[메디칼타임즈=김승직 기자] 코어라인소프트가 인피니트 북미(INA)와 함께 미국 뉴저지주 패터슨 소재 세인트조셉스 헬스에 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 기반 인공지능(AI) 판독 워크플로우를 구축한다.11일 코어라인소프트에 따르면 이번 프로젝트는 미국 영상의학 전문그룹 이미지케어 래디올로지에 에이뷰(AVIEW) 기반 제로클릭 AI 워크플로우를 구축한 데 이은 두 번째 북미 지역 공동 적용 사례다.코어라인소프트가 인피니트 북미와 미국 뉴저지주 패터슨 소재 세인트조셉스 헬스에 흉부 CT 기반 AI 판독 워크플로우를 구축한다.기존 검사량이 많은 영상의학 전문그룹에서 종합병원 중심의 의료시스템으로 AI 활용 범위를 넓혔다는 점에서 의미를 지닌다.종합병원인 세인트조셉스 헬스에 대한 이번 솔루션 구축은 폐암 검진 대상군의 흉부 CT를 중심으로 우선 적용된다. 코어라인소프트의 에이뷰는 폐결절 등 주요 소견을 사전 분석하고 크기, 부피, 위치 등 정량 정보를 구조화된 형태로 제공해 의료진의 판독 일관성을 지원한다. 향후 병원의 운영 정책과 임상적 필요에 따라 적용 범위를 단계적으로 확대할 예정이다.이번 솔루션 도입의 핵심은 AI를 독립된 별도 프로그램으로 추가하는 대신 병원이 기존에 사용하던 인피니트 팩스(INFINITT PACS) 환경 내에 통합했다는 점이다.CT 영상이 팩스로 전달되면 백그라운드에서 AI 분석이 수행돼 의료진은 별도 로그인이나 화면 전환 없이 기존 판독 환경에서 결과를 확인할 수 있다. 이를 통해 의료기관이 AI 도입 시 겪는 추가 클릭이나 판독 지연 등의 업무 부담을 대폭 줄였다.과거 영상 비교 기능도 주요하게 적용된다. 에이뷰는 과거와 현재 영상을 비교해 폐결절 등의 변화를 정량적으로 확인하게 해준다. 흉부 CT 판독에서 병변 유무뿐만 아니라 이전 검사 대비 크기와 형태 변화를 평가하는 영상의학적 요구를 반영했다.의료 AI 시장은 알고리즘 성능 경쟁을 넘어 기존 팩스와의 안정적 연동 및 실제 업무 활용 여부가 핵심 요소로 부상하고 있다. 특히 북미 지역은 병원마다 보안 정책과 판독 환경이 달라 현지 의료영상 IT 기업의 유지관리 역량과 AI 기업의 분석 기술 결합이 필수적이다.양사는 개별 맞춤형 구축을 넘어 팩스 연동, 백그라운드 자동 분석, 과거 영상 비교 등을 하나로 묶은 확장 가능한 통합 운영체계를 고도화하고 있다.인피니트 북미 데이비드 스마로 대표는 "세인트조셉스 헬스와의 파트너십은 고품질의 혁신적 진료를 제공하겠다는 공동의 목표에 기반해 왔다"며 "코어라인소프트와 함께 첨단 AI 기능을 세인트조셉스의 영상 판독 workflow 안으로 직접 통합하게 돼 뜻깊다"고 말했다.코어라인소프트 관계자는 "의료 AI의 가치는 병변을 검출하는 데만 있지 않다"며 "AI가 의료진의 실제 업무 방식 안에 자연스럽게 녹아들어, 임상 현장에서 체감되는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 초거대 AI 기반 보건의료 서비스 지원 사업인 '닥터라이크(Dr.LIKE)' 컨소시엄이 'KHF 2026' 박람회에서 카카오톡 챗봇 기반의 소아 청소년 특화 인공지능(AI) 의료 서비스를 선보인다.18일 닥터라이크 컨소시엄은 오는 19~21일 서울 코엑스에서 열리는 KHF 2026 박람회에 참가해 국민과 의료 관계자를 대상으로 그동안 개발해 온 AI 서비스를 공개한다고 밝혔다.닥터라이크 컨소시엄이 KHF 2026 박람회에서 카카오톡 챗봇 기반의 소아 청소년 특화 AI 의료 서비스를 선보인다.이 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 2024년부터 추진해왔다. 주관기관인 카카오헬스케어는 현장에서 소아 건강 상담, 소아 약물 상담, 소아 희귀질환(당원병) 서비스를 전시한다.관람객은 카카오톡 챗봇 기반의 상담 서비스를 직접 체험할 수 있다. 또 모바일 건강관리 서비스 '파스타(PASTA)' 앱과 연계해 당원병 환자 및 보호자를 위한 맞춤형 관리 상담도 확인 가능하다.컨소시엄에 참여한 의료 기관과 기업들의 의료진 대상 AI 서비스도 시연된다. 세브란스병원과 파이디지털헬스케어는 AI 기반 증례 추천 시스템을 활용한 소아 감염 및 호흡기 질환 증례 추천 서비스를 소개한다.건양대학교병원과 원스글로벌은 소아 약물 처방 보조 시스템을, 아이젠사이언스는 전자의무기록(EMR) 초진 노트 정형화 및 검사 추천 시스템을 각각 선보인다.이번 서비스 공개는 소아청소년과 의료진 부족 현상에 따른 국민의 불편을 개선하고, 임상 현장의 업무 효율성을 높이기 위해 마련됐다. 컨소시엄의 모든 AI 의료 서비스는 아이젠사이언스가 개발한 거대언어모델(LLM) '미어캣2(Meerkat2)'와 업스테이지의 '솔라(Solar)'를 기반으로 개발됐다.닥터라이크 컨소시엄 관계자는 "닥터라이크 AI의료 서비스를 통해 소아청소년 관련 의료진 부족 등 국민이 느끼는 불편을 개선하겠다"며 "나아가 의료진의 진료 효율성을 높이는 AI 기반 지원 서비스 공개와 함께, 관련 기술의 의료분야 적용과 나아갈 방향을 제시할 계획"이라고 밝혔다.이어 "의료기관과 의료업계 간 협력을 통해 AI 기반 보건의료 생태계 조성과 의료현장의 디지털 전환을 지속적으로 지원해 나갈 계획"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 파킨슨병 디지털 의료기기 전문기업 파인디지털헬스가 자사 말·음성 장애 개선 디지털 치료기기 제품 상용화 기반을 확보하며 국내 다기관 확증 임상에 속도를 낸다.11일 파인디지털헬스는 자사가 개발 중인 파킨슨병 환자 대상 말·음성 장애 개선 디지털 치료기기 '파인스피치'가 식품의약품안전처 제135호 혁신의료기기로 지정됐다고 밝혔다.식약처 혁신의료기기는 기존 의료기기 대비 안전성 및 유효성이 현저히 개선됐거나 기술적 혁신성을 보유해 신속한 제품화가 필요한 의료기기를 지원하는 제도다. 파인디지털헬스는 이번 지정을 통해 파인스피치의 상용화와 의료 현장 도입에 속도를 낸다는 방침이다.파킨슨병 환자의 약 90%는 병이 진행됨에 따라 발성 약화, 발음 부정확 등 말·음성 장애를 겪는다. 이를 늦추기 위해 정기적인 언어 재활 치료가 필수적이지만, 전문 의료기관 부족과 환자의 거동 불편, 대면 치료 비용 부담 등이 겹쳐 적기에 치료받기 어려운 실정이었다.파인스피치는 환자가 가정에서 스마트폰 애플리케이션을 통해 AI 기반 맞춤형 피드백을 받으며 체계적인 언어 재활 훈련을 수행할 수 있도록 개발된 소프트웨어 의료기기(SaMD)다. 고령 환자의 인지적·시각적 특성을 고려한 직관적인 인터페이스를 갖췄으며, 실시간 음성 분석으로 최적의 훈련 프로토콜을 제시한다.임상 데이터를 통해 유효성도 입증했다. 지난 2023년 서울대학교병원에서 실시한 임상 연구 결과, 파인스피치는 높은 치료 이행률과 만족도를 기록했다. 또 환자 자기평가 호전도와 음향학적·청지각적 지표 모두에서 유의미한 개선을 보였다. 이 연구 결과는 지난해 초 국제의학학술지 JMIR에 게재돼 학술적 가치를 인정받았다.이와 함께 파인디지털헬스는 파킨슨병 환자에게 필수적인 운동 재활을 돕는 맞춤형 디지털 치료기기 '파인바디'도 개발했다. 환자가 스마트폰 화면 속 동작을 따라 하면 AI가 이를 분석해 매일 효과적인 운동을 돕는 방식이다.회사는 오는 19일부터 서울 코엑스에서 열리는 2026 KHF(국제 병원 및 헬스테크 박람회) NIPA 디지털헬스케어 특별관에 참가해 두 제품을 전시할 예정이다.파인디지털헬스는 26년 경력의 파킨슨병 임상 전문가인 김한준 서울대병원 신경과 교수와 IT 플랫폼 전문가 서영호 대표가 환자 진료 현장의 한계를 극복하고자 공동 창업한 기업이다. 지난 2024년 5월 설립 직후 메디톡스벤처투자와 HG이니셔티브로부터 시드 투자를 유치했다.이어 중소벤처기업부 딥테크팁스, 정보통신산업진흥원 실증사업 등에서 총 39억 원의 정부 지원금을 확보해 기술력과 사업성을 동시에 입증했다.김한준 파인디지털헬스 공동대표는 "파킨슨병 환자에게 말·음성 재활은 삶의 질을 좌우하는 중요한 치료지만 현실적인 제약으로 이를 포기하는 경우가 많았다"며 "이번 지정은 파인스피치의 기술력과 임상적 가치를 인정받은 결과"라고 설명했다.이어 "이를 바탕으로 국내 다기관 확증 임상시험을 완수해 일상에서 손쉽고 안전하게 치료받을 수 있는 솔루션을 제공할 것"이라며 "고령자나 인지 저하 환자도 편리하게 이용할 수 있는 근거 기반 플랫폼을 구축해 파킨슨병 관리 패러다임을 바꾸고 전 세계 환자의 삶의 질 향상에 기여하겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] DK메디칼솔루션(이하 DK)이 KHF 2026 박람회에 참가해 40년 영상진단 기술력에 인공지능과 디지털 혁신을 결합한 의료기관 맞춤형 토탈 솔루션을 선보인다.11일 DK는 오는 19~2일까지 서울 코엑스에서 열리는 2026 국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF 2026)에 참가해 ▲병원 맞춤형 X-ray 솔루션과 전동식 AI 내시경 ▲의료기관 디지털 혁신 솔루션을 공개한다고 밝혔다.DK메디칼솔루션이 KHF 202서 40년 영상진단 기술력에 AI, 디지털 혁신을 결합한 의료기관 맞춤형 토탈 솔루션을 선보인다.이번 전시에서 DK는 플래그십 모델부터 코어 모델까지 전 라인업을 아우르는 '이노비전(INNOVISION)' X-ray 토탈 솔루션을 전시한다. 프리미엄 모델인 이노비전 T7은 완전 자동화 촬영과 자체 개발 영상엔진 '비전원(VisionONE)'을 기반으로 검사 효율성과 진단 신뢰성을 높였다.이노비전 T5 시리즈는 병원 규모와 요구되는 자동화 수준에 따라 프라임, 플러스, 코어 3개 등급으로 구성돼 합리적인 비용으로 맞춤형 검사 환경을 구현하도록 설계됐다.메디인텍과 전략적 업무협약을 맺고 국내 유통에 나서는 전동식 AI 내시경 '인션 S(INTION S)'도 함께 시연된다. 이 기기는 전동화를 통해 조향에 필요한 힘을 기존 대비 약 85% 줄였고, 조작부 무게를 610g에서 350g으로 절반가량 경량화해 시술자의 근골격계 부담을 완화했다.여기에 진입 경로를 시각화하고 자동 조향을 돕는 '엔도파일럿'과 탐지된 병변을 화면 중앙에 유지하는 '엔도트랙' 등 AI 기반 내비게이션 탐지 통합 솔루션을 결합했다.이 솔루션은 서울대학교병원 등 5개 기관에서 500명 이상을 대상으로 진행한 임상시험을 통해 병변 탐지 민감도 95% 이상의 유효성을 확인했다. 관련 연구는 국제 학술지 네이처 사이언티픽 리포트에 게재됐다.행사 첫날인 19일에는 코엑스 세미나실에서 구글과 함께 '의료기관의 디지털 혁신 그 세 번째 이야기' 세미나를 개최한다. 구글 GWS와 생성형 AI를 활용한 공공의료기관의 실증 사례를 공유, 차세대 AI 에이전트 기술 발전 방향과 병원의 실질적 의료기관 인공지능 전환(AX) 추진 전략을 제시할 예정이다.DK 관계자는 "40년간 혁신적인 기술 개발과 투자를 통해 국내 영상 진단 시장을 선도하며 디지털 엑스레이 대중화에 기여해 왔다"며 "앞으로도 맞춤형 토털 영상진단솔루션 제공과 더불어 양성자 및 중입자치료장비 도입을 통해 치료 분야로 사업 영역을 지속 확장할 것"이라고 밝혔다.이어 "구글과의 파트너십을 기반으로 의료 현장의 실질적인 디지털 혁신을 이끌어 가겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 웰니스 디바이스 전문기업 에본이 '2026 국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF 2026)'에 참가해 자체 프리미엄 브랜드 '피콘(PICON)'을 선보이며 글로벌 웰니스 시장 공략에 나선다.11일 에본은 이번 박람회에서 휴대성과 디자인, 사용 편의성을 강화한 피콘 휴대용 EMS 웰니스 디바이스와 전용 하이드로겔 부스터젤을 전시한다고 밝혔다. 이를 통해 국내외 바이어 및 유통 파트너와의 협력 확대를 도모한다는 방침이다.웰니스 디바이스 전문기업 에본이 KHF 2026에 참가해 자체 프리미엄 브랜드 '피콘(PICON)'을 선보인다.지난 2021년 설립된 에본은 제품 기획부터 연구개발, 설계, 생산까지 전 과정을 국내에서 직접 수행하는 웰니스 디바이스 전문기업이다. 자체 기술력을 토대로 사용자 중심 디자인과 품질 경쟁력을 확보해 국내외 시장에서 브랜드 가치를 높이고 있다.이번 박람회에서 소개하는 피콘은 독자적인 EMS 제어 기술과 인체공학적 곡면 디자인을 적용한 휴대용 웰니스 기기다. 손에 편안하게 잡히는 형태와 콤팩트한 크기를 갖춰 일상, 사무실, 여행, 운동 전후 등 다양한 환경에서 간편하게 사용할 수 있도록 설계됐다.함께 전시하는 하이드로겔 부스터젤은 기기 사용 시 부드러운 사용감을 제공하기 위해 개발된 전용 제품으로, 촉촉한 제형과 편안한 환경을 고려해 만들어졌다.피콘은 'Breathe, Relax, Refresh'라는 브랜드 철학을 바탕으로 현대인 일상에 스며드는 웰니스 라이프스타일을 제안한다. 에본은 지속적인 연구개발과 제품 고도화로 디자인과 사용자 경험을 충족해 글로벌 경쟁력을 키우고 있다.에본은 이번 전시를 기점으로 국내외 바이어에게 브랜드를 직접 소개하고 글로벌 유통 및 OEM·ODM 협력 기회를 확대할 계획이다. 또 해외 시장의 수요를 반영한 제품 개발과 파트너십 확장을 지속해 대한민국 대표 웰니스 브랜드로 성장한다는 목표다.에본 관계자는 "피콘은 기술과 디자인, 휴대성을 조화롭게 담아낸 웰니스 브랜드"라며 "앞으로도 누구나 일상에서 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 다양한 웰니스 제품을 선보이겠다"며 "새로운 비즈니스 기회를 발굴하고 글로벌 시장에서 브랜드 인지도를 높여 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 계획"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 연세의료원이 주관하는 닥터앤서 3.0 컨소시엄이 국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF 2026)에 참가해 차세대 인공지능(AI) 기반 맞춤형 환자 케어 솔루션을 대거 선보인다. 기존 진단 중심에서 벗어나 퇴원 후 일상까지 아우르는 연속적인 의료 생태계 구축에 속도를 낸다는 구상이다.11일 의료 AI 혁신생태계 조성 사업 2세부 컨소시엄(총괄책임자 세브란스병원 권자영 교수)은 이번 박람회에서 에이전틱 AI 기반 초개인화 재택 예후관리 기술을 현장 시연한다고 밝혔다. 연세의료원이 주관하는 닥터앤서 3.0 컨소시엄이 KHF 2026에서 차세대 AI 기반 맞춤형 환자 케어 솔루션을 대거 선보인다.이 사업은 전자의무기록(EMR) 데이터와 AI, 의료 기기를 유기적으로 연계한 기술을 통해 환자의 능동적인 예후관리를 돕는 것이 핵심이다. 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원한다.참여 기업인 ㈜메인은 임신 전주기 동안 산모와 태아의 건강을 능동적으로 관리하는 맞춤형 앱 '온맘'을 소개한다. 산과 특화 거대언어모델(LLM)을 기반으로 산모가 대화하듯 질문하면 개인 병력과 임신 주수를 반영한 가이드라인을 제공한다.혈압과 혈당, 자궁 수축 자가 평가 기능을 갖췄으며, '배가 자주 뭉쳐요' 등 자연어 음성 입력만으로도 상태가 자동 기록돼 편의성을 높였다. 가정에서 수집된 데이터는 AI가 정제해 의료진에게 전달돼, 환자 기억에 의존하던 기존 진료 방식의 한계를 보완하고 외래 진료 효율을 끌어올린다.아이픽셀은 AI 동작인식 기술을 내세운 재활운동 관리 솔루션 '엑서사이트 리햅(EXERCITE REHAB)'을 선보인다. 환자가 가이드 영상을 따라 하면 2300여 개의 운동 데이터베이스와 관절점별 평가 기준을 바탕으로 운동 정확도를 정밀하게 측정한다. 실시간 자세 인식으로 수행 중 즉각적인 교정이 가능해 재택 재활의 효과를 높인 것이 특징이다.또 LLM이 환자 수행률을 분석해 맞춤형 운동을 스스로 추천하는 순환형 구조를 갖췄다. 이를 통해 하지대관절 치환술 환자의 운동 데이터는 병원 전자의무기록(EMR)과 연동돼 의료진의 의사결정을 돕는다.에이아이트릭스는 의료 특화 AI 운영 플랫폼 '람세스(RAMSES)'를 중심으로 다질환 예후관리 솔루션을 공개한다. 람세스는 질환별로 특화된 다수의 AI 에이전트를 단일 플랫폼에서 생성하고 운영하는 구조다.이를 통해 소아 만성호흡부전 분야에서 보호자용 앱(V-Rehab)으로 가정 내 인공호흡기 상태를 실시간 모니터링하고 이상 감지 시 가이드라인을 제시한다.위암 및 대장암 분야는 의료진용 웹(G-PEP·C-PEP)을 통해 수술 후 합병증 예측 스코어와 재발 위험도를 제공한다. 환자는 전용 앱(G-Rehab·C-Rehab)으로 식단과 체중, 활력징후, 항암제 부작용 등을 체계적으로 관리할 수 있다. 이렇게 환자의 입원부터 퇴원, 재택으로 이어지는 모든 과정을 하나의 흐름으로 통합 관리한다는 구상이다.닥터앤서 3.0 컨소시엄 관계자는 "이번 부스를 통해 병원과 재택을 잇는 연속적 환자 케어의 실제 구현 사례를 의료진과 산업 관계자에게 소개할 예정"이라며 "파편화된 디지털 헬스 서비스를 통합하고 AI가 환자 상태를 능동적으로 파악해 치료 개입 지연을 줄이는 차세대 보건의료 생태계의 방향성을 확인할 수 있는 자리가 될 것으로 기대된다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자]의료분쟁조정법 개정안 특혜 논란이 재점화했다. 이 법안은 의사에게 과도한 특혜를 주는 것에 더해 피해자인 환자의 권리를 침해한다는 비판이다. 위헌 소지가 큰 법안인 만큼, 재검토가 필요하다는 목소리다.10일 국민의힘 이소희 의원은 대한변호사협회와 함께 '의료분쟁 현황, 의료분쟁조정법의 과제 및 제도 개선을 위한 국회 토론회'를 개최했다.이정민 변호사는 피해자 보호 없는 형사 특례는 특혜며, 사법 리스크는 필수의료 기피 원인이 아니라고 지적했다.■형사 리스크가 필수의료 기피 원인? "실증 데이터는 반대"법무법인 히포크라테스 이정민 변호사는 주제발표를 통해 개정법이 전제하고 있는 입법 목적 자체가 잘못됐다고 짚었다. 의료계는 지속적으로 형사처벌 리스크 때문에 필수의료를 기피하게 됐다고 주장해 왔으나, 객관적인 데이터는 이를 뒷받침하지 않는다는 설명이다.실제 정부 연구 용역 전수조사 결과에 따르면, 의료사고로 인한 연평균 기소 건수는 34.4건 수준에 불과했다. 특히 진료 과목별 형사 기소 건수를 보면 이른바 수익성이 높은 정형외과와 성형외과가 가장 많았고, 대표적인 필수의료 분야인 소아청소년과와 흉부외과의 기소 빈도는 가장 낮았다.개정법이 교통사고처리특례법의 외형을 모방하고 있지만 실질적인 내용은 전혀 다르다는 점도 문제로 지적됐다. 교통사고처리특례법은 자동차손해배상보장법을 통해 입증 책임을 전환하고 책임보험 가입을 의무화하는 등 피해자 보호 장치를 둔 후 형사 특례를 부여한다.반면 개정 의료분쟁조정법은 피해자 보호 장치가 전무한 상태에서 의료인에게만 형사 특례를 부여하고 있다는 비판이다.더욱이 피해자 보호를 위해 마련됐던 의료사고 대불제도마저 이번 개정법에서 전면 폐지되면서 환자들의 실질적인 권리 구제는 더욱 어려워졌다는 시각이다.이 변호사는 "정부 연구 용역 결과를 보면 형사 기소 건수가 가장 많은 곳은 정형외과와 성형외과고 필수의료인 소아청소년과와 흉부외과가 가장 적다"며 "실증 데이터로 놓고 볼 때 형사 사법 리스크가 필수의료 분야를 기피하게 되는 원인이라고 보기는 어렵다"고 분석했다.이어 "교통사고처리특례법은 피해자 보호 장치를 충분히 마련해 둔 다음에 형사 특례를 부여하고 있지만, 이번 개정법은 피해자 보호 장치가 전무한 상태에서 특혜만 부여하고 있다"며 "대불제도가 전면 폐지된 것 역시 피해자 보호를 위해 다시 부활하는 것이 맞다"고 지적했다.박천우 변호사는 사망 사고 기소를 원천 봉쇄하는 조항은 피해자의 헌법상 권리를 침해하는 위헌적 입법이라고 비판했다.■사망 사고까지 기소 원천 봉쇄 "명백한 재판절차진술권 침해"법무법인 LKB평산 박천우 변호사는 개정법 제56조 기소 제한 특례 조항의 위헌성을 강도 높게 비판했다. 해당 조항은 의사의 과실과 인과관계가 입증돼 업무상과실치사죄가 성립하는 상황에서도 민사상 손해배상금을 지급하면 기소를 원천 봉쇄한다는 이유에서다. 더욱이 이는 피해자 유족의 의사와도 무관하게 이뤄진다는 것.박 변호사는 이를 두고 건국 이래 최대의 의사 형사 특례 조항이라고 표현했다. 과거 교통사고처리특례법에서도 사망 사고에 대한 공소 제한은 없었으며, 중상해에 대한 형사 특례조차 2009년 헌법재판소에서 위헌 결정을 받은 바 있다는 설명이다. 그럼에도 이번 개정법은 사망 사고까지 특례에 포함해 위헌성이 더욱 심각하다는 지적이다.특히 이 같은 초고강도 특례 법안이 사회적 합의나 공론화 과정 없이 대통령의 지시 이후 일사천리로 강행됐다는 점이 문제로 지적됐다.그는 그 근거로 지난 38년간 법무부와 보건복지부 등 정부 부처들이 평등 원칙 위배와 필수의료 개념의 불명확성을 이유로 해당 법안을 일관되게 반대해 왔다고 짚었다. 하지만 이번 입법 과정에선 합리적인 설명 없이 입장을 뒤바꿨다는 비판이다.필수의료 기피의 근본 원인은 비급여 미용 의료 시장의 급성장이 야기한 보상 체계 왜곡에 있음에도, 이를 도외시한 채 형사 특례만으로 문제를 해결하려는 것은 잘못된 처방이라는 것.박 변호사는 "이번 개정법 제56조는 의사의 과실과 인과관계가 입증돼 범죄가 성립함에도 민사상 손해배상금을 지급하면 기소조차 할 수 없도록 원천 봉쇄하고 있다"며 "이는 헌법이 보장한 피해자의 재판절차진술권을 침해하는 건국 이래 최대의 의사 형사 특례 조항"이라고 비판했다.이어 "이 정도로 위헌 소지가 큰 법률은 사전 입법영향평가를 거쳐 위헌성을 제거한 상태로 입법이 이뤄졌어야 했다"며 "이제라도 국회가 이 법을 다시 심의하고 사후 입법영향평가를 거쳐 일몰 조항을 도입하는 개정안을 마련해야 한다"고 촉구했다.안기종 대표는 필수의료 범위의 하위법령 위임에 반대하며, 명확한 진실 규명과 책임보험 체계의 개편을 촉구했다.■"환자 목소리도 배제…하위법령 위임 최소화·책임보험 정비해야"한국환자단체연합회 안기종 대표는 개정법 하위법령 마련 과정에서 환자단체의 참여가 배제됐다며 실질적인 환자 권리 보호 방안을 요구했다.그는 의료사고 심의위원회를 통해 업무상 과실이 없는 의사들이 불필요한 수사와 재판에서 빨리 벗어날 수 있도록 하는 취지에는 공감했다. 환자들 역시 길고 고통스러운 소송 과정을 원치 않기 때문이다.하지만 위원회가 형사처벌 면제의 기준이 되는 중대한 과실 여부까지 획일적으로 심의하는 것은 적절하지 않다고 짚었다.특히 고위험 필수의료 행위의 범위를 대통령령에 포괄적으로 위임한 것은 큰 문제라고 지적했다. 해당 범위가 넓어질수록 형사 특례 적용 대상이 무한정 확대될 수 있는 만큼, 중증 소아, 중증 외상, 고위험 분만, 응급 등 핵심 분야로 법률에 명시해 제한해야 한다는 설명이다.아울러 설명 의무에 대한 현장의 우려와 관련해선, 환자들이 원하는 것은 완벽한 법적 설명이 아니라 진실 규명과 진정성 있는 사과라고 강조했다. 사실을 명확히 알게 되면 굳이 형사소송까지 가지 않는 경우가 많다는 것.또한 안 대표는 의료사고 보상을 위한 책임보험 재원 마련 방식을 근본적으로 개편해야 한다고 제안했다. 현재 건강보험 수가의 상대가치점수에는 이미 의료사고 발생 시 환자에게 손해배상을 하기 위한 위험도가 반영돼 있다는 설명이다.안 대표는 "의료사고 심의위원회를 통해 업무상 과실이 없는 의사가 빨리 절차에서 벗어나도록 돕는 것에는 동의하지만, 중과실 여부를 심의위에서 판단해 형사처벌을 면제해 주는 방식은 맞지 않다"며 "고위험 필수의료 행위와 같은 중요한 기준을 법률이 아닌 대통령령에 위임하는 것도 부적절해 범위를 엄격히 제한해야 한다"고 지적했다.이어 "현재 건강보험 수가의 상대가치점수에는 의료사고 발생 시 환자에게 손해배상을 하기 위한 위험도가 이미 반영돼 매년 막대한 건강보험 재정이 지급되고 있다"며 "이 재원을 모아 책임보험을 충당하거나 별도로 관리하는 방안을 심도 있게 논의해야 한다"고 강조했다.신현두 과장은 형사 특례는 국민 생명 보호를 위한 결단이며, 향후 제도 시행 과정의 문제점은 보완해 나가겠다고 강조했다.■복지부 "의료진 특권 주는 법 아냐…생명 보호 위한 결단"반면 복지부는 고위험 필수의료 행위에 대한 기소 제한 특례가 의료인에게 특권을 주기 위함이 아니라고 반박했다. 이는 국민 생명과 직결된 필수의료 인력을 유지하기 위한 불가피한 조치라는 설명이다.복지부 의료기관정책과 신현두 과장은 고위험 필수의료 행위가 환자를 살리기 위한 선의의 목적으로 이뤄진다는 점을 강조했다. 상대적으로 열악한 처우에도 사명감으로 일하는 필수의료진에게 의료사고를 이유로 형벌까지 가한다면, 젊은 의사들의 기피 현상은 걷잡을 수 없이 악화할 것이라는 시각이다.정부가 입법 과정에서 관계 부처와 충분한 협의를 거쳤다는 점도 분명히 했다. 일각에서 제기된 졸속 입법 비판과 관련해, 초기에는 법무부와 경찰청 등에서도 반대 의견이 있었으나 제도의 필요성을 설득해 합의를 끌어냈다는 설명이다. 단순한 지시 이행이 아닌, 국민 전체의 건강과 생명을 보호한다는 공익적 목적을 우선해 법안을 추진했다는 것.다만 논란이 되는 중과실 규정에 대해선 일부 보완 필요성을 인정했다. 당초 추상적인 중과실 기준으로 판단하도록 구상했으나, 입법 과정에서 현재의 형태로 수정됐다는 설명이다.향후 제도 시행 과정에서 구체적인 문제점이 발견되면 추상적 중과실 기준으로 재정비하는 등 지속적인 법 개정을 추진하겠다는 방침이다.신 과장은 "고위험 필수의료 행위는 환자를 살리기 위한 헌신임에도 사고 발생 시 국가가 형사처벌까지 한다면 젊은 의사들의 기피는 심화할 수밖에 없다"며 "이는 결국 우리나라 필수의료의 심각한 위기로 돌아온다"고 우려했다.이어 "해당 법안은 의료인에게 특권을 주려는 것이 아니라 국민의 건강과 생명을 지키기 위한 공익적 결단"이라며 "향후 제도를 시행하면서 논란이 되는 중과실 부분 등 부족한 점은 지속적으로 개정해 보완하겠다"고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 글로벌 메디컬 에스테틱 기업 클래시스가 자사 에너지 기반 장비(EBD) 포트폴리오에 전용 스킨부스터를 결합, 통합 메디컬 에스테틱 솔루션 구축에 나선다.10일 클래시스는 자사 EBD와 연계해 시너지를 낼 수 있는 항산화 스킨부스터 '슈링크 유니버스 빌리로빈 앰플'을 출시했다고 밝혔다.클래시스가 자사 에너지 기반 장비와 연계해 시너지를 낼 수 있는 항산화 스킨부스터를 출시했다.이번 신제품은 슈링크 유니버스, 볼뉴머 등 기존 클래시스의 전문관리 플랫폼과 병행해 피부 컨디션 개선을 돕는 복합 솔루션이다. 단순한 기기 시술을 넘어 장비와 스킨부스터를 결합한 통합 관리로 시장 내 경쟁력을 높이겠다는 구상이다.앰플의 핵심 성분인 '메톡시피이지-36빌리루빈아마이드'는 강력한 항산화 특성으로 의학 및 과학계의 주목을 받아온 물질이다. 그동안 낮은 수용성과 불안정성 탓에 실제 제품화에 한계가 있었으나, 클래시스는 독자적인 나노입자 기술을 적용해 피부 흡수가 용이한 형태로 이를 개선했다는 설명이다.클래시스는 해당 제품이 피부 산화 스트레스를 완화하고 피부 진정을 돕는다고 설명했다. 전문 관리 과정에서 물리적, 화학적 자극으로 발생할 수 있는 피부 장벽 손상을 개선하는 데 기여할 것이라는 진단이다.또 기존 자사 비타민C 앰플 대비 높은 항산화 성분과 7종 펩타이드 복합체를 함유해 전반적인 피부 상태 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대했다.앞서 클래시스는 지난해 4월 빌리루빈 플랫폼 관련 기술 협력을 맺고 이번 제품 개발을 추진해 왔다. 향후 초음파, 고주파, 레이저 장비 등 기존 포트폴리오에 스킨부스터를 더한 통합 메디컬 에스테틱 솔루션으로 글로벌 시장 내 입지를 굳힌다는 계획이다.클래시스 관계자는 "이번 신제품은 슈링크 유니버스나 볼뉴머와 같은 클래시스의 에너지 기반 플랫폼과 연계 가능한 스킨부스터 솔루션이다"라며 "리프팅 중심의 접근을 넘어, 피부 컨디션까지 지원하는 복합 솔루션으로 활용될 것을 기대한다"고 전했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 비영리 민간단체 드림스드림과 파키스탄지속가능발전연구원(PSDI)이 파키스탄 현지에 전문 의료인 양성을 위한 학교를 설립하며 K-의료 시스템 전파에 나선다.10일 드림스드림과 PSDI는 지난 7일 서울 서초구 리젠메디칼타워에서 '파키스탄 의료인재 양성 학교 건립 및 운영을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이번 사업은 드림스드림이 건립하는 388번째 학교로, 로마서 8장 28절 구절에서 영감을 받아 'DD Project 388'이라는 명칭으로 추진된다.드림스드림과 파키스탄지속가능발전연구원이 파키스탄 현지에 전문 의료인 양성을 위한 학교를 설립한다.양 기관은 이번에 설립될 학교를 향후 의과대학으로 발전시킨다는 공동의 비전을 세웠다. 1885년 교육기관으로 출발해 세계적인 의료기관으로 성장한 세브란스병원의 성장 모델을 벤치마킹해 단계적인 도약을 도모한다는 계획이다.이를 위해 드림스드림은 학교 건립을 위한 재정 모금과 건축, 의료인재 양성 교육 지원 및 정보·기술 노하우 공유를 담당한다. PSDI는 파키스탄 정부와의 협력 및 행정 절차 지원, 부지 확보, 학교 운영 시스템 구축, 현지 네트워크 관리 등 제반 인프라 구축과 운영을 맡게 된다. 협약 기간은 5년으로, 만료 30일 전까지 서면 통보가 없으면 동일한 조건으로 자동 갱신된다.이번 프로젝트는 단체 설립 후 초·중등 교육시설 위주로 사업을 전개해 온 드림스드림이 제3세계에 전문 의료인 육성 학교를 짓는 첫 사례다.운영비 지출 없이 280여 명의 재능기부를 통해 후원금 100%를 건축에 투입해 온 드림스드림은 2013년 10월 네팔을 시작으로 현재 50여 개국에서 377개 학교 건립을 추진하고 있다. 2050년까지 오지에 1만 개의 학교를 세운다는 목표를 가지고 있다.파트너로 나선 PSDI는 송종환 전 주파키스탄 대사와 이재철 반에이치클리닉 원장 등이 주축이 돼 설립한 민간 협력기구다. 교육 및 의료·보건, 산업 분야에서 한국과 파키스탄 간 교류 사업을 활발히 전개하고 있다. 앞서 지난 4월엔 굿네이버스 경기남부사업본부와 파키스탄 태양광 식수위생 지원 협약을 맺기도 했다.드림스드림 임채종 이사장은 "드림스드림이 50여 개국에서 377개 학교 짓기를 추진하고 있지만, 제3세계에 전문 의료인 양성을 위한 학교를 세우는 일은 드물다"며 "140년 전 한국이 아무런 대가 없이 의료선교사를 받았듯, 이제는 우리가 그 은혜를 파키스탄으로 흘려보낼 수 있게 됐다"고 설명했다.PSDI 이재철 회장은 "교육은 한 사람을 변화시키고, 의료는 한 생명을 살린다"며 "드림스드림과 함께 추진하는 DD Project 388을 통해 파키스탄에 의료인 양성 학교를 세움으로써 수많은 사람을 변화시키고 수많은 생명을 살리게 될 것"이라고 말했다.PSDI 무다사르 알리 치마 부회장은 "고향 구지란왈라에는 전문 의료인 양성 학교가 절대적으로 필요하다"며 "파키스탄에 세워질 학교에서 K-의료 시스템으로 양성되는 인재들은 파키스탄을 넘어 아프가니스탄, 이란, 인도 같은 주변 국가에까지 선한 영향을 끼치게 될 것"이라고 강조했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 딥노이드는 자사 공동창업자인 김태규 전 전무이사가 보유하던 주식 158만 9980주(발행 주식 총 수의 5.41%)가 정창용 씨 및 2개 법인에 장외 매도됐다고 10일 밝혔다. 이번 거래를 통해 공동창업자의 잔여 지분이 우호 투자자에게 전량 매도되면서 추가 매도 가능성에 따른 오버행 우려가 해소됐다는 평가다.딥노이드 공동창업자가 보유하던 주식 158만 9980주가 우호투자자에 장외 매도됐다.정 씨는 딥노이드 창업 초기부터 회사와 인연을 맺어 온 투자자다. 그간 회사의 성장 과정을 가까이서 지켜보며 기술력과 중장기 성장 가능성을 높게 평가해 이번 지분을 확보한 것으로 전해졌다.한편, 정 씨는 장외매수 이후 2만 2243주(발행주식총수의 0.08%)를 추가로 장내매수하며 우호지분을 확대했다.딥노이드 관계자는 "창업 초기부터 회사를 깊이 이해하고 신뢰해 온 주주가 최우식 대표와의 깊은 신뢰를 바탕으로 지분 확보에 나선 것"이라며 "공동창업자의 잔여 지분이 우호 투자자에게 전량 매도되면서 기존 오버행 우려가 해소된 만큼 강화된 경영 안정성을 바탕으로 의료AI 경쟁력 강화와 중장기 성장에 더욱 집중할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 올해 의과대학 입시에서 지방권 의대 선발 인원의 70% 가까이가 지방 학생으로 채워지면서, 서울 및 수도권 학생들의 의대 진학이 역대 가장 어려워질 전망이다.9일 종로학원에 따르면 2027학년도 전국 39개 의대 선발 인원 3508명 중 49.4%인 1734명이 지방 학생으로만 선발됐다. 이는 역대 최대 비율이다.그동안 연도별 전국 의대의 지방권 학생 선발 비율 및 인원은 ▲2022학년도 25.4%(766명) ▲2023학년도 32.1%(967명) ▲2024학년도 34.0%(1025명) ▲2025학년도 42.7%(1913명) ▲2026학년도 40.8%(1232명) ▲2027학년도 49.4%(1734명) 등 상승세다.2025학년도 의대 모집 정원이 일시적으로 확대됐던 특수 상황을 고려하면, 2027학년도의 지방권 선발 규모는 사실상 역대 최대 수준이다.또 지방권 27개 의대로 범위를 좁히면 전체 선발 인원 2490명 중 지방권 학생 선발 인원이 1734명으로 69.6%를 차지한다.특히 지방 의대 지방 학생 선발 비율은 2022학년도 38.0%를 시작으로 ▲2023학년도 47.9% ▲2024학년도 50.7% ▲2025학년도 59.9% ▲2026학년도 61.0% ▲2027학년도 69.6%까지 매년 급상승했다.반면 전국 단위 선발 인원은 1752명(49.9%)에 그쳐 역대 최저치를 기록했다. 전국 단위 선발 비율은 2022학년도 74.6%에서 ▲2023학년도 67.9% ▲2024학년도 66.0% ▲2025학년도 57.3% ▲2026학년도 59.2% ▲2027학년도 49.9%로 급감했다.이에 따라 서울권 학생이 지원 가능한 선발 규모 역시 2022학년도 2247명에서 2027학년도 1752명으로 인원과 비율 모두 크게 쪼그라들었다.권역별 지역 학생 선발 비율은 호남권 4개 의대가 77.3%로 가장 높았다. 이어 ▲제주 1개교 76.5% ▲부산·울산·경남 6개교 73.7% ▲대구·경북 5개교 70.9% ▲충청 7개교 69.6% ▲강원 4개교 46.4% 순으로 나타났다.대학별 선발 비율은 동아대가 84.8%로 가장 높았고 ▲전남대(84.0%) ▲경상국립대(83.7%) ▲원광대(83.6%) ▲동국대 WISE(83.3%) ▲부산대(80.8%)가 뒤를 이었다.지방권 지역인재 전형은 2023학년도부터 강원·제주 20%, 나머지 권역 40% 의무 적용이 시행된 이후 각 대학이 의무 비율보다 매년 높게 선발하며 규모를 키우는 추세다.여기에 2027학년도부터 지역의사제가 도입돼 지방권 문호가 더욱 넓어졌다. 기존 지방권 27개 의대 지역인재 선발 규모는 전년 1232명에서 1268명으로 36명(2.9%) 늘어났다.여기에 지역의사제 466명이 추가돼 전년 대비 총 502명(40.7%)이 급증했다. 이 같은 지역인재 및 지역의사제 지원 자격은 해당 지역 중·고등학교 출신으로 제한된다.이에 따라 지방 학생들은 수도권 의대, 지방권 지역인재, 지방권 지역의사제 전형 등에 동시 지원할 수 있어 의대 진학이 역대 가장 수월해진 구도가 형성됐다.반면 서울권 출신 학생들에게는 2027학년도가 역대 가장 어려운 입시가 될 전망이다. 향후 지방 국립대 등에 등록금 지원까지 이뤄질 경우, 지방 상위권 학생들의 지방 의대 쏠림 현상은 더욱 심화할 것으로 예상된다.종로학원 임성호 대표는 "2027학년도 의대 입시는 서울 학생에겐 역대 가장 어려운 반면, 지방 학생에게는 가장 쉬워진 구도"라고 분석했다.이어 "지방권 학생들은 서울 등 수도권 의대, 지방권 지역인재, 지방권 지역의사제 전형 등에 모두 동시 지원할 수 있고 문호도 역대 대폭 확대된 상황"이라며 "향후 지방 국립대 등 등록금 지원까지 이뤄질 경우 지방 상위권 학생이 지방 의대 지원에 더 몰릴 수도 있다"고 내다봤다.

어느 순간부터 인공지능 없이 글 쓰는 법을 잊어버렸다.동아리 톡방에 공지를 올리기 전에도, 교수님께 이메일을 쓰기 전에도, 밤새 작성한 보고서를 제출하기 전에도 인공지능의 검수를 받는 일은 이제 일상이 되었다. 제미나이나 챗GPT의 "이 정도면 매끄럽고 완성도 높은 글입니다"라는 승인이 없으면 솔직히 내 글에 선뜻 자신이 서지 않는다. 얼마 전, 예전에 작가를 꿈꾸며 노트북 구석에 끄적여두었던 소설 구상을 꺼내어 보았다. "몸이 아픈 사람에게 장기를 기증하듯, 마음이 아픈 사람에게 기억을 기증하면 어떨까?"라는 생각에서 출발했던 이야기다. 문득 호기심이 생겨 AI에게 동일한 글감을 주고 "가장 흡입력 있고 더 읽고 싶어지는 소설의 첫 시작을 200자 내외로 써달라"고 요청했다.다음은 두 개의 원고다.A. 기억기증자를 찾습니다.누군가에게 손을 내밀고 싶었던 기억, 누군가 손을 내밀어 주기를 바랐던 기억, 금방이라도 터져버릴 것만 같았던 기억, 내 속에 아무것도 남아 있지 않았던 기억, 모든 것을 부수어 버리고 싶었던 기억을 찾습니다.진한 기억, 옅어진 기억, 따뜻한 기억, 차가운 기억, 달콤한 기억, 어떤 맛의 기억이든 괜찮습니다.기증하시는 기억으로 사람을 사람답게 만들겠습니다. 기억 기증을 원하시는 분께서는 아래 번호로 연락하여 주시기 바랍니다.B. 스무 살의 겨울, 나는 내게 가장 눈부셨던 바다의 기억을 잘라내어 팔았다. 다음 날 거짓말처럼 파도 소리가 귓가에서 사라졌고, 대신 내 통장엔 석 달 치 월세가 찍혔다.사람들은 묻는다. 어떻게 가장 소중한 걸 버릴 수 있냐고. 하지만 절망에 짓눌린 누군가에겐 내 흘러간 행복이 살아갈 단 하나의 숨구멍이 된다. 오늘 밤, 또 한 번 내 유년의 온기를 사러 올 손님을 기다린다."기억을 삽니다. 당신의 가장 아름다운 순간으로 내 오늘을 견딜 수 있게"둘 중 어느 것이 사람이 쓴 글이고, 어느 것이 AI가 쓴 글일까? 블라인드 테스트처럼 던져지는 이런 질문은 요즘 기술 행사나 강연에서 단골로 등장하는 소재다.사실 답은 간단하다. A는 내가 예전에 직접 고민하며 썼던 원고이고, B는 AI가 출력해낸 문장이다. 하지만 내가 정말 정답보다 중요하게 생각하는 건 '그래서 둘 중 무엇이 더 좋은가?'에 대한 판단이다. 글을 생성해내는 건 AI의 영역이라 쳐도, 그것이 좋은지 나쁜지 가치 판단을 내리는 건 여전히 인간의 몫이어야 하지 않을까?나 역시 평소 습관처럼 AI에게 두 문단을 보여주고 "100점 만점으로 객관적으로 평가해줘"라고 부탁해 보았다. AI는 망설임 없이 A에게 72점, B에게 94점을 주었다. B의 서사가 더 감성적이고 몰입감이 높다는 이유였다.하지만 나는 B를 읽는 내내 찜찜함을 지울 수 없었다. 특유의 전형적이고 매끄러운 AI식 문체도 어색했지만, 무엇보다 서사의 개연성에 의문이 들었기 때문이다. 나는 AI에게 다시 물었다."근데 B에서 주인공은 바다의 기억을 '팔았다'고 했는데 왜 귓가에서 파도 소리가 사라지는지, 그리고 기억을 파는 입장인데 왜 제일 마지막에 남을 향해 '기억을 삽니다'라고 말하는지 논리적으로 잘 이해가 안 돼"그러자 AI는 기다렸다는 듯 태도를 바꾸며 자신의 오류를 인정하더니, 점수를 다시 수정해 내놓았다.A: 85점 / B: 58점이 피드백이 정당한지 여부를 떠나서, 한 순간에 평가를 번복하는 AI의 변덕스러움을 보며 약간의 서운함을 느꼈다. AI는 너무나 쉽게 내 질문의 뉘앙스에 길들여지고, 내가 원하는 방향으로 자신의 '의견'을 맞춰버린다. 문제는 내가 이런 AI의 판단에 계속 의존하다 보면, 결국 '내가 무엇을 좋다고 느끼는지'에 대한 감각과 취향 자체가 흐릿해질 수밖에 없다는 것이다.AI가 나보다 훨씬 빠르게 문장을 다듬고, 그럴듯한 아이디어를 내놓으며, 매끄러운 결과물을 만들어낼 수 있다는 사실은 인정해야 한다. 그러나 딱 거기까지인 것 같다. 이 글이 정말 내 마음을 울리는지, 이 아이디어가 진짜 살아있는 가치가 있는지 알아보는 눈까지 AI에게 내어주고 싶지는 않다.정제되지 않은 투박함, 정답에서 살짝 비껴간 엉뚱한 상상력, 그리고 막막한 백지 앞에서 밤새 고민한 끝에 빚어낸 나만의 문장을 온전히 받아들이는 마음. 우리는 이 모든 과정을 '취향'이자 '가치관'이라 부른다.생성하는 능력보다 무서운 것은 판단하는 능력, 즉 취향을 잃어버리는 일이다.가치관은 끊임없이 스스로에게 질문을 던지고, 고집을 부려보기도 하고, 때로는 잘못된 생각에 좌절하거나 타인의 의견에 흔들려보는 치열한 과정을 거치며 단단해진다. 그 고민의 시간 속에서 비로소 "나는 이것이 좋다", "이것은 마음에 들지 않는다"고 말할 수 있는 자신만의 기준이 생긴다.AI가 아무리 완벽하고 화려한 문장을 작성해 준다 한들, 그것이 내 마음을 흔들지 못한다면 "별로"라고 털어놓을 수 있는 용기. 나만의 감각으로 가치 판단을 내릴 수 있는 독자적인 '취향'을 지켜내는 것.인공지능을 쓰지 말자는 거창한 주장을 하고 싶은 것은 아니다. 나 역시 앞으로도 끊임없이 AI에게 아이디어를 묻고 문장을 다듬어 달라고 부탁할 테니까. 다만 AI가 만들어낸 수많은 선택지 앞에서 이것이 정말 좋은지, 내 마음에 울림을 주는지 스스로 판단할 수 있는 가치관만큼은 내려놓고 싶지 않다. AI가 대신 써줄 수 없는 것은 결국 '무엇이 좋은지'를 알아채는 나만의 눈, 그 취향일 테니까. 

[메디칼타임즈=김승직 기자] 사고(事故): 뜻밖에 일어난 불행한 일.범죄(犯罪): 법규를 어기고 저지른 잘못.이 두 단어는 누군가 타인에게 피해를 주는 부정적인 결과를 낳았을 때 사용된다. 다만 그 누군가가 의도적으로 그 결과를 내려고 했는지에 따라 용처가 달라진다.다만 복잡한 현대 사회에선 사고와 범죄의 의미가 혼동되는 경우가 많다. 의도치 않은 일이라고 해도 그 결과가 누군가의 생명이나 신체적 피해로 이어지면, 피해자나 대중은 이를 범죄와 다름없이 받아들이곤 한다.특히 의료 행위나 운전·산업 현장 등 사람의 생명과 신체를 다루는 직업군에선 훨씬 높은 수준의 주의 의무가 요구된다. 따라서 이 의무를 다하지 못해 사고가 발생했다고 판단되면 '업무상 과실치사상'이라는 범죄의 영역으로 넘어가게 된다.다만 현재 의료사고를 두고 논란이 이는 지점은, 그 결과가 '순수한 사고'에 의한 것인지, 아니면 주의 의무를 다하지 못한 '과실'인지를 명확히 하기 어렵다는 것이다.하지만 의료계에선 최근 국회에서 이뤄진 의료사고 이력 명시 제도 관련 논의가 그 경계를 허물고 있다는 지적이 나온다.지난 29일 국민의힘 이소희 의원 주최로 열린 국회 토론회에선, 고의적이거나 중대한 과실이 인정돼 실형·집행유예 등 형사 처벌을 받은 의료사고를 공개하는 방안이 다뤄졌다. 이를 통해 환자의 알 권리를 보장하는 한편, 의료사고 재발 방지를 위한 안전망을 구축해야 한다는 취지다.하지만 환자마다 제각각인 인체를 다루는 의료 행위는, 본질적으로 불확실성을 내포한다는 게 의료계 우려다. 환자를 살리기 위해 최선을 다했음에도 발생하는 불가항력적인 사고가 형사 고소로 이어져 범죄가 될 수 있다는 것.더욱이 수천 건의 고난도 수술을 집도하는 의사와, 중증 환자를 보지 않는 분야 의사의 임상적 위험도 차이는 크다. 의료사고에 대한 정의조차 명확하지 않은 상황에서 그 이력을 낙인처럼 공개한다면, 의료진은 고위험 수술이나 응급·중증 환자 진료를 기피할 수밖에 없다.물론 환자단체의 주장처럼 환자의 알 권리와 의료인 선택권을 보장해야 한다는 주장은 이해한다. 과거 중대 의료과실이나 무면허 대리수술 등 안타까운 사건들이 반복됐음에도, 현행 체계에서는 환자가 사전에 위험성을 인지할 방법은 없다시피 하다.현장 의사들 역시 본인들도 파렴치한 범죄자들과 한 공간에서 일하는 것이 소름 끼친다고 입을 모은다. 의도를 가지고 문제를 일으킨 범죄자들을 처벌해야 한다는 데 이견을 가진 이들은 없다.하지만 모든 판결 이력을 기계적으로 공개하는 방식이 적절하다고 보기 어렵다. 이런 접근방식은 환자를 살리기 위해 사선에 뛰어든 의사와 부도덕한 범죄를 저지른 의사를 같은 선상에 놓는 오류를 낳는다.규제가 명확한 기준 없이 행정 편의주의적으로 도입될 때 발생하는 사회적 비용은 결국 우리 모두가 책임져야 한다. 그 책임이 필수의료 붕괴라면 더욱 깊은 고민이 필요하다. 정부 관계자가 자칫 빈대 잡으려다 초가삼간 태우는 격이 될 수 있다며 신중한 태도를 보인 것과 같은 맥락이다.의료는 환자 생명과 직결되는 영역인 만큼 투명한 정보 공개는 중요하다. 하지만 관련 제도가 의사로 해 고난도 진료를 회피하게 만드는 가림막이 돼선 안 된다. 환자의 안전망을 지키면서도 현장의 의료진이 소신껏 진료할 수 있는 합리적인 논의를 기대한다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 임상 현장에서 감염 관리의 중요성이 커지는 가운데 이를 일체형키트(RTU) 주사제 등 특수 제형으로 대처하려는 움직임이 확산되고 있다.하지만 최근 제네릭 약가 인하 정책 등에 특수 제형 주사제까지 휘말리면서 오히려 약가 인하 위협에 놓였다는 지적이 나오고 있는 상황. 해외 선진국에서 독립 코드 신설 등 보상 체계를 마련하고 있는 것과 반대 방향으로 가고 있다는 비판이다.관련 의료기기 업체들은 일체형키트 주사제가 현행 약가 제도상 제형의 특수성을 온전히 인정받지 못하고 있다며 반발하고 있다. 기업들이 말하는 제품은 약제가 든 작은 병을 생리식염수 등에 체결하는 방식으로, 직접 주사할 필요가 없어 공기 노출 없이 무균 조제가 가능하다.일체형키트 주사제 등 특수 제형이 일반 주사제와 같은 분류 코드로 묶이면서 함께 약가 인하 대상이 될 수 있다는 업계 우려가 나온다 . 일반 주사제와 차이가 있는 특수 제형이지만, 같은 분류 코드로 묶이면서 함께 약가 인하 대상이 될 수 있다는 업계 우려가 나온다. 높은 제조 원가와 임상적 유용성에도 불구하고 일반 제형과 동일한 단가 산정 방식이 적용되고 있는 것.현재 정부는 기등재 의약품 약가 재평가로 제네릭 주사제 상한금액을 단계적으로 인하하는 방안을 추진 중이다. 이에 따라 관련 주사제 상한금액이 기존 53.55%에서 단계적으로 45%까지 인하될 전망이다.아직 관련 고시나 공고가 확정되지 않았으나, 일반 제형과 명확한 차이가 있는 일체형키트 주사제가 동일 분류로 엮여 덩달아 약가 인하 대상이 될 수 있는 상황인 것. 현행 제형 분류 코드는 일체형키트를 기존 병·바이알·앰플 제형과 동일한 주사제(IJ)로 묶어 두고 있다.일체형키트 주사제가 우대 정책에서 제외될 수 있다는 것도 이중고다. 정부는 필수 의약품 안정적 공급을 위해, 3개사 이하가 공급하는 제품을 국내에서 전 공정 직접 제조할 경우 약가를 가산해 주는 우대 제도를 마련했다.일체형키트 주사제 역시 항생제 등 필수 의약품을 결합하는 제품이다. 하지만 반제품을 공급받아 조립·완성하는 방식 때문에 전 공정 자체 제조로 인정받지 못해 우대 대상에서 제외될 소지가 있다.반면 해외에선 일체형키트 주사제에 대해 여러 가산 제도를 운용하고 있는 것으로 나타났다. 관련 제형이 조제 과정에서 발생하는 주사침 찔림 사고 및 2차 감염 및 투약 오류 등을 방지하는 장점을 인정한 것.구체적으로 유럽 주요국과 일본 등 제약 선진국은 보건의료기술평가(HTA)와 예외 보상제도를 통해 일체형키트의 특수성을 제도에 반영하고 있다.일례로 유럽 국가들은 포괄지불체계(DRG)를 운영하면서도, 경제성 분석 및 병원 조달 평가 시 투약 과정에서 발생하는 총치료비용과 운영 효율성을 종합적으로 고려하고 있다. 병원 조달 단계에서 최고가치낙찰제(MEAT)를 통해 단가 외에도 무균 조제 단순화, 의료진 안전성, 운영 효율성 등을 종합 평가해 구매 의사결정에 반영하는 식이다.일본은 명시적인 제형 가산 제도를 운영하고 있다. 약가산정기준 보정가산을 통해 주사제 중 키트 제품에 대한 원재료비 기본 특례를 적용하는 식이다. 나아가 환자 감염 위험 경감, 조제 과오 방지 등 유용성이 인정되면 5%의 시장성 가산을 추가로 부여한다.이에 국내에서도 특수 제형의 특성을 반영할 수 있는 제도적 논의가 필요하다는 목소리가 나온다. 원가 보전이 어려운 약가 구조가 지속될 경우 기업의 수익성이 악화, 관련 제품이 생산 중단될 위기에 처하기 때문이다.이는 관련 기업의 신제품조차 출시를 포기하게 만들어, 결국 제약산업 파이프라인 확장을 가로막는 결과로 이어진다는 우려다.이를 막기 위해 일체형키트 주사제에 독립적인 제형 분류 코드를 부여하는 방안이 필요하다는 목소리다. 특수 제형의 원가와 부가가치를 고려하는 약가 산정 특례 기준에 대한 논의가 필요하다는 것. 의료기관 감염 관리 평가 시 키트 주사제 도입 병원에 가산점을 부여하는 등 간접적인 방안도 제시된다.이와 관련 제약산업계 한 관계자는 "일체형키트는 임상 현장의 감염 관리를 돕고 간호사 등 의료진의 업무 부담을 획기적으로 줄여주는 안전한 제형"이라며 "하지만 획일화된 현행 약가 제도에선 원가조차 보전하기 어려워 기존 제품의 생산 유지나 추가 파이프라인 개발에 차질이 불가피하다"고 토로했다.이어 "일본이나 유럽처럼 특수 제형이 가져오는 경제적, 사회적 비용 절감 효과를 인정하는 합리적인 보상 체계가 시급하다"며 "단순 약가 산정을 넘어 환자와 의료진에게 안전 인프라로서 가치를 평가받고 안정적인 공급망을 유지할 수 있도록 정부 차원의 제도 개선이 필요하다"고 전했다.

[메디칼타임즈=김승직 기자] 인공지능(AI) 기술이 의료 현장에 깊숙이 침투하고 있는 가운데 가장 큰 한계로 지적되고 있는 환각 현상을 억제하는 것이 최대 과제로 떠오르고 있다.이에 대해 전문가들은 현실 세계를 이해하는 AI 모델이 시급하다고 입을 모으며 파편화된 데이터 수집을 위한 도구 마련을 촉구했다.31일 대한의료인공지능학회는 의료인공지능 개발자 및 의대생 대상 워크숍을 개최하고 의료 AI의 실제적 한계를 극복하기 위한 최신 기술 동향과 발전 방향을 점검했다.대한의료인공지능학회 워크숍에서 참석자들이 의료 AI의 실무적 한계 극복과 발전 방향을 모색했다.■맹목적 벤치마크 지양해야…인간이 '좋은 AI' 평가 기준첫 발제자로 나선 연세대학교 강민석 교수(전 구글 딥마인드 연구원)는 책임 있는 AI 개발을 위한 올바른 평가 방법론과 가이드라인을 제시했다. 단순히 성능 지표를 끌어올리는 것을 넘어 안전성과 신뢰성, 공정성을 포괄하는 개발이 필요하다는 설명이다.강 교수는 대중적으로 알려진 챗봇 아레나 등 벤치마크 테스트 1위 모델이 무조건 가장 우수한 모델은 아니라고 짚었다. 연구진이 평가 프롬프트를 분석한 결과, 코딩이나 AI 기술 등 특정 분야에 편중돼 있거나 지나치게 단순한 질문들이 다수를 차지하고 있었다는 것.수학 문제를 잘 푸는 모델과 글쓰기를 잘하는 모델이 다르듯, 범용 리더보드 순위보단 의료나 영상 분석 등 실제 사용자 목적에 맞는 데이터셋 구성이 좋은 AI의 요소라는 설명이다.연세대 강민석 교수는 발제를 통해 수치 중심 평가를 벗어난 인간 중심의 맞춤형 AI 평가 기준을 제시했다.또 그는 생성형 AI 모델은 정답 유무로 단순 평가하기 어렵다고 말했다. 이에 LLM을 심사관으로 활용하는 평가 방식이 쓰이기도 하지만, 이 역시 편향이 발생할 수 있어 맹신해선 안 된다는 부연이다.이를 보완하기 위해 에러 컴퍼레이터와 같은 시각화 시스템을 도입, 사람이 직접 개별 사례를 훑어보며 모델의 실패 원인과 패턴을 분석하는 과정이 필수적이라는 것. 특정 답변 구조를 선호해 좋은 평가를 받은 것은 아닌지 가설을 세우고 지속해서 검증해야 한다는 제언이다.강 교수는 "단순히 벤치마크 테스트에서 1등을 차지했다고 해서 모든 상황과 사용자에게 좋은 AI라고 단정할 수는 없다"며 "AI 모델을 평가할 때는 수치에만 의존할 것이 아니라 실제 개발자와 사용자가 개별 사례를 세밀하게 분석하고 가설을 검증해야 한다. 이렇게 지속해서 데이터를 정제해 나가는 인간 중심의 접근이 무엇보다 중요하다"고 강조했다.KAIST 김승룡 교수는 발제를 통해 실제 지도 데이터로 시공간적 단절을 극복한 서울 월드 모델 구축 과정을 설명했다.■현실 세계 이해하는 '월드 모델'…실제 데이터로 한계 극복이어진 세션에서는 KAIST 김승룡 교수가 비디오 생성 모델에서 현실 기반 월드 모델로의 진화 과정을 조명했다. 기존 텍스트 기반 생성 모델이 단순히 프레임을 만들어내는 것에 그쳤다. 하지만 최근 월드 모델은 특정 행동을 입력했을 때 환경이 어떻게 변화할지 예측해 비디오로 구현하는 단계로 발전했다는 설명이다.특히 김 교수는 이미지와 영상을 다루는 AI의 설계가 최신 신경망 구조인 디퓨전 트랜스포머(DiT)로 재편됐다고 짚었다. 이에 대규모 데이터를 학습시킬수록 성능이 비례해서 높아지는 이점이 극대화됐다는 진단이다. 나아가 시각, 텍스트, 오디오, 행동 데이터를 하나의 인공지능망에서 통합해 처리하는 옴니모달 형태로 기술이 고도화되고 있다는 것.다만 기존 월드 모델들이 그럴듯한 가상의 세계를 만들어낼 뿐, 실제 물리적 세계를 반영하지 못하는 한계가 있다고 지적했다. 이를 극복하기 위해 연구팀은 120만 개에 달하는 네이버 지도 스트리트 뷰 데이터를 활용해 실제 서울을 배경으로 한 모델링 연구를 진행했다.이렇게 실제 지도를 연속된 영상 모델로 구현하는 과정에서 시공간적 단절 극복의 중요성을 깨달았다는 설명이다. 구체적으로 연구팀은 촬영 시점이 달라 발생하는 동적 사물 혼재 문제는 모델이 정적인 배경만 학습하도록 강제하는 크로스 템포럴 페어링 기법으로 해결했다.이와 함께 일정 간격으로 촬영된 이미지 사이의 공간적 단절은 키 프레임을 강제로 보간하는 방식으로 부드러운 시뮬레이션 환경을 구축했다.이런 실제 데이터 기반 월드 모델은 자율주행 에이전트 외에도, 특정 지역의 홍수처럼 가상 재난 시나리오를 현실감 있게 시뮬레이션하는 등 다양한 목적에 활용될 수 있다는 기대다.고려대 이정범 교수는 발제를 통해 LLM 내부의 신뢰성 헤드를 활용해 의료 AI의 환각 현상을 억제하는 기술을 발표했다.■치명적인 의료 AI 환각 현상…'신뢰성 헤드'로 팩트 잡는다고려대학교 컴퓨터학과 이정범 교수는 거대언어모델(LLM)과 시각언어모델(VLM)의 환각 현상을 분석하고 이를 억제하는 방안을 발표했다. 의료 도메인에서는 AI가 단 1초라도 잘못된 정보를 생성할 경우 의사의 최종 진단에 치명적인 영향을 미칠 수 있어 신뢰성 확보가 필수적이라는 진단이다.이 교수는 AI의 핵심 구조(트랜스포머) 내부에 존재하는 수천 개의 정보 처리 단위 중 일부가 정보의 사실 여부를 판별하는 역할을 수행한다는 점을 규명했다. 데이터를 분류하는 분석 기법을 통해 확인한 결과, 특정 질문에 대한 정답이 진실인지 거짓인지 구별해 내는 소수의 신뢰성 단위(헤드)가 모델의 중후반부 신경망 연산 단계에 존재했던 것.이런 특성은 텍스트 기반 모델에 시각 등 복합적인 정보를 더해 목적에 맞게 추가 학습(파인튜닝)시키는 과정에서도 그대로 유지되는 것으로 나타났다.이에 연구진은 이 원리를 라바 메드(LLaVA-Med)와 같은 의료 특화 기반 AI 모델에 적용했다. 사실 판별 점수가 높은 정보 처리 단위의 비중을 높이고 점수가 낮은 단위들은 배제하는 선별 기법을 도입한 것이다. 이를 통해 막대한 비용이 드는 모델 재학습 과정 없이도 환각 현상을 효과적으로 억제하고 정확도를 높이는 데 성공했다.이 교수는 "의료 인공지능의 환각 현상은 진단 결과에 치명적인 오류를 초래할 수 있어 팩트에 기반한 응답 시스템 구축이 필수적"이라며 "모델 내부에 존재하는 소수의 신뢰성 헤드를 파악해 이를 가중시키는 방식으로 멀티모달 환경에서도 재학습 비용 없이 환각을 효과적으로 제어할 수 있다"고 분석했다.고려대 이상민 교수는 발제를 통해 피처 벡터를 활용해 프라이버시 침해 없이 의료 영상 분할 성능을 높이는 도메인 적응 기술을 소개했다.■파편화된 의료 데이터 한계…'데이터 조각'으로 도메인 적응고려대학교 컴퓨터학과 이상민 교수는 의료 영상에서 특정 부위를 분할(세그멘테이션)하는 과정에서 발생하는 데이터 환경 차이(도메인 시프트) 문제를 해결하기 위한 기술을 소개했다. 정답 데이터 없이도 새로운 환경에 AI를 적응시키는 방식이다.특정 병원이나 장비로 학습된 의료 영상 분석 모델은 다른 환경의 데이터를 만나면 데이터 특성 차이로 인해 성능이 크게 저하된다. 더욱이 이를 극복하기 위한 기존의 방식은 원본 데이터 공유가 불가능했다.이 때문에 프라이버시 문제, 새로운 환경마다 모델을 새로 구축해야 하는 확장성 문제, 새 데이터를 학습할 때 기존 정보를 잊어버리는 망각 현상 등의 한계가 있었다.이에 연구진은 AI망 전체를 다시 학습시키는 대신, 적용할 병원의 데이터만 활용해 아주 적은 연산 요소를 가진 핵심 데이터 조각(피처 벡터)을 생성하는 방식을 대안으로 제시했다. 실제 분석 과정에서 새로운 병원의 데이터가 입력되면 인공지능망 중간에 이 조각만을 추가해 영상을 분할하는 구조다.새로운 환경으로 정답지가 없는 한계를 극복하기 위해선 두 가지 변환 기법이 활용됐다. 주파수를 변환해 영상의 질감을 바꾸는 기법과 이미지를 회전시키거나 뒤집는 기하학적 변환을 적용한 뒤, 변환 전후의 분석 결과가 동일하게 유지되도록 모델을 학습시켰다는 설명이다.이 방식을 갑상선 및 경동맥 영상 분석에 적용한 결과, 적응 과정을 거치지 않았을 때 대비 16%, 기존 방식 대비 6~7% 이상의 성능 향상을 보였다. 컴퓨터 자원 소모량이 적어 현장의 소형 의료 기기(엣지 디바이스)에도 쉽게 적용할 수 있으며, 환자 개인별 맞춤형 세팅에서도 높은 정확도를 기록했다는 설명이다.이 교수는 "기존 방식은 데이터 프라이버시 문제와 모델 확장성, 그리고 새로운 데이터 학습 시 기존 정보를 잊어버리는 망각 현상 등의 한계가 컸다"며 "네트워크 전체를 수정하지 않고 타겟 도메인 데이터로 생성된 가벼운 피처 벡터만을 추가하는 방식을 통해 의료 데이터의 보안성을 유지하면서도 세그멘테이션 성능을 대폭 향상할 수 있다"고 설명했다.