"지역완결형 필수의료에 '에이젠틱 AI' 든든한 기반 된다" 작성일 04-20 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">다중 에이전트 기반 진료·행정·연구 통합 플랫폼 <br>온톨로지·디지털 트윈결합, 현장 중심 AI 운영체계 <br>의료기관 AI 네이티브 전환, 최대 연 21조원 절감</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BHgnyHnQki"> <p contents-hash="78a86819398476e408fbf5f1c4d98b3cc1c2b54e95a211129117dcc71b8c427a" dmcf-pid="bXaLWXLxaJ" dmcf-ptype="general"> [파이낸셜뉴스] 한국보건산업진흥원은 20일 한국형 ARPA-H 프로젝트 2026 '필수의료 제안자의 날'을 개최하고 '에이젠틱 인공지능(AI)' 기반 지역완결형 필수의료 혁신 체계 구축'을 핵심 의제로 제시했다. </p> <p contents-hash="f6a929e5bc0f1d8c1738e3d79194e9b9c3bb275963cb2b46dfae8cf77cbdb945" dmcf-pid="KWSCq9CEod" dmcf-ptype="general">20일 서울 중구 로열호텔에서 열린 이번 행사에서는 이창현 PM(서울대 의과대학 의료기기산업학과 교수)과 윤성민 성균관대 교수가 발표자로 나서며 다중 에이전트 기반 의료 혁신 모델과 온톨로지 기반 AI 운영체계 구축 방향을 공유했다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7f0050bbabdd1d279ec761cba981322abd76b4f9119b390a2ec0b35c6b930294" dmcf-pid="9YvhB2hDje" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이창현 서울대 의과대학 의료기기산업학과 교수가 20일 서울 중구 로열호텔에서 열린 '필수의료 제안자의 날'에서 강연을 진행하고 있다. 사진=강중모 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/fnnewsi/20260420150747881fccn.png" data-org-width="800" dmcf-mid="qou0Jo0HNn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/fnnewsi/20260420150747881fccn.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이창현 서울대 의과대학 의료기기산업학과 교수가 20일 서울 중구 로열호텔에서 열린 '필수의료 제안자의 날'에서 강연을 진행하고 있다. 사진=강중모 기자 </figcaption> </figure> <div contents-hash="7146f36cd5308b825c253bd54635fa02902bbc60ab9bc488f810aad918ef161e" dmcf-pid="2GTlbVlwjR" dmcf-ptype="general"> <br>이 PM은 필수의료 분야 인력 감소와 의료 행정 부담 증가를 해결하기 위한 방안으로 Agentic AI 도입 필요성을 강조했다. </div> <p contents-hash="46c19d1298d27df4e6170557075a521ab1e70d07f46f4c3bae6aefb259958e87" dmcf-pid="VHySKfSrcM" dmcf-ptype="general">그는 AI 도입 시 연간 의료 행정 비용을 최대 21조원까지 절감할 수 있다는 분석도 소개했다. 문서 발급, 진료 요약, 보험 행정 등 반복 업무를 AI 에이전트가 수행하면 의료진은 필수의료에 집중할 수 있다는 설명이다. </p> <p contents-hash="626bcb561159f4a39c43f7bba3b3b78e055a93a89728a73756d4f7787af07ebc" dmcf-pid="fXWv94vmNx" dmcf-ptype="general">특히 단일 기능 AI가 아닌 다중 에이전트 기반 통합 플랫폼 구축이 필요하다고 강조했다. 진료 지원, 행정 지원, 연구 지원 등 3대 영역 에이전트를 통합 운영하고 이를 감독·조정하는 오케스트레이션 체계를 통해 병원 전체 워크플로우를 개선하는 방식이다. </p> <p contents-hash="1e6456d588c7f5031493a545f0b276606e4ac67919c509d7515e21d1b51400ea" dmcf-pid="4ZYT28TsgQ" dmcf-ptype="general">이 PM은 "개별 AI 도입이 아니라 병원 업무 전반에 적용되는 통합 에이전트 플랫폼 구축이 핵심"이라며 "병원 간 공유 가능한 생태계를 만들면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다"고 밝혔다. </p> <p contents-hash="7ebdf8e1c664b08dc79e5a8408a63b4e4a5f8a43d7886f6bc2d4c9b55f64a0c6" dmcf-pid="85GyV6yOcP" dmcf-ptype="general">또한 전자의무기록(EMR)·병원정보시스템(HIS) 등 병원 시스템과 AI 에이전트를 연계해 진단 지원, 희귀질환 추론, 보험 정보 검색, 임상 가이드라인 추천 등을 수행하는 모델도 제시됐다. 이 과정에서 데이터 표준화와 공동 생명윤리위원회(IRB) 체계 구축, 의료기관 내 AI 위원회 구성 등 거버넌스 정비 필요성도 강조됐다. </p> <p contents-hash="5f95f867a33bd82f8c18e94cb236dd2ed46a60fc86548faca4617df7c4c28e9f" dmcf-pid="61HWfPWIN6" dmcf-ptype="general">이어진 강연에서 윤 교수는 온톨로지 기반 멀티 에이전트 운영체계 구축 사례를 중심으로 의료 적용 가능성을 설명했다. 현실 세계 구조와 지식을 정의한 온톨로지를 기반으로 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 의사결정을 수행하는 구조다. </p> <p contents-hash="9f44a4a29d95ef8a104559f030bab9ba378729638dfa28847a0b743ed22e4b04" dmcf-pid="PtXY4QYCj8" dmcf-ptype="general">여기에 디지털 트윈과 시뮬레이션 기능을 결합하면 실제 환경 적용 전 가상 검증이 가능하다는 점도 제시했다. </p> <p contents-hash="935f354243fe7fb609a89dfc82c215fd96c1b6fc544d6bd4d9959224215126dc" dmcf-pid="QFZG8xGhj4" dmcf-ptype="general">윤 교수는 중앙 에이전트가 서비스 생성·운영·검증·고도화를 수행하는 AI 운영체계(OS) 개념도 소개했다. 현장 에이전트와 중앙 관리 에이전트를 동시에 운영하는 거버넌스를 통해 병원별 특성을 반영하면서도 전체 시스템을 통합 관리하는 구조다. </p> <p contents-hash="a156f53e59e1a89735a17e9308cb5ae8695e31cc1658abb98abe51813fcb830b" dmcf-pid="x35H6MHlkf" dmcf-ptype="general">그는 "AI 에이전트를 개별적으로 개발하기보다 플랫폼 중심으로 생성·운영·검증까지 자동화하는 체계가 중요하다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="88f4939404fc10c56bc9227674a7c7ce078847bac83c8c5c376479ed15c0b46f" dmcf-pid="yandSWd8kV" dmcf-ptype="general">또한 멀티 에이전트 간 협업 구조를 통해 보고서 생성, 의사결정 지원, 시뮬레이션 분석 등을 자동 수행하는 사례도 공유됐다. 이러한 방식은 필수의료 분야에서 인력 부족을 보완하고 지역 의료기관 간 협력 체계를 구축하는 데 활용될 수 있다는 평가다. </p> <p contents-hash="7579e8b9bca30aa5e2b4c317417152f3e488ce6f8378fbd48cc6d7f5ae03e67a" dmcf-pid="WNLJvYJ6j2" dmcf-ptype="general">한국형 ARPA-H 필수의료 과제는 기술 개발 자체보다 사회 문제 해결을 목표로 한다는 점도 강조됐다. 필수의료 접근성 개선, 지역 의료 격차 해소, 의료진 업무 부담 감소 등 구체적 성과를 제시해야 한다는 설명이다. </p> <p contents-hash="583159a6bca90ef50c5e28242b1eb68d8e7d3b0c59ba4b9639ba29fdd1e03e29" dmcf-pid="YjoiTGiPc9" dmcf-ptype="general">이번 행사에서는 Agentic AI 기반 지역완결형 의료체계 구축을 통해 지역 병원에서도 고도화된 진료 지원과 행정 자동화, 연구 협력이 가능한 환경을 조성하고 궁극적으로 필수의료 대응 역량을 강화하는 방향이 제시됐다.</p> <p contents-hash="c71d7ca88509b41fdf4a17fc08fb9e3d2a9e25f297bebe13cd61a00c0e0e85e9" dmcf-pid="Ggielye4oK" dmcf-ptype="general">vrdw88@fnnews.com 강중모 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 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