병원의 인공지능(AI) 도입이 빠르게 확산하는 가운데, AI의 성패를 좌우하는 핵심은 알고리즘의 정확도가 아니라 ‘데이터와 업무를 잇는 운영체계’라는 지적이 나왔다. AI 규제 역시 모델 자체보다는 데이터 처리와 임상 현장의 사용 행위가 결합하는 지점에 초점을 맞춰 대응해야 한다는 제언이다.
법무법인(유한) 바른과 갈렙앤컴퍼니는 8일 서울 서초구 엘타워에서 ‘제1회 AI 혁신 리더스 포럼-병원 AI 대전환과 도약: 데이터·거버넌스에서 임상 솔루션까지’를 공동 개최했다. 이날 행사에는 종합병원급 의료기관의 경영·기획·IT 실무자 등 100여 명이 참석했다.
첫 세션 발표를 맡은 양광모 삼성서울병원 AI연구센터장은 기관 간 영상 공유 한계, 업무 간 데이터 분산, 평가 지표와 실적의 불일치 등을 병원 AI 확산의 장애물로 꼽았다. 양 교수는 이를 해결하기 위해 표준-데이터-AI 판단-업무 실행-성과평가로 이어지는 운영체계를 구축하고, 의료진의 최종 확인을 거치는 ‘인간 참여(Human-in-the-loop)’ 구조를 마련해야 한다고 강조했다.
AI 규제와 관련해 안주현 바른 변호사는 “인공지능기본법, 디지털 의료제품 규제, 개인정보보호법 등 다수의 법률이 복합적으로 적용된다”며 “규제 대상은 AI 모델 자체가 아니라 데이터 처리와 임상적 사용 행위의 결합”이라고 짚었다. 이어 생성형 AI를 의무기록이나 환자 안내에 활용하려면 개인정보 보호와 데이터 반출·결합 절차를 사전에 정교하게 설계해야 한다고 덧붙였다.
배기원 갈렙앤컴퍼니 이노베이션센터장은 경보 피로, 성능 저하(드리프트), 편향, 책임 공백 등 병원 현장의 ‘7대 실패’ 패턴을 지적하며 그 원인으로 거버넌스 부재를 들었다. 배 센터장은 원내 AI 현황을 파악하는 인벤토리 구축과 위험도에 따른 차등 심의 체계 도입을 제안했다.
임상 현장의 AI 적용 사례도 공유됐다. 에이아이네이션은 세브란스병원과 공동 개발한 욕창 단계별 AI 검출 솔루션을, 정원엔시스는 내시경 영상의 시간축 정보를 활용해 실시간 용종 검출 안정성을 높이는 기술을 각각 소개했다.
이어진 패널토론에서는 의료데이터 표준화와 책임체계 구축이 집중 논의됐다. 염민섭 한국보건의료정보원 원장은 “의료 AI의 경쟁력은 알고리즘만으로 완성되지 않는다”며 “양질의 데이터와 표준, 안전한 연계·활용체계가 갖춰져야 실질적인 의료 혁신으로 이어질 수 있다”고 강조했다.
