"의료AI, 2028년 전성기 맞이할 것...'AI 주권' 확보해야"

IT 혁신 주기, 10~15년 주기로 찾아와...기술 소개 후 산업화까지 6년 걸려
네이버, 음성 EMR 실증사업 진행 중...올해 말~내년에는 현장 보급 예정

최인환 기자 (choiih@medipana.com)2024-07-13 05:53

12일 서울 코엑스 'BIX2024' 전문세션 '생성형 AI 시대, 디지털헬스케어의 미래 전망'에서 패널 토론이 진행되고 있다. 왼쪽부터 고상백 연세대학교 원주의과대학 교수, 이영아 LG유플러스 전문위원, 정상태 법무법인 율촌 변호사, 나군호 네이버 헬스케어연구소장 (사진=최인환 기자)
[메디파나뉴스 = 최인환 기자] 생성형 AI 기술 발전에 따라 헬스케어 분야에서 진단, 치료, 예방 패러다임이 변화하는 가운데 2028년 의료AI가 전성기를 맞이할 것이라는 전망이 나왔다.

12일 서울 코엑스에서 열린 '바이오플러스-인터펙스 2024(BIX2024)' 전문세션 '생성형 AI 시대, 디지털헬스케어의 미래 전망'에서는 국내외 정책 방향과 기술 개발 현황을 분석하고, 글로벌 동향을 바탕으로 디지털 헬스케어의 현재와 미래를 전망했다. 또한, AI 기술이 헬스케어 시장 확장과 혁신을 어떻게 주도하고 있는지, 디지털 헬스케어가 가진 혁신적 잠재력과 향후 발전 방향에 대한 논의가 이뤄졌다.

이날 연사로 나선 나군호 네이버 헬스케어연구소장은 '디지털헬스케어 2024 : 생성형 AI의 시대' 발표를 통해 2028년 의료 AI가 전성기를 맞을 것이라고 전망했다.
12일 서울 코엑스 'BIX2024' 전문세션 '생성형 AI 시대, 디지털헬스케어의 미래 전망'에서 나군호 네이버 헬스케어연구소장이 발표를 하고 있다. (사진=최인환 기자)
나군호 소장은 "IT 산업에서는 10년에서 15년 주기로 혁신 주기가 찾아온다. 그리고 신가술이 처음 등장하면 6년 뒤 본격적으로 사업화되기 시작한다"며 "OpenAI의 ChatGPT가 본격 등장한 시기가 2022년이다. IT 주기로 봤을 때 2028년 정도가 되면 생성형 AI를 사용한 수많은 솔루션들이 의료계에서 쓰일 것"이라고 전망했다.

이를 위해서는 국내 AI 주권 확보가 중요하다는 의견도 제시했다.

나 소장은 "최근 많은 나라에서 네이버에 찾아와 데이터를 AI로 분석할 때 주권 이슈를 어떻게 해결할 것인지 이야기한다"며 "특히 대통령이나 총리 등 국가 지도자급 인사의 건강정보를 다국적 기업의 퍼블릭 클라우드에 업로드하는 것이 과연 안전할까 하는 불안감을 갖고 해결 방법을 찾고 있다"고 말했다. 이를 해결하기 위해서는 국내에서 AI 주권을 확보해야 한다는 설명이다.

이어 나 소장은 네이버 '하이퍼클로바X'를 활용한 헬스케어 서비스를 소개했다. 사내 병원을 테스트베드로 활용한 서비스로는 안면인식을 통한 진료등록, 건강관리 프로그램, 네이버예약을 통한 EMR(전자의무기록) 등록 및 사전 문진 등이 있다.

또한 음성인식 플랫폼 '클로바노트'를 적용한 '음성인식 EMR'도 소개됐다. 나 소장에 따르면 해당 서비스는 현재 삼성의료원 응급실과 실증 사업 중이며, 빠르면 올해 말, 늦어도 내년에는 의료기관에 제공할 예정이다.

나군호 소장은 "사실 의료계에서 30년 동안 대한민국 최고 인재들 데려와서 뭐했냐는 이야기를 많이 들었다. 앞으로 디지털 헬스케어에서 수많은 기회를 만들어낼 수 있을거라 생각한다"며 "이제 변혁의 주기에 다가섰다. 앞으로 5년 안에 우리나라 및 다른 나라에도 의료 AI 전성기가 찾아올 것"이라고 전했다.

이어진 패널 토론에서는 이영아 LG유플러스 전문위원이 "의료 산업은 다른 산업에 비해 이해관계자가 많아 사업 활성화에서 어려운 부분이 있다"며 "의료기관의 경우 의료진 의사결정과 관리 업무에 소모되는 시간을 AI가 단축할 수 있으면 결과론적으로 크게 도움이 될 것"이라고 말했다. 이어 "다만 AI가 모든 기술을 다 대처하기는 어려울 것"이라며 "의료 행위를 지원해주는 범위에서 AI를 활용하게 될 것으로 여겨지는데 현재의 수가를 책정하는 시스템에서 어떻게 적용하게 될 것인지 정부 및 당사자들이 잘 맞춰가야 할 것"이라는 의견을 제시했다.

고상백 연세대학교 원주의과대학 교수는 "AI 영역이 디지털 헬스에 적용될 때 여러 단계로 나눠진다. 현재 CDSS(Clinical decision support system, 임상의사결정시스템) 같이 AI가 진단 영역에서 의사를 도와주는 단계까지는 이미 많이 산업화됐다"며 "다음 단계인 자동화 단계는 우리가 앞으로 지켜봐야 할 영역이 아닐까 생각한다"는 말로 논의를 마무리했다.

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