국내 보건의료 분야 발전 방향을 모색하기 위해 데일리메디가 매년 주최하는 ‘대한민국 헬스케어 포럼’이 올해도 성황리에 개최됐다. 

지난 23일 진행된 '2025 대한민국 헬스케어 포럼'은 의료현장과 산업계 전반에 실질적 도움이 될 최신 AI 기술과 활용 전략을 공유하는 데 중점을 뒀다.

특히 ‘병원부터 제약사까지…챗GPT가 업무를 바꾼다’라는 주제 아래 헬스케어 종사자들이 업무 역량을 강화하고 보다 넓은 시야에서 업무 전략을 수립할 수 있도록 다양한 정보가 제공됐다. 

김남국 교수 "거대언어모델이 의료 혁신 가속화"

전기현 교수 "커스텀 GPT로 맞춤형 의학연구"

첫 번째 강연에 나선 서울아산병원 융합의학과 김남국 교수는 공학박사 출신으로, 의료영상과 인공지능 융합 연구를 선도하는 의료 AI 권위자다. 

그는 “거대언어모델(LLM)이 일반화되면서 의료현장의 혁신이 가속화될 것으로 기대한다”며 AI와 빅데이터가 전염병 대응부터 진료 전반까지 패러다임을 변화시키고 있다고 진단했다. 

특히 미국 킨사(Kinsa)의 실시간 체온계 데이터 수집 사례를 들어 “개별적으로는 가치가 없는 체온 데이터를 실시간으로 분석하면 전염병 확산 정도까지 알 수 있다”고 설명했다.

또한 LLM의 기술적 진화와 의료현장 적용을 소개하며 “멀티모달 LLM은 영상과 텍스트를 동시에 학습해 환자 판독문과 의료영상을 연결하며 더욱 똑똑한 모델 지능으로 발전한다”고 전했다. 

실제 서울아산병원에서는 AI가 암 환자 퇴원 요약지를 작성하는 시간을 3분의 1로 줄이고, CT 영상 판독 부담을 약 23% 감소시키는 등 실질적 성과도 나타났다.

김남국 교수는 “디지털 혁신을 바탕으로 스크리닝 진단과 치료, 의사의 업무를 돕는 AI 기술이 빠르게 발전하고 있다”며 미래 의료현장 변화를 전망했다.

두 번째 연자인 분당서울대병원 순환기내과 전기현 교수는 심혈관 질환 및 대사증후군 분야 권위자로, 임상 현장에서 환자를 치료하며 ‘챗GPT 의학연구 방법’ 강의로도 잘 알려져 있다. 

그는 ‘챗GPT를 활용한 의학연구’ 주제 강연에서 “생성형 인공지능은 처음 익히는 데 시간이 필요하지만 익숙해지면 연구 생산성을 획기적으로 높이고 시간을 크게 절약할 수 있다”고 말했다. 

특히 커스텀 GPT를 제작해 자신만의 연구 스타일과 데이터를 반영하는 맞춤형 AI를 활용하는 방법을 소개하며, “누구나 쉽게 제작 가능하므로 적극 활용하길 바란다”고 덧붙였다.

또한 AI가 문헌 검색과 딥 리서치를 지원하며, 출처와 링크를 실시간 제공해 허위 정보 생성 위험을 줄인 점, 연구 설계와 통계 분석, 시각화까지 AI가 지원하는 사례를 구체적으로 설명했다.

전기현 교수는 “지금까지 의학 연구현장은 ‘사각 바퀴’를 끌며 힘겹게 연구해 왔지만, AI라는 ‘원형 바퀴’를 도입하면 훨씬 빠르고 효율적인 연구가 가능하다”고 강조했다.

김화종 단장 "공공 의료 데이터 활용, 바이오 AI 주도권 확보"

나군호 소장 "AI가 의료인 역할 재정의…행정 업무도 혁신"

한국제약바이오협회 K-멜로디사업단 김화종 단장은 AI 연합학습 분야 전문가이자 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원 초대 원장을 맡고 있다. 

그는 ‘소버린 바이오 AI’ 구축의 필요성을 역설하며 “우리나라가 보유한 의료 데이터의 공공적 활용을 통해 ‘소버린 바이오 AI’ 체계를 구축해야 한다”고 강조했다. “

우선 데이터 접근성 문제를 한국에 기회가 될 수 있는 점으로 평가하며, 병원·제약사 데이터가 분산된 상황에서 개인정보 보호를 위한 ‘연합학습’ 기술 도입 방안을 소개했다. 

김화종 단장은 “개인정보를 직접 전송하지 않고도 고성능 모델을 만들 수 있는 방법”이라며 “국민의 동의를 얻어 데이터를 활용하고, 그 수익은 다시 공공에 환원하자”고 제안했다. 

이어 “신약 개발이라는 고부가가치 산업에 AI를 활용하는 것은 우리나라가 글로벌 바이오 시장에서 주도권을 쥘 수 있는 유일한 전략”이라고 덧붙였다.

네이버 헬스케어연구소 나군호 소장은 강연에서 "생성형 AI가 헬스케어를 포함한 전 산업을 근본적으로 뒤바꾸고 있다"고 진단하며 "인터넷·모바일을 합친 것보다 더 큰 변혁"이라고 평가했다.

특히 AI가 의료 전문가 역할 일부를 대체하며, 챗봇, 문서 자동화, 진료 데이터 분석 등에서 빠르게 활용되고 있다고 강조했다.

그는 미국 하버드대 부속병원 ‘메모라 헬스 플랫폼’ 사례를 들며 “환자 증상 분류부터 출산 후 관리, 원격 모니터링, 복약 알림 등 다양한 서비스가 AI를 통해 가능해졌다”고 설명했다. 

이어 "AI가 의료 데이터 기반으로 진단, 정보 요약, 진료 지원 등으로 진화 중이며, 공중보건 분야 감염병 조기 감지 및 AI 기반 진단 자동화 솔루션에도 활용될 전망"이라고 덧붙였다.

특히 나 소장은 한국형 챗GPT 기반 ‘케어콜 프로젝트’를 소개하며 “혼자 거주하는 어르신들의 안부를 AI 음성 엔진으로 체크해 만족도 90% 이상을 달성했다”고 말했다. 

그는 “AI가 사람의 감정을 파악하고, 섬세한 대응까지 가능해졌다”며 “오늘 AI가 가장 바보같은 AI다. 현재 AI의 IQ는 130으로, 멘사 회원을 곧 돌파할 것으로 보인다”고 말했다.

이번 포럼에서 발표된 4인의 전문가는 AI와 빅데이터, 그리고 의료 데이터 인프라가 미래 의료의 핵심 동력이 될 것임을 공통적으로 강조했다. 

이들은 기술적 진화와 현실적 과제를 함께 진단하며, 우리나라가 보유한 의료 데이터와 AI 역량을 국가 차원에서 전략적으로 활용할 필요성을 역설했다. 

특히 AI의 연구 생산성 증대, 임상 진료 지원, 바이오 산업 경쟁력 강화, 공중보건 혁신 등 다양한 분야에서 혁신이 가속화될 것으로 예견했다.