---
id: rihp-research-report-2025-05-s04
title: "제5장. 에서는 제2장, 제3장, 제4장에서 다룬 검토 내용을 중점으로 인공지능 시대"
collection: research-report
publication_id: 2025-05
year: 2025
published_at: "2025-10-02"
category: "chapter"
authors: []
topics: ["medical-education", "health-insurance", "ai-and-data"]
pdf_pages: 123-142
source_file: "rihp-research-report-2025-05.pdf"
source_sha256: d47b44f2a7b7fe01a8eabfb097c84af8325e33a5152130f2140c930d213dc0d5
source_url: "https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=380"
pdf_url: "https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=380&no=1"
extraction_status: machine-extracted-needs-review
ai_generated_metadata: true
---

# 제5장. 에서는 제2장, 제3장, 제4장에서 다룬 검토 내용을 중점으로 인공지능 시대

> [!CAUTION] 기계 추출 파일럿입니다. 표·그림·문서 경계를 원본 PDF와 대조해야 합니다.
> 원문의 필자 개인 견해 고지가 있는 경우 기관의 공식 견해로 해석하지 않습니다.

## 출처

- 발간물: 인공지능 시대 의료계 대응 방안
- PDF 물리 페이지: 123-142
- 원본 파일: `rihp-research-report-2025-05.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=380](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=380)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=380&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=380&no=1)

## 정규화 본문

<a id="page-123"></a>

### PDF p.123

제5장 인공지능 시대
의료계 대응 방안

<a id="page-125"></a>

### PDF p.125

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
1. 민간데이터 권리 보장
가. 의료기관에서 데이터 거래 가능 환경 조성
1) 민간 의료기관의 데이터 활용 자율성 보장
의료기관이 보유한 환자 진료데이터는 단순한 진료기록을 넘어 인공지능 학습, 정밀
의료 개발, 디지털 치료제 검증 등 보건의료 혁신의 핵심 자산으로 인식되고 있다. 민
간 의료기관이 환자 동의를 받은 진료데이터를 가명 처리하여 활용하고 거래할 수 있
는 여지는 확대되고 있지만, 진료데이터에 관한 권리 및 활용 권한에 대해서는 법적･
윤리적 해석이 불분명한 상태이다.
이에 의료인이 생산하고 의료기관이 보관해 온 데이터에 대해서는 생산자와 보관 관
리자로 데이터에 관한 사용권･통제권(전송거부권)･처분권(거래권)을 보장하는 방향으로
법･제도가 정비되어야 한다. 환자의 개인정보 보호와 연구 발전을 위한 공익 목적 활
용은 중요한 가치이지만, 의료기관이 보유하고 있는 진료데이터는 제3자와의 협업, 연
구개발, 합법적 거래로 활용할 수 있도록 제도 보완이 필요하다.
의료기관에서 생산된 임상･영상데이터, 진단･처방 기록 등은 병원의 지식과 경험이
축적된 종합체로서 데이터 자산이다. 의료기관은 적법한 절차와 조건에서 기술 이전,
인공지능 학습용 제공, 라이선스 계약 등을 통해 데이터를 활용하고 거래할 수 있는
환경이 조성되어야 한다. 이러한 권리 보장은 의료기관의 지속 가능한 혁신 역량을 높
이고, 민간 의료기관이 의료 기술 혁신에 능동적으로 참여하는 정책 기반이 된다.
2) 공공 플랫폼 데이터 제공 보상 방안
진료데이터는 공공성과 사회적 활용 가치를 이유로 점차 공공 데이터 플랫폼 중심
수집･활용 체계로 편입되고 있다. 의료기관이 보유한 방대한 임상데이터는 보건복지
정책, 공공 연구, 인공지능 학습 등 다양한 공공 목적을 위해 요청이 증가하고 있으며,
향후 관련 법령이나 정책에 따라 의무적 참여가 확대될 가능성도 크다.
그러나 의료기관은 공공성을 이유로 데이터를 제공하고 있음에도, 데이터 제공에 따
른 실질적인 권리 실현 및 보상 체계가 부재하다. 현재는 기관의 기여도나 데이터의
111

<a id="page-126"></a>

### PDF p.126

인공지능 시대 의료계 대응 방안
질･양과 무관하게 무상으로 제공되는 구조로, 공공성과 민간 자율성 간의 불균형이 존
재한다. 이러한 구조는 의료기관을 단순한 데이터 제공처로 삼으면서 행정적 부담과
책임을 지도록 하는 것으로 ‘공공 목적과 의료기관 권리 간의 균형’을 확보할 수 있도
록 관련 제도 개선이 필요하다.
이를 위해, 공공 플랫폼에 제공된 진료데이터의 정량적･정성적 가치를 평가할 수 있
는 기준과 체계가 마련되어야 한다. 예를 들어. 데이터의 양과 질, 활용 가능성, 기관
의 참여도 등을 종합적으로 고려해 인센티브를 제공하는 방식을 고려해 볼 수 있다.
나아가 의료기관의 권리 보상을 제도적으로 보장하기 위해서는 제21대 국회에 발의
된 「보건의료데이터 활용 및 촉진에 관한 법률」과 같은 별도 법에서 공공 목적 데이터
제공 시 권리 실현 및 보상에 관한 조항을 명문화할 필요가 있다. 또한 제공된 데이터
의 양뿐 아니라 활용 효과를 반영한 성과 평가 체계를 통해 정당한 대가와 공적 인정
이 함께 보장되는 구조가 마련되어야 한다.
나. EMR 상호운용성 성과 중심 보상 체계 마련 필요
EMR을 통한 진료데이터의 연계성과 상호운용성(interoperability)은 인공지능 기반
의료 기술의 핵심 요소이다. 진료데이터 가치 증대에 따라 EMR은 단순한 진료기록 시
스템을 넘어, 환자 진료, 임상의사의 의사결정, 의료 연구･개발, 공공보건 대응 등 디
지털 의료 전반을 뒷받침하는 필수 요소로 자리 잡고 있다.
그러나 의료기관 간 서로 다른 EMR 시스템의 기능 격차, 표준화되지 않은 구조, 시
스템 업그레이드 비용 부담 등은 진료데이터의 공유를 저해하며, 데이터 기반 의료 혁
신의 기반을 약화시키는 주요 요인으로 작용하고 있다.
미국은 2011년 의료기관에서 생산되는 진료데이터 공유 활성화를 위한 정책을 수립
했다. 보건복지부 산하 CMS(Centers for Medicare & Medicaid Services)는 ‘의미
있는 사용(Meaningful Use)’ 프로그램을 통해 EMR 설치 및 초기 사용에 대한 인센
티브를 제공하며, 전국적인 확산을 유도했다.114)
114) What is the HITECH Act?, The HIPPA Journal, Access from. https://www.hipaajou
rnal.com/what-is-the-hitech-act/
112

<a id="page-127"></a>

### PDF p.127

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
이후 해당 프로그램은 ‘Promoting Interoperability’ 프로그램으로 개편되어, 현재
는 MIPS(Merit-Based Incentive Payment System)의 핵심 성과 평가 항목 중 하나
로 자리 잡았다.115) 초기에는 단순히 EMR 시스템 여부를 평가했지만, 현재는 의료기
관이 디지털 헬스 인프라를 실제로 어떻게 운영하는지, 환자 중심 진료 및 공공보건에
실질적으로 어떤 기여를 하는지를 중심으로 평가가 진화했다.
Promoting Interoperability 프로그램은 전자 처방 비율, 건강 정보 교환 실적, 환
자 접근성, 공공보건 및 임상데이터 연계, SAFER(Safety Assurance Factors for
EHR Resilience, 시스템의 보안성 및 복원력 확보 여부 확인) 가이드 자가 점검 결과
등 구체적인 성과 지표로 구성된다.116)
미국은 EMR 보급을 넘어 의료기관 간 상호운용성과 데이터 연계 능력을 높이기 위
해 ‘성과 기반 보상 구조’와 ‘표준화된 평가 체계’를 병행하여 운영 중이다. 단순히 시
스템 설치에 보조금을 제공하는 데 그치지 않고, 실제 사용 실적과 공공적 가치에 따
라 보상을 연계하고 있다.
반면, 한국은 인증된 EMR 사용을 위한 설치 비용조차 지원하지 않고 있다. 보건복
지부는 인증된 EMR 설치 및 시스템 업그레이드를 위한 인센티브 제공 방안을 고려
중이라는 의사를 밝혔지만, 아직 정책이 구체화되지 못하고 있다. 표준용어 세트 개발
을 위해 한국보건의료정보원과 학회가 참여해 KR-CDI 기반 항목 및 V3 후보군 개발
을 추진하고 있지만, 의료기관에 실질적인 인센티브가 제공되지 않아 일선 의료기관의
참여를 유도하지 못하고 있다. 따라서 중소병원을 포함한 1차 의료기관 생산 진료데이
터의 상호운용을 위해서는 표준 기반 EMR로 업그레이드할 수 있도록 보조금 지급이
필요하다. 이에 인증된 EMR 사용 실적, 정보 연계 실적, 환자 정보 제공 서비스 실적
115) CMS, “The Medicare promoting Interoperability Program vs. MIPS Promoting Inte
roperability Performance Category”, Access from. https://www.cms.gov/files/docu
ment/infographic-pi-program-vs-mips-pi-perf-category.pdf
116) CMS, “FY 2026 Hospital Inpatient Prospective Payment System (IPPS) and Long-T
erm Care Hospital Prospective Payment System (LTCH PPS) Proposed Rule — CM
S-1833-P Fact Sheet” Access from. https://www.cms.gov/newsroom/fact-sheets/fy-
2026-hospital-inpatient-prospective-payment-system-ipps-and-long-term-care-hos
pital-prospective
113

<a id="page-128"></a>

### PDF p.128

인공지능 시대 의료계 대응 방안
등에 따라 수가 또는 인센티브를 제공해야 한다.
미국의 Promoting Interoperability 프로그램처럼 단순 설치 여부가 아니라, 실제
활용도, 데이터 연계율, 환자 접근성, 공공기관 연계 실적 등을 성과 항목으로 설정하
고, SAFER 가이드와 유사한 시스템 보안성과 안전성 확보 여부를 평가하는 항목을 도
입해 보상과 연계해야 한다. 이처럼 표준화된 시스템 도입⇒실질적 사용⇒성과 평가⇒
수가 연계 또는 인센티브 제공으로 이어지는 체계가 마련되어야 한다. 미국이 의료 인
공지능 사업의 선두 국가가 될 수 있었던 이유는, 초기부터 의료기관의 데이터 제공
역할을 제도적으로 인정하고 EMR 설치 및 활용에 실질적인 보상과 지속적인 평가를
병행했기 때문이다.
다. 수가 신설
진료정보교류는 의료와 IT 융합 서비스를 활용하는 새로운 의료행위로 이를 반영한
수가 신설이 필요하다. 진료-회송 과정에서의 진료정보교류는 의료의 질 향상, 환자 중
심 데이터 활용, 진료 연속성 확보에 기여하는 중요한 의료행위이다. 따라서 의료기관
이 이러한 활동에 참여할 수 있도록 적절한 인센티브가 마련되어야 한다.
가장 현실적이고 지속 가능한 방식은 수가 제도에 이를 반영하는 것이다. 수가 산정
방식은 데이터 생산자로서 권리 보장, 보관 관리자로서의 시스템 운영 및 보관 보상,
전송 건수에 따른 성과 기반 수가가 가산되어야 한다.117) 진료 정보는 단순히 공공 데
이터가 아니라 의료기관이 직접 생산･보관･전달하는 고부가가치의 의료자산으로 평가
되어야 하며, 이에 상응하는 정당한 보상 구조가 필요하다. 지금까지는 공공 목적이라
는 이유로 의료기관이 진료 정보를 제공하고도 보상받지 못했지만, 이제는 의사를 창
작자･관리자･제공자로서의 권리 보장의 필요성이 명확히 인식되어 이를 기준으로 한
수가가 설계되어야 한다. 이는 디지털 헬스케어 전환기에서 의료기관이 자발적으로 데
이터 생태계에 참여할 수 있도록 유도하는 실질적 인센티브로 작동해야 한다.
117) 임지연, 문성제, 김계현, 문석균, 「진료데이터에 관한 의사 인식 조사」, 『대한의사협회 의료정
책연구원』, 2024, 52~53면.
114

<a id="page-129"></a>

### PDF p.129

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
1) 데이터 생산자로서 권리 보장을 위한 수가 가산
진료기록부에 작성되는 진단, 치료 경과, 검사 내용, 영상 판독 등의 정보는 의사가
전문가로서 고도의 임상적 판단을 기반으로 작성한 것으로 단순한 사실 기록이 아니라
지적 재산의 성격을 지닌다.118) 따라서 진료데이터를 생산한 의사는 그 가치에 상응하
는 정당한 보상을 받아야 한다.119) 이에 대한 수가 보상 방안으로는, 환자 진료 건수
당 수가를 지급하는 방식을 고려해 볼 수 있다. 다만 데이터는 환자의 지속적 치료와
환자의 안전과 효율적 진료를 목적으로 활용되는 1차 활용의 경우와 진료데이터를 집
대성하여 과학적 연구, 신약 개발, 개인 맞춤 진료 등 산업적 목적으로 활용하는 2차
활용으로 구분할 수 있다.120)
2차 활용은 1차 활용의 경우와 달리 다른 목적으로 진료데이터를 사용하여 가치가
향상되는 경우를 말한다. 이에 의사가 생산한 진료데이터에 관한 가치 평가 체계가 마
련되어 데이터의 유형과 질에 따라 수가를 달리 차등하는 방식도 고려해야 한다. 즉,
의사의 진료 행위별로 작성된 진료데이터를 기준으로 건당 수가를 산정하되, 데이터의
구체성･정확성･활용 가능성에 따라 수가 산정을 달리하는 방안을 고려해 볼 수 있다.
이러한 방식은 공공 플랫폼에 데이터를 제공하더라도, 개별 진료 정보 작성에 대한 권
리를 인정받지 못하는 기존 구조의 대안이 될 수 있으며, 의료인의 데이터 생산 활동
에 대한 정당한 보상 체계로 기능할 수 있다.
2) 보관 관리 기반 수가 가산
의료인이나 의료기관 개설자는 진료데이터를 보관･관리해야 한다(「의료법」 제22조
제2항). 의사는 진료기록부를 전문적･주관적 의사에 의거 작성하는 주체이면서, 「의료
118) Judith Mair, “Who owns the information in the medical record? Copyright issues”,
「Health information management journal」, Vol.40, No.3, 2011, p.36.; Angela
Ballantyne, Dr Angela Ballantyne, “How should we think about clinical data
ownership?”, 「Journal of Medical Ethics」, Vol. 46, Issue. 5, 2020, p.292.
119) 임지연, 김계현, “디지털 헬스케어 및 보건의료데이터 활용 관련 법안의 의미와 주요 쟁점”,
「일감법학」 제57권, 건국대학교 법학연구소, 2024, 275~276면.
120) 임지연, 김계현, 문석균, 「디지털 헬스케어 및 보건의료데이터 활용을 위한 고찰-진료데이터
권리를 중심으로-」, 『대한의사협회 의료정책연구원』, 2024, 103면.
115

<a id="page-130"></a>

### PDF p.130

인공지능 시대 의료계 대응 방안
법」에 따른 물리적 관리자이다.
의료인과 의료기관 개설자는 정보 관리를 위한 보안 절차와 인력 및 시스템을 운영
함으로써 보안을 확보해야 하며, 진료기록에 대한 저장･관리･반출에 있어 책임을 져야
한다.121) 이에 개인정보 보호, 보안, 서버 운영, 백업, 접근통제, 재식별 방지 등 다양
한 요소를 포함한 데이터 관리 시스템을 자체적으로 구축･운영하고 있다. 이는 물리적
저장소를 넘어 지속적인 비용과 인력 관리가 요구됨을 의미한다.
유사한 사례로 음원 유통사는 원본 DB를 안전하게 보관･관리하며, DB 관리 수수료
를 보상받는다. 따라서 의료기관의 진료데이터 보관･관리에 대해서도 이를 반영한 수
가 설계가 필요하다. 보관･관리에 관한 기본 수가에 보관 연차에 따른 수가 차등 적
용, 저장 용량･보안 등급에 따른 가산 적용 등의 방안을 고려해 볼 수 있다.
3) 전송 건수별 수가 가산
진료 정보를 상급병원과 1차 병원 간 전송하거나 공공 플랫폼에 제공하는 경우, 전
송 처리 비용뿐만 아니라 정보 연계에 따른 행정적･기술적 부담이 발생한다. 의료기관
은 전송 요청에 응답하거나 시스템을 통해 능동적으로 데이터를 공유하는 주체이다.
예를 들어, 음원 플랫폼은 스트리밍 또는 다운로드 건수에 따라 창작자에게 단위당
수익을 분배하며, 플랫폼은 이를 실시간으로 집계하여 배분하는 구조이다. 이와 유사하
게, 진료 정보 전송에 대해서도 전송 건당 기본 수가를 인정하고, 데이터 형식 및 전
송 방식에 따른 가산 구조를 도입하는 방안을 고려해 볼 수 있다(예: 단순 PDF 전송
(기본 수가), HL7 FHIR 기반 전송(수가 가산), 다기관 연동 API 포함 시(수가 가산)).
또한, 환자의 타 기관 전원 시 또는 수신기관의 전송 요청에 따라 정보를 수신･응답하
는 경우 행위별로 별도 수가를 가산하는 방식을 고려해 볼 수 있다.
121) 임지연, 김계현, 문석균, 위의 보고서, 53면.
116

<a id="page-131"></a>

### PDF p.131

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
2. 의료기관 의료 인공지능 사용을 위한 윤리 지침
가. 보건복지부와 의료기관의 역할 구분
「인공지능기본법」은 고영향 인공지능의 안전성 확보, 사업자의 법적 의무, 영향평가
등 핵심 원칙을 규정하면서, 구체적인 기준･절차･적용 대상에 대해서는 대통령령 등
하위법령과 가이드라인으로 마련하도록 위임했다. 이에 따라 보건복지부는 의료 분야
에 적용되는 고영향 인공지능 시스템에 대한 지침과 기준을 마련해야 할 의무가 있다.
「인공지능기본법」에 따르면, 인공지능 제품･서비스를 제공하는 사업자는 안전성, 신뢰
성, 투명성 확보를 위한 조치를 이행할 법적 의무를 지닌다(제31조, 제32조, 제33조,
제34조, 제35조 등). 그러나, 실제 인공지능이 활용되는 의료환경에서는 의료기관과
의료인의 역할과 책임도 필수적으로 수반될 수밖에 없으며, 이 부분은 보건복지부가
마련할 하위법령과 가이드라인을 통해 명확히 규정될 가능성이 높다. 특히, 의료기관의
거버넌스 체계, 의료인의 임상적 책임, 설명 의무, 편향 감시 및 사후 평가 책임 등의
내용이 포함될 것으로 예상된다. 이때, 보건복지부는 의료 현장을 일괄적으로 규율하기
보다는, 의료기관이 자율성과 전문성을 존중할 수 있는 유연한 정책 틀을 제공하는 것
이 바람직하다.
중앙정부는 최소 기준과 정책 방향을 정립하고, 각 의료기관은 이를 바탕으로 현장
중심의 자율성과 전문성을 발휘하여 자체 운영 체계를 설계할 수 있도록 지원해야 한
다. 보건복지부가 제시한 기본 틀 안에서 각 의료기관이 자율적이고 실효성 있는 내부
지침과 심의 절차를 자율적으로 수립･운영하는 구조가 이상적이다. 실제로 미국은 아
직 연방 차원의 단일 의료 인공지능 규제는 마련되어 있지 않지만, Stanford Health
Care, Duke Health 등 주요 병원들은 FURM, ABCDS와 같은 자율적 심의 평가 체
계를 구축하여 자체적으로 인공지능 도구를 심사･운영하고 있다. 이러한 체계는 중앙
정부의 강제에 따른 것이 아니라, 기관 내부의 필요에 따라 자율적으로 설계된 것으로,
‘자율성과 책임성’이 의료 인공지능 안전의 현실적 방안임을 보여준다. 이는 의료기관
이 단순히 지침을 따르는 수동적 존재가 아니라, 거버넌스의 자율성과 윤리적 책임을
함께 수행하는 능동적 주체로 기능함을 의미한다.
117

<a id="page-132"></a>

### PDF p.132

인공지능 시대 의료계 대응 방안
의료 인공지능 거버넌스는 국가 차원의 공공 지침과 병원 내의 현장 지침이 상호보
완적인 구조로 설계되어야 한다. 보건복지부는 의료기관이 따라야 할 최소 기준과 정
책 방향을 제시하고, 의료기관은 이를 바탕으로 현장 중심의 자율적 심의 체계를 구축
함으로써 실제 의료 현장에서의 적용성과 실효성을 확보해야 한다. 이를 통해 빠르게
발전하는 인공지능 기술과 느리게 변화하는 법･제도 간의 격차를 최소화하고, 의료 인
공지능의 현장 도입을 실질적으로 가능하게 하는 생태계를 구축할 수 있을 것이다. 이
러한 거버넌스 구조는 의료기관의 기존 의료 인공지능 활용 환경을 존중하면서도, 제
도적 혼란을 최소화함으로써 기술 발전 속도와 규제 변화 속도 간의 불균형을 완화하
는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 더불어, 1･2차 의료기관도 활용할 수 있는 ‘공용위
원회’ 또는 타 의료기관 위원회를 활용할 수 있는 방안에 대한 검토도 필요하다.
나. 의료기관의 현실을 반영한 의료 인공지능 거버넌스 지원 방향
의료기관이 모든 윤리 검토와 책임을 독자적으로 감당하기에는 현실적인 제약이 크
다. 중소병원이나 1･2차 의료기관의 경우, 윤리위원회를 구성하고 운영할 인력과 예산
이 부족하며, 데이터 과학자나 인공지능 윤리 전문가와 같은 전문인력을 확보하기도
어렵다. 의료기관은 의료 인공지능 도입 전 ‘심의검토위원회(가칭)’ 운영 등 사전 심의
절차, 도입 후 성능, 공정성, 안정성 평가 및 지속적 모니터링 체계 구축, 조직의 문
화, 인적 자원 여건을 반영한 내부 거버넌스 설계, 기술 발전과 법･제도 간 간극을 해
소할 수 있는 현장 대응 체계 마련 등이 요구될 수 있다. 미국의 Stanford Health
Care(SHC)와 Duke Health 모델은 재정 자율권, 전문가 인력 자원, 의료기관이 독자
적으로 책임을 감당할 수 있는 제반 환경이 전제될 때 작동할 수 있는 체계이다. 이와
같은 심의위원회 구조는 제도적･재정적 기반이 부족한 의료기관에 적용하는 것은 현실
적으로 어렵다. 그러나 인공지능 기술이 치료와 생명 결정이라는 중대한 의학적 판단
에 관여하게 되는 만큼, 그 기술을 어떻게 적용할지를 가장 잘 이해하고 판단할 수 있
는 주체는 의료인과 의료기관이라는 점은 변함없다. 인공지능은 단순한 기술이 아니라
임상적 통찰과 책임이 반드시 개입되어야 하는 영역이며, 이에 따라 의료기관은 인공
지능 도구의 도입과 운영에서 실질적인 권한과 책임을 함께 가져야 한다.
118

<a id="page-133"></a>

### PDF p.133

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
따라서 정부는 의료기관이 이러한 자율성과 전문성을 발휘할 수 있도록 실질적인 행
정적･재정적 지원 체계를 마련해야 한다. 「인공지능 기본법」에 따라 보건복지부는 고
영향 인공지능의 분류 기준, 윤리 지침 수립, 인증제도 등 공공 표준과 최소 규제 기
준을 제시하되, 실제로 어떤 기술을 어떤 진료에 어떻게 적용할지는 의료기관이 판단
하고 수행하는 구조여야 한다. 결국, 의료 인공지능 시대의 핵심은 현장을 가장 잘 아
는 전문가인 의료인과 의료기관이 중심이 되는 구조를 만드는 데 있다. 정부는 의료기
관이 책임 있는 자율성을 실현하는 여건이 조성될 수 있도록 지원해야 한다. 예를 들
어 심의검토위원회 구성 및 운영에 대한 행정･재정 지원, 교육 지원, 의료기관의 재량
과 판단 권한 인정, 인공지능 도입 관련 절차에 대한 자율권 부여 등을 통해 의료기관
이 기술 도입과 윤리적 판단을 스스로 함으로써 실천적 자율성을 확보할 수 있는 방향
으로 정책이 설계되어야 한다.
다. 의료기관 환자 대상 인공지능 활용을 위한 가이드라인 마련 필요
실제 임상 환경에서 인공지능을 안전하게 도입･확대하려면 환자, 임상의, 의료기관
의 신뢰 확보가 필수적이다. 의료 인공지능이 실제로 어떤 환자군에 적용되고, 의료진
의 진료 흐름과 법적 책임 구조에 어떤 영향을 미치는지를 반영한 세부적 지침 설계가
요구된다. 이에 의료 인공지능 도구가 어떻게 설계, 개발, 평가 및 배포되어야 신뢰할
수 있는지에 관한 명확한 가이드라인이 필요하다. 이는 의료 인공지능이 기술적으로
견고하고, 임상적으로 안전하며, 윤리적이고 법률을 준수해야 함을 의미한다.122) 의료
인공지능은 다른 분야와 달리 오류 발생 시 환자 생명과 안전에 중대한 영향을 미칠
수 있는 민감한 영역이므로, 이를 신뢰성 있게 적용하기 위해서는 국제적 합의에 기반
한 학제 간 가이드라인이 필요하다. 이에 2021년부터 24개월간 50개국 117명의 학제
간 전문가가 참여하여 국제 연구 프로젝트가 운영되었다. 전문가들은 책임 있고 신뢰
할 수 있는 의료 인공지능 개발 활용을 지원하기 위해 의료 인공지능의 설계 → 개발
122) European Commission. 「High-Level Expert Group on Artificial Intelligence」, 201
9. Access from. https://www.europarl.europa.eu/cmsdata/196377/AI%20HLEG_Ethi
cs%20Guidelines%20for%20Trustworthy%20AI.pdf
119

<a id="page-134"></a>

### PDF p.134

인공지능 시대 의료계 대응 방안
→ 검증 → 배포 → 모니터링 전 생애주기를 포괄하는 30개 권고안이 담긴
“FUTURE-AI 가이드라인”을 완성했다. FUTURE-AI(Fairness, Universality,
Traceability, Usability, Robustness, Explainability) 가이드라인은 전 세계 최초로
신뢰할 수 있는 의료 인공지능 개발･적용을 위한 국제 합의 가이드라인이다.123) 이 가
이드라인은 환자 안전과 임상 유효성 확보, 데이터 품질･편향 관리, 투명한 추적성 제
공, 사용자 친화성과 설명 가능성 강화, 윤리･규제 준수를 통한 사회적 신뢰 확보를
목표로 한다.
Future Guideline의 6대 핵심 원칙은, 공정성, 보편성, 추적성, 사용성, 견고성, 설
명가능성이며 각 원칙에 따른 주요 사항은 다음과 같다.
- 공정성(Fairness)
∙ 편향 방지, 형평성과 포용성 확보
∙ 대표성 있는 데이터 확보 및 성능･편향 정기 모니터링
- 보편성(Universality)
∙ 다양한 환경 적용 가능, 일반화 능력 확보
- 추적 가능성(Traceability)
∙ 사용 기록, 모니터링, 전 과정에 대한 투명한 추적과 감사 체계 구축(규제 기관
및 병원 내부 검증을 위한 정기적인 감사 가능 구조)
∙ 로그 기록(데이터 전처리, 모델 학습, 추론 결과를 포함한 전 과정 자동 기록),
모델 버전 관리(모델 업데이트, 성능 변화, 데이터 변동 투명하게 관리)
∙ 사후 분석(오류 사고 발생 시 원인 추적 및 개선 가능)
- 사용성(Usability)
∙ 사용자 요구사항 정의(인공지능 개발자는 초기 단계부터 임상 전문가, 최종 사
용자(의사, 환자) 및 기타 관련 이해자와 협력하여야 하며, 영향을 미칠 수 있는
123) Karim Lekadir et al., “FUTURE-AI: International consensus guideline for trustwort
hy and deployable artificial intelligence in healthcare”, 「BMJ」 2025; 388. doi: htt
ps://doi.org/10.1136/bmj-2024-081554
120

<a id="page-135"></a>

### PDF p.135

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
인적요소에 대한 정보를 수집해야 함)
∙ 인간–인공지능 상호작용 및 감독 설계(사용자(의사)가 인공지능 입력･출력을 검
증하고 필요시 인공지능 판단을 무효화 할 수 있는 인간 중심 설계(Human in
the loop)
∙ 오류･편향･불합리한 결과를 탐지할 수 있는 품질 점검 기능과 정기적 감사 체
계 구축
∙ 사용자 교육 제공(사용자를 위한 메뉴얼 마련, 실습 교육 제공, 인공지능 활용
역량(AI literacy)과 안전한 사용법 강화)
∙ 임상 사용성 평가
∙ 임상 유용성 평가(AI 도구가 환자(예: 조기진단, 예후 개선), 의료진(예: 생산성
향상), 의료기관(예: 비용 절감, 워크플로우 최적화)에 실질적 이점을 제공하는
지 검증)
- 견고성(Robustness)
∙ 데이터 환경 변화에도 안정적 성능 유지, 다양한 시나리오를 가정한 테스트 수
행, 보안･안전성 강화, 지속적 모니터링과 업데이트
- 설명 가능성(Explainability)
∙ 인공지능 의사결정 근거 제공(인공지능의 예측 또는 추천의 근거와 논리를 의료
진이 이해할 수 있어야 함)
∙ 임상 의사결정 보조적 지원(인공지능 결과를 의료진이 해석 검증할 수 있도록
보조적 의사결정 지원 역할 수행)
FUTURE-AI 가이드라인은 의료 인공지능 규제에 대한 통찰을 제공하지만, 동 가이
드라인은 국가별 법률 및 책임 법리 구성이 다르므로 책임 및 법적 대응에 대한 구체
적 내용은 포함하지 않고 있다. 책임에 관한 부분을 제시하지 못하는 것이 동 가이드
라인의 한계이다. 이에 의료기관에서는 위에 제시한 사항 외에 의료 인공지능 사용을
위한 가이드라인이 마련 시, 의료 인공지능 활용과 관련한 책임 부분을 명확히 해야
121

<a id="page-136"></a>

### PDF p.136

인공지능 시대 의료계 대응 방안
한다. 현재의 책임 법리로서 인공지능 활용에 따른 책임을 해결하기 어려운 부분이 있
으므로 인공지능의 활용 범위와 책임 주체를 명시하고, 의료 인공지능 활용으로 오류
가 발생하거나 사고가 발생한 경우의 대응 절차와 환자 고지 및 동의 절차, 법적 분쟁
대비 문서화 등 책임과 법적 대응 항목을 추가하고, 의사는 치료와 결정에 있어 의료
인공지능을 보조적 도구로 사용하는 것을 원칙으로, 의료 인공지능 판단 결과와 의사
의 판단이 다를 경우 의사의 책임 범위 명확화에 관한 사항도 준비해야 한다.
또한 설명가능성과 관련하여, 생성형 의료 인공지능 기기를 포함해 의료 인공지능을
사용할 경우, 환자의 동의 여부를 확인하는 방법, 환자에게 어떻게 설명할지와 설명의
범위에 관한 고려도 필요하다. 이에 FUTURE-AI 가이드라인의 요약본에 법적 책임에
관한 부분을 추가하였다. 이를 통해 병원은 FUTURE-AI의 취지를 살리면서도, 실제
임상 적용에서 발생할 수 있는 책임 문제를 체계적으로 관리할 수 있다. FUTURE-AI
의 6대 원칙과 책임･법적 대응을 통합한 가이드라인을 마련하면, 의료 인공지능 사용
으로 인한 의료기관의 혼란을 최소화하면서 안정적으로 활용할 수 있을 것으로 예상된
다. FUTURE-AI 가이드라인에 책임 및 법적 대응을 추가하면 <표 13>과 같다.
❙표 13❙ 의료기관 환자 대상 의료 인공지능 활용을 위한 가이드라인
원칙 / 영역 핵심 의미 병원 적용 사항
- 데이터 편향 탐지 및 완화
공정성 차별 없는 인공지능
- 대표성 있는 학습 데이터 확보
(Fairness) 운영
- 성능･편향 정기 모니터링
다양한 - 다기관･다국적 검증
보편성
환경･환자군에서 - 외부 타당성 확보
(Universality)
안정적 성능 - 현장 적응성(Fine-tuning) 지원
데이터･모델 전 과정 - 학습･검증･운영 로그 기록
추적성
기록 - 모델 버전･변경 이력 관리
(Traceability)
및 감시 가능 - 오류･사고 원인 추적 체계
- 사용자(의료진)의 실제 필요 사항을 인공지능 설계･개발에
실제 임상에서 반영
사용성
효율적･안전하게 사용 - 인공지능 판단을 무효화 할 수 있는 Human-in-the-
(Usability)
가능 loop 설계
- 교육･훈련 및 사용성/임상 유용성 평가
- 데이터 환경 변화 대비(운영데이터와 학습 데이터 차이
견고성 데이터･환경 변화에도
감시 및 보정) 보안 강화
(Robustness) 안정적 성능 유지
- 사후 모니터링 및 성능 보정
122

<a id="page-137"></a>

### PDF p.137

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
원칙 / 영역 핵심 의미 병원 적용 사항
- AI 판단 근거를 시각화(이미지･수치･언어) 하여 의료진
설명가능성 AI 의사결정
이 이해하고 검증할 수 있도록 함
(Explainability) 근거 제공
- 불확실성 및 한계 명시
책임 및 - AI 활용 범위･책임 주체 명시
법적 책임 명확화와
법적 대응 - 오류･사고 대응 절차 마련
사고 대응 체계 구축
(Liability and - 환자 고지･동의 절차 체계화
Legal Measures) - 법적 책임 분쟁 대비 문서화
3. 의료 인공지능 활용을 위한 개별법(디지털헬스케어법 통합) 제정
가. 「인공지능기본법」의 한계와 보건복지부 위임 범위의 문제
2024년 12월 제정된 「인공지능기본법」은 인공지능 기술의 전반적 진흥과 안전관리,
윤리 원칙 마련을 목적으로 하는 기본법으로, 디지털 전환 시대의 기술 발전을 제도적
으로 뒷받침하려는 취지에서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이 법은 산업 전반을 포괄
하는 상위 개념으로 일반법 성격을 지닌다. 고도의 민감성과 공공성이 요구되는 의료
분야에 관한 충분한 구체성과 실효성을 담지 못하고 있다. 이처럼 「인공지능기본법」은
기본 원칙만을 제시하는 법률로서 개별 산업의 특수성과 고유성을 반영하지 못하는 한
계가 있다. 이에 산업별 정부 부처가 시행령･시행규칙 또는 행정지침(고시･가이드라인)
을 마련하여 운영할 것을 위임하고 있다.
그러나, 이와 같은 규율 방식은 체계적인 법적 기반을 마련하는데 한계가 있다.
첫째, 시행령이나 고시는 법률에 근거한 하위 규범으로서, 법률과 달리 구속력과 안
정성이 떨어진다. 의료인이 인공지능의 오진이나 편향 문제로 법적 분쟁에 직면할 경
우, 책임과 권리의 기준을 명확히 제시하기 어렵다. 이는 의료 현장에 위축과 불확실성
을 초래할 수 있다.
둘째, 가이드라인 위주의 불안정한 규제 환경은 민간 기업의 기술개발과 실증 투자
를 저해하는 요인이 된다. 규정 변경 가능성, 법적 불확실성은 인허가, 데이터 활용,
책임 분담 전반에 걸쳐 위험 요소로 작용한다.
셋째, 진료데이터 활용은 「개인정보보호법」, 「생명윤리법」, 「의료법」 등 복수 법률이
123

<a id="page-138"></a>

### PDF p.138

인공지능 시대 의료계 대응 방안
중첩 적용되는 영역으로, 해석의 불일치와 중복 규제 문제가 발생한다. 하위법령 수준
의 대응으로는 이러한 법제 간 충돌을 해결하거나 범부처 간 정책 연계가 원활하게 이
뤄지기 어려워 의료 인공지능의 실효적 활용이 지연될 수 있다.
보건복지부 하위법령 중심의 규제 체계만으로는 의료 인공지능의 안전성과 신뢰성을
담보하기에는 한계가 있다. 고위험･고규제 분야인 의료 인공지능에는 법률 수준의 명
확한 권한과 책임 구조가 필요하며, 데이터 활용과 공공 인프라까지 포괄하는 개별법
제정이 요구된다.
나. 의료 인공지능의 책임 있는 활용을 위한 개별법 제정 필요성 –제21대, 제22대
국회 발의 디지털 헬스케어 및 보건의료데이터 활용에 관한 법안과의 통합
의료 인공지능은 진단 보조, 영상 판독, 병리 분석 등 실제 임상에서 활용되고 있으
나 의료 인공지능은 인공지능과 달리 환자의 생명과 안전에 직접 영향을 미치는 고위
험 기술이다. 이에 오진, 편향, 설명 불가능성 등으로 인한 책임 분쟁 발생 시 개발자･
배포자･의료인 간 법적 책임 구조를 명확히 규율하지 못하고 있다. 이는 하위 법령(시
행령, 지침)이 아니라, 명확한 권한･책임 구조를 정립하는 개별 입법이 필요하다. 제21대
국회에서는 각각 강기윤 의원(의안번호 2117751)과 신현영 의원(의안번호 2124296)
이 대표 발의한 「디지털헬스케어 및 보건의료데이터 활용 법안」이 발의되었고, 제22대
국회에서도 관련 법안이 발의되었다(안상훈 의원 대표발의, 의안번호 2205134). 각 법
안은 의료기관에서 생성되는 진료데이터의 안전하고 효율적인 활용을 위한 제도적 기
반 마련을 목적으로 하였다. 이에 따라 기관 간 데이터 연계, 가명정보 활용 절차 정
비, 데이터 거버넌스 구축 등을 통해 보건의료데이터 활용 기반을 조성하고, 진료데이
터의 활용도를 높여 의료 인공지능의 개발･검증･실증･확산 등 기술 발전으로 이어질
수 있는 디지털헬스케어 생태계 구축을 지향하였다. 제21대 발의 법안은 임기 만료로
자동 폐기되었고, 제22대 발의 법안은 데이터 진흥 기반 조성에 초점을 두고 있으나,
진료데이터를 생산･제공하는 의료기관과 의료인의 권리 보장, 인공지능 사용에 따른
법적 책임 구조 정립은 직접적으로 다루지 못했다는 한계가 있다.
이에 따라 발의 법안의 입법 취지를 기반으로 하되, 다음과 같은 추가적 규율 요소
124

<a id="page-139"></a>

### PDF p.139

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
를 포함한 보완 입법이 필요하다.
- 의료기관과 의료인의 진료데이터 제공 권리 명시
∙ 의료인이 생산하고 의료기관이 보관해 온 데이터에 대한 사용권･통제권(전송거
부권)･처분권(거래권) 명시
- 인공지능 사용 관련 책임 주체 간의 법적 지위 및 책임 사항 명확화
∙ 배포자, 개발자, 사용자(의료기관 및 의사)의 의무 사항 및 책임 분담 명확화
∙ 개발자: 정확도, 편향성, 위험 책임, 사후 업데이트 관리 의무 명확화(의료 생성
형 인공지능의 운영 및 사후 관리 명확화)
∙ 배포자: 정보제공, 위험 안내
∙ 사용자: 기본적으로 설정된 목적에 따라 적절히 사용한 경우 책임 면제 또는 제
한 가능
- 의료 인공지능의 법적 지위 및 성격 명확화
∙ 의료 인공지능 법인격 및 전자인격 불가능 명확화
∙ 의료 인공지능의 의사 판단의 보조적 지위로서 의사는 전문성을 바탕으로 비판
적 검토와 판단 개입(human oversight) 병행
- 의료 인공지능의 안전하고 책임 있는 활용을 위해,
∙ 의료기관 내 심의검토위원회 구성･운영에 대한 재정적･정책적 지원 근거 마련
(예: 이에 필요한 인력･교육 지원)
∙ 의료기관과 의료인의 자율성과 임상적 판단의 특수성이 보장될 수 있도록 국가
와 행정기관은 이를 고려한 유연한 정책과 기준 마련
이와 관련한 내용이 포함된 의료 인공지능 및 보건의료데이터 활용 기본법 제정이
필요하다. 이 개별법은 단순한 데이터 활용 절차법이 아니라, 책임 있는 의료 인공지능
활용 생태계 활용을 보장함으로써, 국민 신뢰 확보를 위한 제도적 기반이 되어야 한다.
125

<a id="page-140"></a>

### PDF p.140

인공지능 시대 의료계 대응 방안
4. 의학교육
가. 의료 인공지능 시대의 의과대학 교육 방향: 역량 기반 교육과 윤리적 고려
의료서비스 제공 과정에서 인공지능 활용이 점차 증가하면서, 진료 과정에서의 실사
용을 위해서는 의료 인공지능에 관한 교육이 필요하다는 주장이 제기되고 있다.124) 의
료 현장에서 인공지능을 도입할 때 반드시 고려해야 할 윤리적 측면에 대한 충분하고
적절한 교육이 이뤄져야 한다는 데에 이견이 없는 상황이다. 더불어 인공지능의 중요
성과 잠재적 영향을 고려하여 의과대학 커리큘럼에 인공지능 교육을 통합해야 한다는
요구도 증가하고 있다.125) 영국의 NHS, 미국의사협회, 캐나다 왕립 내과학회를 비롯
해 다수 연구에서도 의학 교육에 인공지능 교육 통합 필요성을 강조하고 있다. 이에
의료 인공지능 활용 시 필요한 역량에 관한 다수 연구가 진행되고 있지만,126) 교육의
구체적인 내용과 범위에 대해서는 다양한 견해가 존재하며, 이에 대해 국가별･연구자
별 다양한 접근과 연구가 진행 중이다.
그러한 가운데 최근 의과대학 졸업생의 효과적 인공지능 사용을 위해 필요한 핵심
역량을 제시한 연구가 보고 되었다.127) 한국에서 수행된 한 연구에서는 국내 의대생
1,174명과 교수 781명을 대상으로 조사한 결과, 의료 인공지능 관련 역량을 여섯 가
지 영역으로 정리하고 36개의 구체적 역량을 정의하였다.128) 제안된 역량은 다음과
124) 이일학, 이영미, “의과대학생을 위한 인공지능 역량체계를 반영한 의료인공지능 윤리 교육 모
듈 개발”, 「의학교육논단」 Vol. 27 No.1, 연세대학교 의과대학, 2025, 17면.
125) Avraham Cooper, Adam Rodman, “AI and Medical Education — A 21st-Century
Pandora’s Box”, 「New England Journal of Medicine」 389;5, 2023, pp.385-387;
Liam G. McCoy, “What do medical students actually need to know about artificial
intelligence?”, 「npj Digital Medicine」 Vol.3 No.1, 2020, doi:19.1038/s41746-020-0294-7.
126) S. Ayhan Çalışkan, “Artificial intelligence in medical education curriculum: An e
-Delphi study for competencies”, 「Plos One」, 2022. https://doi.org/10.1371/journ
al.pone.0271872; Kai Siang Chan et al., “Applications and Challenges of Impleme
nting Artificial Intelligence in Medical Education: Integrative Review”, 「JMIR Medi
cal Education」 Vol.5 No.1, 2019. doi:10.2196/13930
127) Russell, Regina G et al., “Competencies for the Use of Artificial Intelligence–
Based Tools by Health Care Professionals”, 「Academic Medicine」 Vol.98 No.3,
2023, pp.348-356. doi: 10.1097/ACM.0000000000004963
126

<a id="page-141"></a>

### PDF p.141

제5장 인공지능 시대 의료계 대응 방안
같다. ① 디지털 건강 및 인공지능이 주도하는 변화 이해, ② 의료 인공지능에 대한 기
본 지식과 기술, ③ 의료 인공지능 사용의 윤리 및 법적 측면, ④ 임상 실습에서의 의
료 인공지능 적용, ⑤ 의료데이터의 처리, 분석 및 평가, ⑥ 의료 인공지능의 연구 및
개발이다. “의료 인공지능 활용의 윤리 및 법적 측면”과 관련해서는 의료 인공지능 활
용에 필요한 윤리적 원칙에 대한 기본 이해, 의료데이터 보안과 관련된 법률 및 규정
의 이해, 인공지능 기반 도구가 제기하는 윤리적 문제 평가 능력, 의료데이터의 이용에
관한 법적 쟁점에 대한 다양한 이해 필요가 포함되었다.
또한, 이 연구는 디지털 헬스케어 및 의료정보 환경에서 변화하는 의사의 역할과 디
지털 전환에 대한 적응 역량의 중요성을 강조하면서, 전문적 가치, 공감 및 윤리적 고
려 사항과 같은 요소는 의사-환자 관계에서 여전히 의사를 대체할 수 없는 인간 고유
영역임을 지적했다.129) 이와 함께 의료 인공지능의 사용과 관련해 윤리적･법적 우려도
다양하게 제기되고 있다. 예를 들어, 알고리즘 편향으로 인한 잠재적인 진단 오류 가능
성, 의료 사고 발생 시 책임 소재 문제, 시스템의 투명성과 안전성, 데이터의 개인 정
보 보호, 의사-환자 관계에 미치는 부정적 영향 등이 대표적이다.130)
이러한 문제를 해결하기 위해 의대생은 미래의 인공지능을 안전하고 효과적이며 윤
리적으로 활용할 수 있도록 인공지능의 책임 있는 사용자로서의 역할을 인식해야 하
고, 의료 인공지능 기술의 내재적 함정(예: 과도한 의존, 데이터 프라이버시 침해, 알고
리즘의 오남용)에 대한 비판적 이해가 필요하다. 따라서, 인공지능을 의료환경에 책임
감 있게 통합하기 위해서는 학생들에게 임상 책임, 데이터 거버넌스, 윤리적 감독 등에
대한 교육을 제공하는 것이 필수적이다.131)
128) Lee, Young-Mee et al., “Defining Medical AI Competencies for Medical School
Graduates: Outcomes of a Delphi Survey and Medical Student/Educator
Questionnaire of South Korean Medical Schools”, 「Academic Medicine」 Vol. 99
No.5, 2024. doi: 10.1097/ACM.0000000000005618
129) Abdullah Shuaib et al., “The Increasing Role of Artificial Intelligence in Health
Care: Will Robots Replace Doctors in the Future?”, 「International Journal of
General Medicine」 Vol.13, 2020, pp.891-896. https://doi.org/10.2147/IJGM.S268093
130) Anto Čartolovni et al., “Ethical, legal, and social considerations of AI-based
medical decision-support tools: A scoping review”, 「International Journal of
Medical Informatics」 Vol.161, 2022. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2022.104738
127

<a id="page-142"></a>

### PDF p.142

인공지능 시대 의료계 대응 방안
나. 창의성과 심층 공간을 기반으로 한 미래 의학교육의 방향
의료 인공지능의 발전은 의사가 진료의 질을 향상하고, 업무 효율성을 제고하는 방
향으로 나아가고 있다. 이는 인간 중심 진료 강화를 위해 의사의 핵심 역량으로 창의
적 사고, 정서 지능, 깊이 있는 공감 능력이 중요함을 의미한다.
의료 인공지능 기술이 발전될수록 창조적 진료가 요구된다. 창조적 진료란 새로운
의료문화를 창조하는 진료방식으로. 환자와의 원활한 의사소통으로 신뢰를 형성하며,
의료 시스템 안에서 환자의 특성과 삶을 이해하여 유연하고 통합적인 접근을 시도할
수 있는 역량을 말한다. 이와 더불어 심층 공감(Deep empathy)에 기반한 의학교육의
필요성이 제기되고 있다. 심층 공감은 의료 인공지능이 대체할 수 없는 인간 고유의
능력을 말한다.
에릭 토플은 “의료의 인간화(Humanizing Medicine)는 의료 인공지능 시대의 핵심
과제이며, 이는 곧 새로운 시대의 모범적 의사상이기도 하다.”고 강조했다.132) 이에 따
라 미래의 의학교육은 단순한 기술 역량 함량에 머물지 않고, 창의성과 공감 능력을
갖춘 인간 중심의 진료자를 양성하는 방향으로 나아가야 한다. 예를 들어 공감적 소통
능력 향상을 위한 정서 지능 및 의사소통 교육, 의료 윤리 및 인간학 중심 교육, 다학
제 융합 교육을 통한 창의성 정진 교육 등을 고려해 볼 수 있다.
의료 기술이 발전할수록 진정한 의료의 가치는 인간을 이해하고 존중하는 방향으로
나아가야 한다. 이는 기술 발전을 넘어선 인간 중심 가치 실현 방향으로 의학교육이
나아가야 함을 의미한다. 의료 인공지능 기술이 아무리 발전하더라도 환자는 자신의
이야기를 경청하고 자신의 고유한 병력을 파악하여 함께 결정하고 판단하는 의사를 원
하지, 기술과 기계에 의존한 응대를 원하지 않을 것이다. 이에 환자와의 공감과 소통이
라는 의료의 본질적 가치가 훼손되지 않아야 한다.
131) Sarup Saroha, “Artificial Intelligence in Medical Education: Promise, Pitfalls, and
Practical Pathways”, 「Advances in Medical Education and Practice」 Vol.16, 2025.
doi: https://doi.org/10.2147/AMEP.S523255
132) 에릭 토플/ 이상열 역. 「딥메디슨 인공지능, 의료의 인간화를 꿈꾸다」, 『소우주』, 2022,
355~357면.
128
