 등 다질환 분석, 워크플로우 연동 기술을 보유한 국내 기업들은 운영형 플랫폼 구축에 나서는 등 현지 시장 공략에 속도를 내고 있다.13일 의료산업계에 따르면 미국 CMS가 외래진료지불제도(OPPS) 업데이트를 통해 신규 HCPCS 코드 'G0680'을 신설한 것으로 확인됐다.이는 흉부 컴퓨터 단층 촬영(CT) 기반 알고리즘 분석으로 관상동맥석회화(CAC) 및 대동맥판막석회화(AVC) 검사 결과를 검출·정량화해 보고서를 제공하는 행위다.미국 의료보험서비스센터(CMS)가 흉부 CT 영상을 AI로 분석하는 행위에 대한 신규 코드를 신설하면서 국내 의료 AI 기업들의 수혜가 예상된다.이번 코드 신설은 AI 기반 영상 분석이 단순한 부가 기능을 넘어 보험 청구 체계 내 별도의 의료 행위로 정의되기 시작했다는 점에서 의미가 크다. 명확한 보상 체계가 제한적이었던 의료 AI가 미국 제도권 안으로 진입하는 초기 신호로 해석된다.이에 따라 미국 의료 AI 시장 경쟁의 축이 알고리즘 정확도에서 '기회적 분석(Opportunistic Analysis)'과 '워크플로우 연동'으로 이동하고 있다.기회적 분석은 폐렴, 암 추적 등 다양한 목적으로 촬영된 흉부 CT에서 추가 방사선 노출이나 검사 없이 심혈관 위험 신호 등 여러 임상 정보를 한 번 더 찾아내는 방식이다.이에 따라 검사 건수가 늘어나며 의료진 업무 부담 가중이 예상된다. 실제 미국심장협회(AHA)에 따르면 미국 내 비심장 목적 흉부 CT는 연간 약 1900만 건에 달한다.이런 상황에서 의료진에게 별도 프로그램 실행이나 수동 업로드를 요구하는 솔루션은 한계가 있는 만큼, 기존 업무 환경에 자연스럽게 연동되는 의료 AI가 중요해진 것.이에 코어라인소프트는 별도 프로그램 실행이나 화면 전환이 필요 없는 '제로 클릭' 환경 구축으로 승부수를 던졌다. 코어라인소프트는 일찍부터 폐암 검진 AI를 시작으로 만성폐쇄성폐질환(COPD), 심혈관 등 흉부 CT 기반 다질환 분석 포트폴리오를 확장해 왔다.특히 인피니트 노스 아메리카(INA)와 협력해 기존 PACS 환경 내부에 자사 솔루션 '에이뷰(AVIEW)'를 결합하는 심층 통합 방식을 미국 중견 영상의학 그룹에 구축했다. CT 영상 업로드 즉시 AI 분석이 자동 수행돼 판독 시간을 줄이고 미세 결절 감지율을 높였다는 설명이다.코어라인소프트가 최근 제1차 범부처 첨단의료기기 연구개발사업에 선정돼 향후 3년간 총 22억 원을 지원받는 것도 이런 흐름에 힘을 싣고 있다. 이를 바탕으로 미국 식품의약국(FDA) 인증 제품 12개 확보에 이어 추가 솔루션의 인허가 및 글로벌 상용화를 잇달아 추진한다는 계획이다.이와 관련 코어라인소프트 관계자는 "물론 수가 신설로 즉각적인 매출이 발생하는 것은 아니다"라며 "다만 G0680의 본질은 의료 AI가 미국 보험 체계 안에서 별도의 의료 행위로 정의되며 제도권에 진입했다는 점"이라고 분석했다.이어 "현지 시장은 단순히 병변을 잘 찾는 정확도 경쟁을 넘어 판독 및 청구 워크플로우와 연결되는 솔루션을 요구하고 있다"며 "한 번의 흉부 CT로 폐암 검진부터 심혈관 위험 평가, 흉부 질환 관리, 병원 업무 연계까지 아우르는 운영형 플랫폼으로서 입지를 확고히 할 것"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] AI 초개인화 장기 재생 플랫폼 전문기업 로킷헬스케어(대표 유석환)가 세계 최초로 신장재생 인체 임상 수술을 본격적으로 시작하며 첨단재생의료 분야 선점에 나선다. 기존 투석과 이식 중심 치료를 넘어 근본적인 신장 재생을 이뤄낸다는 전략이다.13일 로킷헬스케어는 최근 서울아산병원 첨단재생의료 임상연구심의위원회(IRB)로부터 최종 승인을 획득해 신장재생 인체 임상 수술에 돌입한다고 밝혔다. 지난 5월 말 보건복지부 첨단재생의료 연구계획 승인에 이어 모든 허가 절차를 마친 데 따른 것이다.로킷헬스케어가 세계 최초로 신장재생 인체 임상 수술을 본격적으로 시작하며 첨단재생의료 분야 선점에 나선다. 이에 따라 회사는 이달부터 만성 신장질환 환자 10명을 대상으로 자가 오멘텀 유래 세포 기반 신장재생 수술을 시행한다. 이번 수술에 적용되는 핵심 기술은 이미 미국과 일본, 한국에서 특허 취득을 완료했다.이번 임상은 단순한 안전성 평가를 넘어 신장 기능 회복과 조직 재생 가능성을 직접 검증한다는 점에서 의미가 크다. 환자 본인의 조직을 활용해 면역 거부반응을 원천 차단하고, AI 기반 3D 바이오프린터와 최첨단 로봇수술을 결합해 맞춤형 재생 패치를 정밀 이식하는 융합 기술이 적용된다.특히 서울아산병원의 누적 8000건에 달하는 신장이식 경험과 앞선 전임상 결과를 바탕으로 이번 임상의 성공 가능성이 크다는 게 사측 기대다.실제 로킷헬스케어는 미국 하버드 의과대학 연구진 및 서울대학교와의 전임상을 통해 재생 효과를 확인했다. 전임상 결과에 따르면 신장 기능 재생률은 약 63%를 달성했으며, 신장 섬유화는 약 70% 감소했다. 아울러 미세혈관 밀도는 약 3배 증가했고, 신장 혈관 저항은 약 20% 감소했으며, 신장 구조 보존율은 약 90% 수준을 유지했다.이런 데이터는 기존 투석이나 이식 중심 치료의 한계를 넘어 근본적인 신장 재생이라는 새로운 패러다임을 제시하는 결과라는 게 회사 측의 설명이다.로킷헬스케어 관계자는 "이번 임상이 완료되는 대로 첨단재생 치료의 빠른 승인을 추진할 계획"이라며 "이를 통해 기존의 투석과 이식으로 고통받고 있는 국내외 8억 명의 만성신부전 환자들에게 '투석 없는 삶'을 제공하겠다. 이와 함께 대한민국을 '글로벌 신장재생 의료 허브'로 육성한다는 블루오션 전략을 본격 가동하겠다"고 설명했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]다관절 수술기구 전문기업 리브스메드의 원천기술이 세계 최초 휴머노이드 로봇 수술에 적용돼 그 확장성을 입증했다.어떤 로봇 플랫폼에서도 정밀한 체내 조작이 가능한 다관절 기구의 필요성이 확인되면서 차세대 수술 로봇 상용화에도 속도가 붙을 전망이다.13일 의료산업계에 따르면, 지난 8일 자 국제 학술지 네이처에 범용 휴머노이드 로봇을 원격 조종해 살아있는 돼지의 복강경 담낭절제술 2건을 완수했다는 내용의 논문이 게재됐다. 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고 연구팀은 범용 휴머노이드 로봇을 원격 조종해 살아있는 돼지의 복강경 담낭절제술 2건을 완수했다.이번 연구는 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD) 연구팀이 진행했으며, 휴머노이드의 정밀한 체내 조작을 위해 리브스메드 제품인 아티센셜이 사용됐다.리브스메드는 연구팀에 사람 손목처럼 상하좌우 90도로 꺾이는 다관절 수술기구 아티센셜을 제공하고 동물실험 현장에서 기구 사용을 지원했다.휴머노이드는 이 기구를 활용해 조직 박리와 담낭 절제 등 수술의 모든 조작을 수행했다. 이는 리브스메드의 다관절 기술이 살아있는 동물을 대상으로 한 로봇 수술 플랫폼에서 유효하게 작동함을 보여준 첫 사례다.다만 휴머노이드를 활용한 수술은 전임상 단계로 완전한 멸균 처리, 수술 중 잦은 재배치, 원격 조작 지연 등 실제 임상 적용을 위해 해결해야 할 과제가 남아있다. 이에 리브스메드는 현실적인 수술실 도입을 위해 차세대 전용 수술 로봇 스타크(STARK) 상용화에 집중하고 있다.스타크는 앞서 2025년 7월 미국 산타바바라와 시카고 간 약 3200km 거리의 원격 수술 시연에 성공했으며, 지난 5월 서울에서 실물 공개와 라이브 수술 시연을 마쳤다.올해 식품의약품안전처 인허가를 목표로 하고 있어 휴머노이드 기반 수술보다 앞서 실제 의료 현장에 투입될 것으로 예상된다. 일자형 기구로는 불가능한 자유로운 각도의 손끝 조작을 가능하게 하는 다관절 원천기술이 스타크의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다.리브스메드 이정주 대표는 "로봇 수술의 정밀성을 보편화하기 위해 다관절 원천기술을 개발해 왔다"며 "이번 연구팀의 기술 채택으로 그 목표에 다가서게 됐다"며 "휴머노이드 로봇에 자사 기술이 적용된 것은 다관절 기술이 특정 플랫폼을 넘어 향후 수술 환경의 표준으로 자리 잡을 수 있음을 보여준 결과"라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 1세대 의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드가 생성형 AI 기반 디지털 의료기기를 통해 본격적인 시장 확장에 나선다.의료 AI 솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 서비스 기업으로 도약해 의료 현장의 구조적 과제를 해결하겠다는 구상이다.13일 딥노이드는 웨스틴 조선 서울에서 '2026 딥노이드 미디어 데이'를 개최하고, 생성형 AI 기반 디지털 의료기기 'M4CXR'를 통한 생성형 의료 AI 상용화를 본격화한다고 밝혔다.딥노이드 최우식 대표는 M4CXR의 품목허가 획득을 시작으로 상용화 단계에 진입했다고 밝혔다.■M4CXR 통한 도약 선언 "솔루션·인프라·에이전트 아우를 것"기조연설에서 딥노이드 최우식 대표는 M4CXR의 품목허가 획득을 시작으로 상용화 단계에 진입했다고 밝혔다. M4CXR은 생성형 AI 의료기기 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 데 이어 이번에 최종 품목허가를 받았다.해당 기기는 1000만 건 이상의 흉부 X선 영상과 판독문을 학습해 41개 이상의 이상 소견을 판독한다. 이후 판독 결과를 평균 2.3초 만에 예비 소견서 형태로 자동 생성한다는 설명이다.딥노이드는 이를 통해 영상의학과 전문의 부족과 수도권 및 대형병원에 편중된 판독 인프라, 다량의 영상 검사에 따른 판독 부담 등 의료 현장의 구조적 과제를 해결할 수 있다고 봤다. 의료 AI가 판독을 보조하는 단계로 진화하면서 일선 현장에 실질적인 편익을 제공하게 됐다는 것.최 대표는 "M4CXR의 품목허가는 생성형 의료 AI가 병원 현장에서 실질적인 편익을 만들어내는 상용화의 상징적인 출발점이 될 것"이라고 말했다.안정적인 현장 안착을 위해 딥뉴로와 딥체스트 등 선행 제품으로 축적한 노하우도 적극 활용한다. 국내 1위 PACS 기업과의 제휴 및 전국 단위 병원 네트워크를 통해 시장 점유율을 높인다는 전략이다.인프라 고도화 및 기술 확장 계획도 제시됐다. 모델 성능뿐만 아니라 비용과 전력 부담을 줄여야 진정한 상용화가 가능하다는 판단에서다. 이를 위해 퓨리오사에이아이의 AI 반도체 'RNGD'를 M4CXR에 적용하는 실증을 진행하고 있다.또 엑스레이, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 아우르는 멀티모달 기반 파운데이션 모델 '메드제로(MedZero)' 개발도 추진한다. 한국 의료 데이터에 최적화된 의학 지식 역량과 설명 가능성을 갖춘 국내 최초의 멀티모달 모델을 구축한다는 목표다.또 향후 흉부 영역은 엑스레이에서 CT 및 MRI로, 뇌 영역은 딥뉴로를 활용해 MRA에서 CTA 및 MRI로 확장한다는 계획이다. 이를 통해 진단 보조와 예비 소견서 생성을 넘어, 병원 워크플로우 실행을 돕는 에이전틱 AI 서비스로 나아간다는 구상이다.최 대표는 "딥노이드는 더 이상 스스로를 의료기기 회사로만 규정하지 않는다. M4CXR을 시작으로 흉부 CT와 MRI까지 모달리티를 넓히고, 의료 AI 에이전트 서비스로 나아가겠다"며 "솔루션과 인프라, 에이전트를 아우르는 의료 AI 서비스 기업으로 거듭나는 것이 딥노이드의 방향"이라고 강조했다.휴먼영상의학센터 김성현 대표원장은 M4CXR이 지닌 임상적 효용성을 조명했다.■임상적 효용 검증 마쳐 "대체 아닌 똑똑한 보조 역할"이어진 메디컬 세션에서 휴먼영상의학센터 김성현 대표원장은 M4CXR이 지닌 임상적 효용성을 조명했다.기존엔 전문의가 영상 확인부터 소견 분석, 판독문 작성까지 전 과정을 직접 수행했다. 반면 M4CXR은 예비 소견서를 자동 생성하고 이를 전문의가 검토해 확정하는 구조로 워크플로우를 전환한다는 설명이다.특히 정상 소견을 걸러내는 과정을 통해 반복적이고 소모적인 업무를 줄여, 전문의가 이상 소견 판단이라는 고유의 영역에 집중할 수 있게 돕는다는 것.실제 임상적 유효성 평가 결과 M4CXR의 적합도는 96.6%를 기록했다. 이는 10년 이상 경력을 가진 흉부 세부 전공 전문의의 적합도인 97.6%와 비교해 열등하지 않은 수치로, 전문의 수준에 근접한 판독 품질을 입증했다는 평가다.김 원장은 "M4CXR은 병원 현장에서 워크플로우 개선을 통해 전문의가 이상 소견 판단이라는 본연의 역할에 집중하도록 돕는 똑똑한 보조 역할을 한다"고 전했다.퓨리오사에이아이 김진수 사업개발 이사는 생성형 의료 AI의 안정적 운영을 뒷받침할 인프라 체계를 발표했다.■국산 AI 반도체 실증 성공…생성형 의료 AI 인프라 확산의료 AI 인프라 세션에서 퓨리오사에이아이 김진수 사업개발 이사는 생성형 의료 AI의 안정적 운영을 뒷받침할 'AI 반도체' 기반 인프라 체계를 발표했다.현재 양사는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI 반도체 응용 실증 지원 사업'의 일환으로 M4CXR과 2세대 추론용 AI 반도체 RNGD를 결합한 현장 실증을 진행했다.그 결과 M4CXR과 RNGD 조합은 엔비디아 H100 대비 2배 이상의 전력 대비 성능(전성비)을 달성했다. 포팅 과정에서도 M4CXR의 성능 저하가 발생하지 않아, 실측 데이터와 현장 평가에서 기존 GPU를 충분히 대체할 수 있다는 판단이다.퓨리오사에이아이는 온프레미스 환경부터 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드까지 아우르는 추론 인프라를 제공해 의료기관이 데이터를 안정적으로 운영하도록 지원한다는 방침이다.김 이사는 "양사가 유기적인 협력을 통해 'K-메디컬 생태계'를 구축, 국산 기술 기반의 의료 AI 인프라를 확산해 나가고자 한다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 생성형 인공지능의 주축 모델인 거대언어모델(LLM)이 의료 분야를 넘어 의학 학술 분야까지 확장하고 있다. 상용화에 걸림돌이었던 신뢰성과 보안 우려를 기술적으로 극복하면서 관련 논문 검색과 정리를 도와주는 등의 솔루션이 속속 등장하고 있는 것. 이에 따라 LLM이 의학 학술 생태계에 어떤 변화를 가져올지 관심이 모아지고 있다.12일 의료산업계에 따르면 제미나이 등 생성형 AI 바람을 타고 의학 학술 분야에서도 이에 대한 개발이 가속화되고 있는 것으로 파악됐다.  의료 특화 거대언어모델 시장이 민간 기업으로 빠르게 확장되는 가운데, 학술 출판 및 정보 분석 기업들이 참전해 눈에 띈다. 사진은 AI 생성과거 의료 생성형 AI는 사실과 다른 답변을 내는 환각 현상이나 모델 드리프트, 환자 민감 정보 유출 등의 안전성 문제로 인해 실제 임상 현장 도입이 극히 제한됐다. 하지만 최근 의료 데이터에 특화된 미세조정 기술과 규제 기관의 제도적 보완이 맞물리면서 시장 흐름이 바뀌었다.실제 그동안 국내에선 서울대병원과 네이버의 KMed.ai, 카카오헬스케어와 업스테이지의 솔라 메디컬 등 대형병원·빅테크 기업의 솔루션이 주를 이뤘다. 이런 가운데 제이엘케이의 '주메드' 등 민간 기업으로 시장이 확장되는 상황.눈에 띄는 것은 학술 출판 및 정보 분석 기업들의 행보다. 이들 기업은 방대한 자체 의학 문헌과 데이터 검증 기술을 보유한 만큼 강세가 예상된다.특히 엘스비어는 임상 의사결정 지원 생성형 AI 솔루션인 '클리니컬키 AI(ClinicalKey AI)'를 통해 대화형 의료 정보 검색 서비스를 국내에 출시했다.해당 솔루션은 란셋(The Lancet), 뉴잉글랜드저널오브메디슨(NEJM) 등 주요 학술지와 논문, 주요 의학회의 임상 진료 가이드라인을 토대로 답변을 생성한다. 탑재된 콘텐츠는 24시간 단위로 업데이트돼 최신성을 유지하는 구조다.특히 단순 문헌 인용을 넘어, 생성된 답변의 근거가 된 논문의 정확한 문단까지 추적할 수 있는 근거 추적성 기능을 탑재했다. 의료진이 임상 현장에서 답변의 신뢰성을 직접 실시간으로 검증할 수 있도록 조치하면서 기존 40%대에 머물던 의료 AI에 대한 신뢰 격차를 좁혔다.이를 기반으로 현재 국내 8개 의료기관이 클리니컬키 AI를 구독 방식으로 도입해 근거 기반 진료 환경을 구축하고 있다.엘스비어 임상 솔루션 부문 옴리 비거(Omry Bigger) 대표는 "의료진은 점점 더 복잡하고 빠르게 변화하는 의료 환경 속에서 신뢰할 수 있는 솔루션을 필요로 한다"며 "클리니컬키의 콘텐츠 및 기술 업그레이드는 140년 이상 축적된 엘스비어의 신뢰할 수 있는 의학 콘텐츠를 기반으로, 의료진이 실제 현장에서 겪는 문제를 해결하기 위해 개발됐다"고 강조했다.엘스비어 한국·일본 및 동남아시아 지역 사업 전략 총괄 김희란 이사는 "지속적인 기능 고도화와 실시간 콘텐츠 업데이트를 통해 시장에서 가장 포괄적인 임상 의사결정 지원 솔루션 중 하나로 자리매김하고 있다"며 "앞으로도 혁신적인 디지털 헬스케어 솔루션을 공급해 국내 의료기관의 성공적인 디지털 전환과 진료 환경 혁신에 기여하겠다"고 덧붙였다.

"목에 난 걸 양잿물로 씻고 싶어요"종양내과 실습 첫 주에 배정받은 70대 할아버지 환자였다. 성대로 암이 침범해 말을 할 수 없는 상태라, 우리는 아침저녁으로 매번 옥스포드 메모지를 10장 가까이 써 가며 필담을 나누었다. 가뜩이나 문진과 라포쌓기에 자신이 없는 터라 급상승한 문진 난이도에 긴장했지만, 나를 레지던트 선생님으로 생각하시는 눈치의 보호자분도 워낙 협조적이셨고 며칠 얼굴을 보니 이젠 할아버지와 꽤 친해졌다고 생각한 어느 날이었다.전반적으로 괜찮으신 것을 확인하고 병실을 나서려던 찰나, 할아버지가 주저하다 뭔가를 슥슥 적더니 내게 건네셨다. 젊을 적 건설 현장에서는 다치면 양잿물을 바르곤 했는데, 목에 난 혹 – 전이된 림프절 – 도 그렇게 소독하면 안 되냐는, 내 의학적 상식을 아득히 벗어난 내용이었다.머리가 뎅…했다. 이미 지난 6개월간 두 차례의 항암치료와 서른 번이 넘는 방사선 치료를 받은 분이었다. 이와중에 이걸 교수님께는 못 여쭤보고 나에게 물어보셨다는 점에서, 그래도 나름 라포는 잘 쌓은 건가…싶으면서도 지금 이런 생각을 할 때가 아닌데! 했다.나는 양잿물이 왜 위험한지, 그리고 방사선 치료를 받은 피부에는 더더욱 안 되며 목이라는 부위 자체가 임상적으로 얼마나 중요한지를 한참 설명했다. 할아버지는 묵묵히 듣고 계시다 메모지에 한 마디를 적어 내게 보여주셨다."알겠습니다"그날 병원을 나오면서 계속 그 메모가 생각났다. 정말 이해하셨을까? 그냥 학생 하나가 뭐라뭐라 열심히 이야기하니 적당히 대화를 마무리해주신 게 아닐까. 겨우 며칠 남짓 얼굴 본 주제에, 괜히 그간 내가 할아버지와 했던 이야기들이 주마등처럼 스쳐지나가며 허망함이 몰려들었다.나는 그동안 할아버지가 병에 대해 어느 정도는 이해하고 계실 거라고, 치료가 무엇을 위해 어떻게 이뤄지는 것인지는 알고 계실 거라고 너무 당연하게 생각하고 있었다. 지난 6개월간 수도 없이 들으셨을 설명들이, 내가 생각했던 모습 그대로 전달된 게 아닐 수도 있겠다는 생각이 들었다.얼마 뒤, 또 비슷한 일이 있었다.또 다른 할아버지 환자는 난청이 심해 회진 때도 제대로 된 전달이 어려운 분이었다. 콧줄 삽입을 계속 거부하고 있었는데, 이유를 여쭤보면 "이전에도 자꾸 내 코로 똥을 빼내려 했어! 너무너무 싫어"라는 말씀을 반복하셨다. 교수님께 섬망이 있는지 확인해보라는 말을 듣고 병실로 향했다. 항상 손나팔을 만들어 그래도 소리가 들리는 오른쪽 귀에 대고 반쯤 소리지르듯 질문하곤 했는데, 그날은 목이 좀 아파 가져간 차트 이면지에 글을 써가며 이어가려 했다.그러기를 수 분째, 할아버지는 망설이시다가 나를 가까이 부르시더니 내 귀에 대고 작게 말씀하셨다."사실 나는 한글을 읽을 줄 몰라"머리가 또 한 번 뎅…했다. 어떻게 한글을 모르는 분이 계시지, 라는 지금 생각해보면 조금 부끄러운 충격이 먼저였다. 그리고 곧바로 다른 충격이 왔다. 그럼 코로 똥을 빼낸다는 말이 섬망이 아니라면, 이건 대체 어떤 오해에서 비롯된 공포였을까?그제야 깨달았다. 설명이 닿지 않았던 게 아니라, 나는 애초에 닿아 있을 거라고 생각하고 있었다.내 딴에는 쉽게 설명한다고 생각했다. "세포가 여기저기…" 말을 하다가 문득 입을 멈췄다. 이분은 '세포'를 아실까? 의대에 들어오기 전부터도 세포는 내게 너무 쉬운 단어였다. 오래, 또 자주 써왔기에 남에게도 충분히 쉬운 말이라고 생각했다. 그런데 그건 어디까지나 내 세상에서의 이야기였다.그날 저녁, 환자분께 하고픈 말씀을 다 해보시라고 했다. 이해하기 쉬운 말들은 아니었지만, 간병인 분의 도움을 받아 차츰차츰 말 속에서 단서를 찾아가며 환자분의 병에 대한 인식 상태를 이해해나갔다. 그리고 처음부터 다시 설명해드렸다. 대강 한 시간쯤, 내가 역대 한 문진 중 최장 시간을 가볍게 갱신한 순간이었다.최근 명동을 지나칠 일이 있었다. 좁은 골목을 가득 채운 외국인 관광객들이 거리 한복판에서 연신 사진을 찍고 있었다. 이 어지러운 간판과 네온사인이 뭐가 저렇게 좋을까 싶다가도, 일본 여행을 가서 무슨 뜻인지도 모르는 일본어 간판 앞에서 왠지 모를 감성에 취해 찍은 사진이 수두룩한 내 갤러리를 떠올리곤 금세 납득하게 된다.나는 그 간판을 '읽은' 것이 아니었다. 읽지 못한 채 분위기를 즐겼을 뿐이었다. 그런데 이상하게도 병실에서는 그 단순한 사실을 잊고 있었다. 누군가는 나의 언어 역시 그렇게 마주할 수 있다는 것을.솔직히는 이해하지 못할 거라고 생각도 못 했다. 나는 내가 꽤나 잘하고 있다고 스스로 자부하고 있었기 때문이다. 매일 (내 기준에서는) 환자가 이해할 수 있을 만큼의 내용을, 의학적 정확성을 조금 포기하면서까지 쉬운 표현을 고르고, 열심히 정제하고 가공해 가장 쉬운 형태로 제공했다고 생각했다. 하지만 그 '쉬운 말'이라는 기준은 어디까지나 오로지 나만이 공유하는 것이었다.실습을 시작한 지 수 개월이 지났지만, 문진은 항상 어렵다. 아직 이럴 때 써먹을 넉살이 부족한 탓인지 라포를 쌓는 일도 어렵고 의학적으로 꼭 필요한 질문을 적재적소에 던지는 일도 어렵다. 이번 과를 돌고 나서는 고민 하나가 더 늘었다.매일 SOAP note의 Education plan 칸을 채우며, 나는 늘 환자에게 '무엇을 더 설명해야 하는가' 만을 고민해왔다. 하지만 이번 실습에서 처음 알았다. 나에게 지금 필요한 것은 설명을 더하는 일이 아니라, 이해를 확인하는 것이 먼저라는 사실을. 환자가 이미 다 이해하고 있을 것이라는 안일한 전제를 무너뜨리는 것이 소통의 시작이었다.  그래서 다음 환자를 만나면, 설명을 시작하기 전에 먼저 이렇게 물어볼 것 같다."환자분, 지금까지 들으신 내용들은 어떻게 이해하고 계셨어요?