---
id: rihp-research-report-2025-05-s01
title: "제2장. 제2절에서는 의료 인공지능의 실제 활용 현황을 중점으로 살펴보았다."
collection: research-report
publication_id: 2025-05
year: 2025
published_at: "2025-10-02"
category: "chapter"
authors: []
topics: ["regional-healthcare", "physician-workforce", "health-insurance", "ai-and-data"]
pdf_pages: 21-70
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
---

# 제2장. 제2절에서는 의료 인공지능의 실제 활용 현황을 중점으로 살펴보았다.

> [!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: 21-70
- 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-21"></a>

### PDF p.21

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
제1절 의료 인공지능 개요
1. 인공지능 및 의료 인공지능 개념
가. 인공지능 개념
1) 인공지능 개념
인공지능(Artificial Intelligence)은 일반적으로 기계나 시스템이 인간과 유사한 행
동과 지능을 보이는 능력을 의미한다. 초기 인공지능의 개발 목적은 인간을 대체할 수
있는 인간과 유사한 지능을 구현하는 것이었다. 인공지능은 과거의 방대한 데이터를
기반으로 학습하고, 이를 토대로 인간과 유사한 행동을 수행하도록 설계된다.
인공지능 연구는 1950년 앨런 튜링(Alan Turing)의 “Computing Machinery and
Intelligence” 논문에서 지능형 기계 개념을 제시하며 본격적으로 시작되었다. 이후
1956년 다트머스 여름 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project)가 AI
연구의 중요한 이정표가 되었고, 1970년대 초에는 수년 내 인간 수준의 지능 달성에
대한 낙관적 전망이 제기되었다. 1980년대에는 전문가 시스템(Expert System)을 통
해 인간 의사결정을 모방하는 인공지능이 등장했고, 2000년대에는 감정을 인식하는
로봇이 개발되었다. 2016년에는 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)가 이세돌과의 바
둑 경기에서 승리하며 전략･의사결정 분야의 혁신을 보여주었고, 이후 인공지능은 의
사결정 능력의 정교화와 완결성을 향해 발전하고 있다.
2) 인공지능 분류와 발전 단계
인공지능은 인간과 유사한 학습, 추론, 의사결정 과정을 모방하거나 확장하는 기술
로, 그 발전 단계는 약한 인공지능(ANI)에서 시작하여 범용 인공지능(AGI), 강한 인공
지능(Strong AI), 초인공지능(ASI)으로 나아가고 있다. 이러한 발전 과정은 궁극적으로
인공지능이 인간의 지능을 초월하는 특이점(Singularity)에 도달할 가능성을 내포하고
있다.
7

<a id="page-22"></a>

### PDF p.22

인공지능 시대 의료계 대응 방안
① 약한 인공지능(Artificial Narrow Intelligence)
약한 인공지능은 특정 분야와 특정 과제 해결을 목적으로 고안된 인공지능이다.2)
약한 인공지능은 인간의 지능을 모방하려 하지만 자의식이나 일반적 사고 능력은 없는
상태이다. 약한 인공지능은 이미 현실에서 구현되어 우리의 일상에서 널리 사용되고
있다. 예를 들어 음성 인식 시스템(아이폰의 시리, 구글 어시스턴트), 이미지 인식 소프
트웨어, 추천 알고리즘 같은 응용 프로그램을 시작해 체스, 바둑, 퀴즈, 스팸 메일 필
터링, 챗봇, 아마존닷컴에서의 상품 추천, 테슬라의 자율주행차, 알파고 등이 있다. 약
한 인공지능은 사용자가 제공한 특정 데이터를 기반으로 작동하며, 일반적인 인지 능
력이나 사고 과정을 가질 수 없어, 자신이 풀도록 고안된 특정 종류의 문제 외에는 해
결하지 못한다. 오늘날 현실에서 널리 활용되는 대부분 인공지능은 특정 분야에 전문
화된 도구에 해당한다.
② 범용 인공지능(Artificial General Intelligence)
범용 인공지능은 약한 인공지능과 달리 특정 영역에 한정되지 않고 인간과 유사한
학습과 이해 추론 능력으로 모든 영역에서 인간처럼 유연하게 문제를 해결할 수 있는
지능을 말한다. 범용 인공지능은 인간의 전유물인 의식과 이해, 판단 능력은 없지만,
인간처럼 다양한 분야의 지식을 학습해 적용할 수 있는 인공지능을 의미한다. 현재 범
용 인공지능은 활발히 연구 중이지만 초기 단계이다. 구글은 <표 1>과 같이 범용 인공
지능의 성능을 5단계로 구분하여 발전 경로를 제시했다. 현재 상용화된 인공지능은 레
벨 1~2 수준에 해당하며, 완전한 범용 인공지능에는 도달하지 못한 상태이지만, 샘 올
트먼은 2025년 1월 범용 인공지능 실현이 가능할 것으로 예측했다.
2) 최윤섭, 「의료인공지능」, 『클라우드나인』, 2019, 48면.
8

<a id="page-23"></a>

### PDF p.23

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
❙표 1❙ 구글 AGI 성능 구분 5단계3)
구분 기능 수행(협의의 AI) 범용기능 수행(AGI)
신흥 - 간단한 규칙 기반 시스템
레벨1: 챗GPT, 바드, 라마2
(Emerging) - 자연어 이해 프로그램 ‘SHRDLU’
유능한 - 애플 시리, 아마존 알렉사 등 스마트 스피커
레벨2:
(Competent) - 짧은 에세이 작성, 간단한 코딩 ‘SOTA LLM’
전문가 - 문법 검사기 Grammarly
레벨3:
(Expert) - 이마젠, 달리 등 생성형 이미지 모델
거장
레벨4: - 딤블루, 알파고
(Virtuoso)
- 단백질 3D 구조를 예측하는 ‘알파폴드’
초인
레벨5: - 바둑 등 모든 보드게임을 학습하는 ‘알파제로’
(Superhuman)
- 체스 엔진 등 고성능을 보유한 ‘스톡피쉬’
③ 강한 인공지능(Strong Artificial Intelligence)
강한 인공지능은 범용 인공지능과 거의 같은 수준의 지능을 의미하지만, ‘의식과 자
아’를 가진 인공지능으로 범용 인공지능에 비해 좀 더 철학적 개념이 포함된 것을 의
미한다. 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하기 위한 기술적 도구에 가까운 것이라면,
강한 인공지능은 인간과 유사한 감정･이해･사고 능력을 갖춰 인간과 동일하거나, 이를
능가하는 수준의 문제를 수행할 수 있는 인공지능을 의미한다. 이 인공지능은 스스로
학습과 경험을 통해 지능을 발전시킬 수 있으며, 자율적 사고와 의사결정을 통해 복잡
한 과제를 처리할 수 있는 잠재력을 지닌다. 현재 인간의 전유물인 감정을 느끼고 판
단하고 사고하는 지능 구현을 목표로 연구･개발되고 있다. 스티븐 호킹 박사는 “강한
인공지능의 발전은 인류의 멸망을 초래할 수 있다”고 경고했다.4) 일론 머스크는 MIT
의 한 심포지엄에서 “인공지능의 발전이 악마를 소환하는 것과 같다”고 언급하였다.5)
3) 테크월드, [한장TECH] AGI 성능 구분 5단계, ‘ASI’ 정조준, 2023.12.5. Access from. https://
www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=239045 재구성
4) Rony-Cellan-Jones, “Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind”,
BBC News, 2014.12.2. Access from. http://www.bbc.com/news/technology-30290540
5) Matt McFarland, “Elon Musk: ‘With artificial intelligence we are summoning the
demon.’”, The Washington post, 2014.10.24. Access from. http://www.washingtonpost.
com/news/innovations/wp/2014/10/24/elon-musk-with-artificial-intelligence-we-are-
summoning-the-demon/
9

<a id="page-24"></a>

### PDF p.24

인공지능 시대 의료계 대응 방안
빌 게이츠와 스티브 워즈니악 역시 “강한 인공지능이 인류를 위협하거나 인류를 인공
지능의 노예로 만들 수 있다”고 우려했다. 2045년에 강한 인공지능이 구현될 것으로
전망되지만,6) 인공지능의 발전 속도와 주요 강대국 간 세계 인공지능 시장 패권을 위한
국가들의 정책적 지원과 산업 경쟁을 고려할 때 그 시기는 앞당겨질 것으로 예상된다.
④ 초인공지능(Artificial Superintelligence)
현재 실사례는 약한 인공지능과 일부 범용 인공지능 초기 단계에 해당하며, 완전한
범용 인공지능과 초인공지능 단계는 아직 구현되지 않았다. 또한, 생성형 AI(Generative
AI)는 고급 알고리즘과 신경망을 활용해 창의적 콘텐츠(텍스트･이미지･음악 등)를 제작
하며, 창의 예술, 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 영역으로 확장되고 있다. 또한, 인공
지능 발전은 인간만이 가진 창의성과 직관을 구현하기 위해 지속적인 기술적 보완과
발전을 거듭하고 있다. 그러나 강한 인공지능의 발전은 초인공지능 시점을 앞당기고
있다. 강한 인공지능이 구현되면 단순히 인간 수준에 머무르지 않고, ‘순환적 자기 개
선(recursive self-improvement)’을 통해 스스로 더 뛰어난 프로그램을 개발하고, 폭
발적인 지능 발전으로 이어진다. 샘 올트먼은 2025년 1월 “현재 사용 중인 하드웨어
로 이를 달성할 수 있을 것임을 밝히며, 인공지능 발전이 특이점(Singularity) 근처”라
고 발언했다. 특이점이란 인공지능이 인간의 지능을 넘어 스스로 발전하며 인간의 예
측 범위를 벗어나는 시점을 의미한다. 인간이 상상하기 어려울 정도의 빠른 속도로 발
전을 거듭하는 지능 대폭발 과정을 거쳐 등장하는 개념이 초인공지능((Artificial
Super Intelligence, ASI)이다. 초인공지능은 인간이 만든 인공지능에서 출발하지만,
인간보다 뛰어난 지능으로 더 이상 인간의 명령에 얽매일 필요가 없음을 의미하므로,
이는 인류에게 심각한 위협이 될 수 있다. 특히나 의료는 인간이 아닌 인공지능의 수
준에 따라 활용 여부를 결정할 수 없으며, 책임성과 윤리적 판단이 필요한 인간 고유
의 특성이 가장 보존되어야 하는 영역이다. 이에 본 연구의 대상 범주는 약한 인공지
능으로 한정한다.
6) 최윤섭, 「의료인공지능」, 『클라우드나인』, 2019, 51면.
10

<a id="page-25"></a>

### PDF p.25

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
나. 의료 인공지능 개념 및 인공지능 의료기기 개발 전 주기
1) 의료 인공지능 개념
국제의료기기규제당국자포럼(International Medical Device Regulators Forum,
IMDRF)에서는 필요한 의료적 목적을 달성하기 위하여 인공지능 기술이 적용된 의료
기기를 인공지능 의료기기로 정의했다.7) 의료 인공지능은 기계 학습(Machine Learning)
방식으로 의료용 데이터를 학습하고 특정 패턴을 인식하여 질병을 진단 또는 관리하거
나 예측하여 의료인의 업무 보조를 위해 개발된 기술을 의미한다.
인공지능 의료기기는 기존 의료기기보다 성능, 효율 및 질적 수준을 크게 향상시켜
판독의 정확성을 높이고 질병 예측 및 예방 등 새로운 가치 창출을 할 수 있을 것으로
전망된다. 인공지능 기반 의료기기는 <그림 1>과 같이 기존 의료기기로는 처리하기 어
려운 복합 데이터를 활용할 수 있다는 데 차별성과 특별성이 있다.
출처: 한국보건산업진흥원, 인공지능(AI) 기반 의료기기 현황 및 이슈(1), KHIDI Brief, 2018, 3면.
❙그림 1❙ 인공지능 기반 의료기기의 역할
특히 인공지능 기반 독립형 소트프웨어 의료기기(Software as a Medical Device,
SaMD)는 진료기록, 보험 청구 정보, 학술 논문 등 기존 데이터는 물론 생체데이터(웨
어러블･loT 기기), 유전체 데이터, 환경･생활 데이터(스마트기기, SNS 등) 등 다양한
7) International Medical Device Regulators Forum, Machine Learning-enabled Medical
Devices: Key Terms and Definitions, 2022.5.6., p.9.
11

<a id="page-26"></a>

### PDF p.26

인공지능 시대 의료계 대응 방안
정보를 통합 분석하여 임상의사의 진단, 치료 및 임상 의사결정이 더 다양하게 발전할
것으로 예상된다. 의료 인공지능 기기는 이와 같은 기능을 통해 의료 현장의 프로세스
효율화에 기여하고, 검사･ 판독･ 보고 등 진료 시간 단축, 반복적인 업무 자동화로 인
한 진료 효율을 향상할 것이다. 또한 인공지능 기반 분석 기술을 바탕으로 진단 보조
소프트웨어, 맞춤형 치료 솔루션 등 새로운 형태의 인공지능 기술 의료기기와 디지털
헬스케어를 활용한 서비스가 창출될 것이다.
2) 미국 FDA 및 식품의약처 허가･ 인증 인공지능 기반 의료기기
미국식품의약국(U.S. Food and Drug Administration, FDA)은 2025년 5월 30일
기준 총 1,247건의 AL(Artificial Intelligence)/ML((Machine Learning) 기반 인공
지능 의료기기를 승인하였다.8) 승인된 기기 중 영상 진단 분야 의료기기가 전체의
900건 이상을 차지하며, 주로 CT, MRI, X-ray, 초음파 영상 등을 기반으로 병변을
탐지･분류하고 판독을 보조하는 소프트웨어가 중심을 이룬다. FDA에 등록된 인공지능
의료기기는 전반적으로 영상 판독･진단 지원 분야에 편중되어 있으며, 영상의학과, 심
혈관, 신경과 영역이 핵심을 이룬다.
심혈관 분야에서는 심전도 분석, 혈류 모니터링, 심장 구조 분석 등 인공지능을 활
용한 조기진단과 환자 모니터링 기술이 적용되고 있다. 신경과 분야에서는 뇌 영상 분석,
뇌졸중 병변 탐지, 신경계 기능 평가를 지원하는 장치가 주를 이루며, 마취과와 혈액학
분야에서도 환자 상태 예측, 마취 심도 평가, 혈액 성분 분석 등 인공지능의 활용 범
위가 점차 확대되고 있다.
한국 식약처에서 2020~2024년 사이 허가･인증한 인공지능 의료기기는 <표 2>와
같다. 2024년도 허가･인증된 인공지능 기반 의료기기는 총 108건으로 전년 대비 34
건 증가하였다. 수입 제품 14건, 제조 제품 94건으로 국내에서 인공지능 기반 의료기
기 개발이 활발했음을 알 수 있다.9)
8) U. S. FOOD & DRUG Administration, Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices,
Access from. https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-
intelligence-enabled-medical-devices
12

<a id="page-27"></a>

### PDF p.27

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
❙표 2❙ 연도별 2020~2024 허가･인증된 인공지능 기반 의료기기 현황
(단위: 건수)
연도 ’20년 ’21년 ’22년 ’23년 ’24년
전체 50 36 47 64 108
제조 45 33 40 55 94
수입 5 3 7 9 14
출처: 식품의약품안전처, 2024년 의료기기 허가보고서, 2025.4. 77면.
식품의약품안전처에서 2018~2022년 사이 허가 인증한 인공지능 기반 의료기기는
의료 영상 분석 장치･진단 보조･검출 보조･ 전송 장치 소프트웨어, 부정맥 진단 보조,
뇌 영상 검출･진단 보조 소프트웨어, 심혈관 영상 분석 소프트웨어, 안과 영상 검출･
진단 보조 소프트웨어가 주를 이룬다.10) 또한 식품의약품안전처는 2024년 29개 제품
을 혁신 의료기기11)로 지정하였다. 그중 인공지능 기술을 활용한 영상 검출 진단 보조
소프트웨어 등 의료기기 소프트웨어는 23개였다. 세부적으로는 CT 영상을 기반으로
인공지능 알고리즘을 활용하여 3mm 미만의 작은 요로결석까지 자동 검출이 가능한
제품이 포함되었다.12)
9) 식품의약품안전처(의료기기허가과), 「2024년 의료기기 허가보고서」, 2025. 4, 77면.
10) 식품의약품안전처(의료기기허가과), 「2022년 의료기기 허가보고서」, 2023. 4, 104~125면.
11) 혁신의료기기란 「의료기기법」 제2조 제1항에 따른 의료기기 중 정보통신기술, 생명공학기술,
로봇 기술 등 기술 집약도가 높고 혁신 속도가 빠른 분야의 첨단 기술의 적용이나 사용 방법의
개선 등을 통하여 기존의 의료기기나 치료법에 비하여 안전성･유효성을 현저히 개선하였거나
개선할 것으로 예상되는 의료기기로서 식품의약품안전처장으로부터 지정을 받은 의료기기를
말한다.
12) 식품의약품안전처, 식약처, 24년도 혁신 의료기기 29개 제품 지정, 보도 참고자료, 2025.1.15.
13

<a id="page-28"></a>

### PDF p.28

인공지능 시대 의료계 대응 방안
2) 의료 인공지능 기술 개발･상용화 전 주기 연계 구조
출처: 박지훈 외, 「의료 인공지능 동향과 발전 방향」, 『KEIT Issue Review』, 2024-3월호, 2024, 66면.
❙그림 2❙ 의료 인공지능 영상 분석 기기 상용화 절차
인공지능 발전은 병원, 총괄기관, 지원기관, 연구기관과 기업 간의 유기적 연계를 기
반으로 한다. 이러한 협력 체계는 의료 인공지능의 개발 → 검증 → 임상 적용까지 이
어지는 전 주기적 생태계를 형성한다. 병원은 의료 인공지능 개발의 핵심 자원인 의료
영상데이터를 비롯해 진료데이터를 제공한다. CT, MRI, X-ray, 안저 영상 등 다양한
임상 영상은 인공지능 모델 학습과 검증에 필수적이며, 병원에서 수집･정제된 데이터
는 다른 기관으로 전달되어 인공지능 개발의 출발점이 된다. 의료 인공지능 기술 개발
을 위한 전주기 구조에서는 데이터의 확보･표준화･품질 관리와 이를 기반으로 한 실증
인프라 구축이 핵심이다.
총괄기관은 의료 영상 등 병원 기반 데이터를 연계하고 품질을 관리하며, 연구기관
과 기업이 이를 활용할 수 있도록 통합 플랫폼과 정책적 거버넌스를 운영한다. 한국보
건산업진흥원은 디지털 헬스케어 실증센터 등을 통해 의료 인공지능 기술의 개발･검증
을 위한 환경을 제공하며, 국가 바이오 빅데이터 구축 사업단은 유전체와 일부 임상
14

<a id="page-29"></a>

### PDF p.29

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
데이터를 수집･표준화하여 연구자에게 공개함으로써 공공 데이터 기반 연구를 지원한
다. 이들은 직접적으로 인공지능을 개발하거나 실증하지는 않지만, 연구기관과 기업이
기술을 개발･검증할 수 있는 기반 환경을 간접적으로 제공하는 역할을 한다.
지원기관은 의료 인공지능 기술의 실질적인 개발 환경 조성과 실증 지원을 담당하는
주체로, 기업과 연구기관이 인공지능 기술을 효과적으로 개발･검증할 수 있는 실증환
경 및 기술인프라를 제공한다. 총괄기관이 연계한 의료데이터와 표준화된 플랫폼을 기
반으로, 지원기관은 인공지능 알고리즘 개발을 위한 시뮬레이션 환경, 소프트웨어 성능
검증 도구, 의료영상 처리 기술, 시제품 테스트 공간 등을 운영하며, 상용화 전 단계에
서의 임상 실효성과 산업적 경쟁력을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.
대표적인 지원기관으로는 한국의료기기안전정보원(National Institute of Device
Safety Informarion), 한국보건산업진흥원 산하 의료인공지능 실증지원센터(Real-World
Evidence Validation of Biomedical Artificial Intelligence Venue), 그리고 디지
털헬스케어 실증 특화 병원이 있다. 이들 기관은 의료 인공지능 기술을 개발하는 기업
을 대상으로 실증 컨설팅, 시험평가, 임상 연계, 인허가 자문 등 각 단계에 맞는 지원
을 수행하며, 인공지능 기반 의료기기의 실용화를 위한 전 주기적 지원 체계를 공동으
로 구축하고 있다.
연구기관은 이러한 인프라를 기반으로 질병 진단, 예측, 영상 분석 등 다양한 의료
인공지능 기술을 개발한다. 데이터 활용과 알고리즘 설계를 통해 임상적 가치가 높은
인공지능 모델을 검증하고, 실제 의료 현장에서 활용할 수 있는 기술을 제시한다.
기업은 연구기관에서 개발된 기술을 상용화하여 실제 의료기기로 구현한다. 그러나
실제 국내외 의료 인공지능 생태계에서는 기업이 단순히 기술을 상용화하는 것을 넘
어, 병원과 협력하여 직접 데이터 수집 및 연구를 수행하며 지원기관과 연구기관의 역
할 일부를 겸하는 추세이다.13) 기업이 데이터 확보 및 활용 체계 강화를 위해 병원과
협력하여 임상 데이터 수집 및 가공을 직접 수행하거나 일부 기업은 병원과 MOU를
13) Vinluan, Frank, “Sanofi exec jumps to Owkin to ramp up the AI biotech’s pharma
partnership plans”, MedCity News. 2022.10.4. Access from. https://medcitynews.com/
2022/10/sanofi-exec-jumps-to-owkin-to-ramp-up-the-ai-biotechs-pharma-partners
hip-plans/
15

<a id="page-30"></a>

### PDF p.30

인공지능 시대 의료계 대응 방안
통해 공동 연구기관 역할을 겸하고 있다.
국내 기업 중 루닛(Lunit)은 인공지능 영상 분석 알고리즘을 자체적으로 개발하여
흉부 X-ray, 유방촬영 인공지능 제품을 상용화하고 있으며, 뷰노(VUNO)는 딥러닝 기
반 의료영상 분석 연구를 수행하여 PACS(Picture Archiving and Communication
System) 및 의료기기에 직접 탑재하고 있다. 딥노이드(Deepnoid)는 병원 협력 임상
데이터 기반 인공지능 연구를 수행하여 클라우드형 인공지능 영상 분석 서비스를 제공
하고 있다. 흉부 X-ray 판독 보조 시스템, 안저 영상 분석 장치 등 다양한 인공지능
기반 제품이 개발되어 임상 현장에 도입되며, 병원에서 다시 검증과 피드백 과정을 거
친다. 이처럼 데이터 제공 → 통합 관리 → 개발 환경 구축 → 기술 개발 → 의료기기
상용화로 이어지는 흐름은 각 기관의 유기적 연계를 전제로 한다. 이를 통해 병원이
의료 인공지능 생태계에서 개발과 상용화를 가능하게 하는 중요한 자원 공급자임을 알
수 있다.
2. 의료 인공지능 세계 시장 규모 및 전망
가. 헬스케어 분야 시장 규모 및 전망
헬스케어 분야의 글로벌 인공지능 시장 규모는 2024년 266억 9,000만 달러로 추산
되었으며, 2025년 369억 6,000만 달러에서 2034년 약 6,138억 1,000만 달러로 증
가하여 2025년부터 2034년까지 연평균 36.83%의 성장률로 확대될 것으로 예상된다
<그림 3>. 특히, 미국은 이 기간 동안 연평균 37%의 성장률로 시장이 성장하여 2023
년 60억 7천만 달러에서 2034년 1,950억 1천만 달러까지 확대될 것으로 예상된다.14)
한국의 경우 2023년 3억 7,700만 달러에서 연평균 50.8%의 성장률로 2030년 66억
7,200만 달러의 시장 규모가 예상되어, 동기간 글로벌 평균 및 아시아 지역 평균
(47.9%)보다 상회 하는 성장이 예상된다.15)
14) Precedence Research, Artificial Intelligence in Healthcare Market Size, Share and
Trends 2025 to 2034, 2025. Access from. https://www.globenewswire.com/news-release/
2024/08/12/2928598/0/en/Artificial-Intelligence-AI-in-Healthcare-Market-Size-Expe
cted-to-Reach-USD-613-81-Bn-by-2034.html 재구성.
16

<a id="page-31"></a>

### PDF p.31

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
출처: Precedence Research, Artificial Intelligence in Healthcare Market Size, Share and Trends 2025
to 2034.
❙그림 3❙ 헬스케어 인공지능 분야 세계 시장 규모
연 40% 이상 성장할 것으로 전망되는 인공지능 헬스케어 시장의 배경에는 헬스케어
관련 기업들의 적극적인 투자와 이에 따른 급격한 매출 성장이 자리하고 있다. 글로벌
의료 분야 인공지능 10대 기업 중 하나인 건강관리 서비스 제공기업은 인공지능 기반
의 디지털 혁신을 통해 헬스케어 인공지능 매출 성장을 견인하고 있다.
또한 인공지능을 활용한 서비스 개선으로 병원 경영에도 기여하고 있어, 이러한 성
장 추세는 앞으로도 지속될 것으로 예상된다.16) 인공지능 의료 및 헬스케어 산업에는
국내외에서 수많은 스타트업이 진입하고 있으며, 진료데이터를 활용한 약물 개발을 비
롯해 다양한 분야로 그 영역을 확장하고 있다. 애플, 구글, 마이크로소프트 등 미국의
빅테크기업도 인공지능 의료산업에 진출함에 따라 시장 규모 및 성장 속도는 배가되고
15) 서울 경제, 삼정KPMG, “국내 AI 헬스케어 시장, 연평균 50.8% 성장 전망”, 2024.7.3.자. Access
from. https://kpmg.com/kr/ko/home/media/press-releases/2024/07/press-release-03.html
16) 이관익, “의료 인공지능의 기술 현황과 발전”, 「보건산업정책연구」 제3권 제1호, 한국보건산업
진흥원, 2023, pp.21~23.
17

<a id="page-32"></a>

### PDF p.32

인공지능 시대 의료계 대응 방안
있다. 국내에서는 스타트업을 중심으로 인공지능 의료 및 헬스케어 산업이 성장하는
가운데, 대기업도 의료 인공지능 플랫폼과 의료기기 개발 시장에 진출하며, 미국과 유
사한 방향으로 산업이 발전하고 있다.
현재 의료 인공지능 산업은 미국의 기업을 중심으로 이뤄지고 있다<표 3>. 미국이
인공지능 시장에서 선두 주자가 될 수 있었던 이유는 대량의 질 좋은 데이터를 수집하
여 활용할 수 있는 정책 환경이 마련되었기 때문이다. 이러한 환경에서 진료데이터를
생산한 자(의료기관)와 가공하여 활용한 자(인공지능 기업) 각자의 권리가 보장되는 협
력 구조가 형성되었고, 이는 데이터 기반의 혁신을 가속하여 의료 인공지능 기술 발전
을 이끈 주요 요인이 되었다.
❙표 3❙ 글로벌 의료 인공지능 10대 기업 및 국내 의료 인공지능 주요 기업 현황
글로벌 의료 AI 10대 기업(2022년 매출기준) 국내 AI 주요기업
순위 기업명 본사 활동영역 기업명 활동영역
1 Remedy Health 미국 건강관리 루닛 조기진단
2 Subtle Medical 미국 조기진단 뷰노 의료기기
3 NetBase Quid 미국 의료데이터 신테카바이오 신약개발
4 BioSymet-rics 미국 신약개발 제이엘케이 조기진단
5 Sensely 미국 업무효율화 카카오헬스케어 건강관리
6 InformAI 미국 조기진단 카카오브레인 영상진단
7 SaliencyAI 미국 임상시험 네이버 업무효율화
8 Owkin 미국 신약개발 네이버클라우드 건강관리
9 Binah.ai 이스라엘 원격 모니터링 SK C&C 조기진단
10 Oncord Medical 미국 조기진단
출처: DACO intelligence, 의료 AI 기술 및 시장 동향과 주요 기업 대응 전략, 2024, p.221을 참고하여 재구성.
나. 제공 형태별 시장 규모 및 전망
의료 및 헬스케어 분야에서 인공지능은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 형태로 제공
된다. 과거에는 하드웨어가 대부분을 차지했으나, 2019년 이후 소프트웨어의 비중이
다른 형태에 비해 뚜렷하게 증가하고 있다. 시장 규모는 2018년 하드웨어 20억
1,700만 달러, 소프트웨어 4억 1,300만 달러, 서비스 5,500만 달러에서, 2027년에는
18

<a id="page-33"></a>

### PDF p.33

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
하드웨어 177억 4,500만 달러, 소프트웨어 427억 6,300만 달러, 서비스 69억 3,000
만 달러로 성장할 것으로 전망된다<그림 4>.
출처: Market And Markets, Artificial Intelligence in Healthcare Market, Market: Growth, Size, Share,
and Trends, 2021을 참고하여 재구성.
❙그림 4❙ 제공 형태별 시장 규모 및 전망
다. 적용 분야별 시장 규모 및 전망
인공지능은 헬스케어 전 분야에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 2021년에는 환자 데이터
및 위험 분석 분야가 12억 달러 이상으로 가장 큰 비중을 차지했으나, 향후에는 의료
영상 및 진단 분야가 연평균 58.1%의 성장률을 기록하며 2027년에는 122억 달러 이
상의 시장 규모에 이를 것으로 전망된다<표 4>. 이는 이미지 분석 분야에서의 뛰어난
성능, 고성능 하드웨어의 발전, 그리고 인공지능 기반 이미지 분석 연구의 활발한 진행
에 기인한다. 이러한 요인에 따라 의료 영상･진단･판독 시장은 더욱 확대될 것으로 예
상되며, 인공지능의 폭넓은 활용으로 특정 분야뿐만 아니라 전 분야에서 연평균 30%
초반에서 50% 후반대에 이르는 성장이 기대된다.
19

<a id="page-34"></a>

### PDF p.34

인공지능 시대 의료계 대응 방안
❙표 4❙ 주요 적용 분야별 시장 규모 및 전망
(단위: 백만 달러)
연평균
구분 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027
성장률
의료 영상 및 진단 782 1,209 1,886 2,968 4,713 7,552 12,203 58.1%
환자 데이터 기반 위험
1,278 1,786 2,512 3,557 5,070 7,276 10,506 42.1%
분석
가상 의료 보조 659 1,015 1,568 2,430 3,778 5,893 9,223 55.2%
입원 치료 및 병원 관리 765 1,104 1,598 2,320 3,377 4,931 7,219 45.4%
사이버 보안 1,028 1,357 1,804 2,418 3,268 4,453 6,111 34.6%
약물 발견 542 792 1,164 1,716 2,541 3,780 5,646 47.8%
연구 409 571 800 1,126 1,593 2,262 3,225 41.1%
출처: 허요섭, “AI 의료 및 헬스케어,”, ASTI Market Insight, 2022-065, 한국과학기술정보연구원, 2022, 6면.
라. 기술 분야별 시장 규모 및 전망
인공지능 기술 분야는 크게 러닝머신(기계 학습), 자연어처리, 컴퓨터 비전17), 컨텍
스트 인식,18) 인공지능 등 4가지로 나눌 수 있다. 러닝머신 시장 규모는 2024년 91
억 4,100만 달러에서 2030년까지 연평균 33.9% 성장률로 527억 9,700만 달러 규모
로 성장할 것이라 예상되며, 자연어 처리 시장 규모는 2024년 63억 4,400만 달러에
서 2030년까지 연평균 35.8% 성장률로 398억 1,600만 달러 규모로 성장이 예상된
다. 또한, 컴퓨터 비전 시장 규모는 2024년 43억 5,500만 달러에서 2030년까지 연평
균 37.6% 성장률로 295억 2,300만 달러 규모로 성장할 것이라 예상되며, 컨텍스트
인식 시장 규모는 2024년 16억 2,000만 달러에서 2030년까지 연평균 39.2% 성장률
로 117억 8,200만 달러 규모로 성장이 예상된다<그림 5>.
17) 컴퓨터 비전은 이미지나 동영상 같은 시각 정보를 인식하고 이해하는 기술을 말한다, 의료 인
공지능 관련 기기로는 안저 카메라, 영상의학 분야 촬영기기, 심혈관 내과 분야의 심장초음파,
혈관 조영 기기 등이 이에 해당한다.
18) 컨텍스트 인식은 사용자의 상황을(위치, 시간, 주변 환경, 생체 정보 등) 인식하여 사용자에게
맞춤 서비스를 제공하는 기술을 말한다. 의료 인공지능 관련 기기로는 환자 모니터링 및 생체
신호 기반 기기, 낙상 감지 센서 등 스마트 재활 기기, 질환 관리 및 개인맞춤형 기기 등이 이
에 해당한다.
20

<a id="page-35"></a>

### PDF p.35

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
출처: Market And Markets, Artificial Intelligence in Healthcare Market, Market: Growth, Size, Share,
and Trends, 2024.
❙그림 5❙ 기술 분야별 시장 규모 및 전망
21

<a id="page-36"></a>

### PDF p.36

인공지능 시대 의료계 대응 방안
제2절 의료 인공지능 활용 현황
1. 진료 지원
가. 진료 절차 지원
대규모 언어모델(Large Language Model)은 의료데이터를 학습하여 자연어처리
(NLP) 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델로, 의료 현장에서 임상 기록과 행정 업무
를 지원하는 도구로 활용되고 있다. 인공지능 기반 가상 비서와 챗봇은 환자 참여를
촉진하고 의료 접근성을 개선하고 있다. 진료 예약의 설정･조정, 질문에 대한 응답 등
기본적인 의료 정보 제공을 지원한다.19)
이를 통해 의료 현장에서 환자의 대기 시간을 단축하고,20) 행정 업무 부담을 경감
하여 의료진이 진료에 더욱 집중할 수 있는 환경을 조성한다. 이러한 변화는 의료서비
스의 질적 향상에도 긍정적인 영향을 미치고 있다.
특히 자연어처리 기반 챗봇은 초진 환자의 기본 문진을 자동으로 수행하고, 인공지
능 간호 기록 보조 기능을 제공함으로써 의료진의 반복 업무를 줄인다. 이를 통해 환
자 응대 효율성이 향상되고 임상 보조 서비스의 품질이 개선된다.
또한 인공지능의 도입으로 병원의 행정 업무가 디지털화되어, 의료진의 진료 절차를
지원하고 업무 생산성을 높이고 있다. 예를 들어, 방문 예약 및 일정 관리 개선,21) 청
19) Jingzhou Liu et al., “Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification”,
「Association for Computing Machinery」, 2017:115–124. doi:10.1145/3077136.3080834;
Vaidyam AN. et al., “Chatbots and conversational agents in mental health: a
review of the psychiatric landscape”, 「Can J Psychiatry」 2019;64(7):456–464. doi:
10.1177/0706743719828977
20) Yuanchao Ma et al., “Adapting and evaluating an ai-based chatbot through
patient and stakeholder engagement to provide information for different health
conditions: master protocol for an adaptive platform trial(the MARVIN Chatbots
Study)”, 「JMIR Res Protoc」 2024;13:e54668. doi:10.2196/54668; Joseph Benjamen
et al., “Access to refugee and migrant mental health care services during the first
six months of the COVID-19 pandemic: a Canadian refugee clinician survey”,
「Int J Environ Res Public Health」 2021;18(10):5266. doi:10.3390/ijerph18105266
22

<a id="page-37"></a>

### PDF p.37

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
구 관리 효율화, 공급망 및 재고 관리 간소화 등 다양한 진료 외 행정 업무를 지원한
다. 이러한 효율화는 환자 대응 속도를 높이고, 전반적인 의료서비스 만족도를 향상하
는 데 기여하고 있다.
나. 인공지능 진료 지원 활용
1) 전자의무기록(EMR/EHR) 자연어처리
IT와 소프트웨어 기술의 발전으로 의료데이터의 디지털화가 가속화되었지만, 국내
EMR/EHR에는 대부분의 진료데이터가 자연어 텍스트 형태로 기록되어 있어 데이터
활용에 제약이 따른다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(Natural Language Processing)
기술을 활용해 방대한 의료 텍스트 데이터를 신속하고 정확하게 분석하고, 구조화된
스마트 데이터로 전환하는 시스템이 도입되고 있다.
자연어처리 기술은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해･해석･생성할 수 있도록 하는 인공
지능 기술로, 텍스트를 기계가 처리 가능한 정형 데이터로 변환함으로써 EMR 기록을
표준화된 데이터베이스에 저장할 수 있게 한다.22) 이 기술은 의료기관에서 EMR 기록
정형화, 머신러닝 기반 분석, 챗봇･문진 보조 등 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대
된다. 특히 Word Embedding(단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터 형태로 변환하는
기술)과 딥러닝 모델을 결합하면 방대한 의료 기록에서 중요한 특징을 추출할 수 있으
며, 이를 기반으로 질병 위험도 예측, 진단 정확도 향상, 진단 보조 모델 구축 등 임상
의사결정 지원이 가능하다. 예를 들어 사망 시점 예측 알고리즘은 완화의료(palliative
care) 분야에서 환자 예후 관리와 의료 자원 배분 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력
을 가지고 있다.23)
21) 김한나, 의료 분야에 인공지능 활용: 환자 흐름과 관리 및 최적화, 2024.12.24. 자. Access
from. https://www.ominext.com/kr/blog/utilizing-ai-in-healthcare-managing-and-optimizing-
patient-flow
22) 머니투데이, “정확도 86.2% 서울대병원, 국내 첫 ‘한국형 의료 거대 언어모델’ 개발”, 2025.
3. 21. 자. Access from. https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2025032117252561103
23) Anand Avati et al., “Improving Palliative Care with Deep Learning”, 「BMC Med
Inform Decis Mak」, 2018 Dec 12;18(Suppl 4):122. doi: 10.1186/s12911-018-0677-8;
23

<a id="page-38"></a>

### PDF p.38

인공지능 시대 의료계 대응 방안
실제로 일부 병원에서는 인공지능 음성인식 기반 진료기록 요약･자동 시스템을 구
축하여, 의료진과 환자의 대화를 실시간으로 요약하고 전자의무기록에 자동 저장하는
서비스를 활용하고 있다.24) 자연어처리 기술은 비정형 의료데이터를 정형화･분석･활용
할 수 있도록 하여, 의료 현장에서 진료 효율성과 데이터 활용도를 동시에 높이는 핵
심 인공지능 기술로 자리 잡고 있다. 다만, 2025년 1월 24일 식품의약품안전처가 제
정한 「생성형 인공지능 의료기기 허가･심사 가이드라인」에 따르면, 단순 기록･검색･조
회･요약 기능만을 수행하는 대규모 언어모델(LLM) 소프트웨어는 생성형 인공지능 의
료기기로 분류되지는 않는다.25)
출처: Visual Terminology, 인공지능 자연어처리 기술(NLP).
Access from. https://visualterminology.com/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%
A5-%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC-%EA%B8%B0%EC%88%
A0nlp/
❙그림 6❙ 인공지능 자연어처리 기술
Siddhartha Mukherjee, “This Cat Sensed Death: What If Computers Could, Too?”
New work Times. 2018.1.3. 자; Mark Bergen, “Google Is Training Machines to
Predict When a Patient Will Die,” Bloomberg, 2018.6.18. 자.
24) 서울아산병원, “의료진･환자 대화 요약해 의무기록 자동저장…국내 최초 AI 음성인식 시스템
구축”, 2025. 4. 2. 자.
25) 식품의약품안전처, 생성형 인공지능 의료기기 허가･심사 가이드라인[민원인 안내서], 2025. 1.
24, 6면.
24

<a id="page-39"></a>

### PDF p.39

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
2) AI 기반 진료 음성인식 시스템
대규모 언어모델(LLM)을 적용한 인공지능 기반 진료 음성인식 시스템은 진료 과정
에서 발생하는 의료진과 환자 간의 대화뿐 아니라, 응급상황에서의 의료진 간 대화까
지 실시간으로 기록하고 문자화할 수 있는 기술이다. 이 시스템은 분과별 의료 전문
용어와 수만 시간 분량의 진료 음성 데이터를 학습하여, 대화 내용을 실시간 텍스트로
변환하는 것은 물론, 주요 증상과 연관 질환을 분류해 원하는 형태로 자동 저장할 수
있다.26) 이 기술은 의료진뿐만 아니라 환자의 목소리까지 반영된 정확한 증상 정보를
확보함으로써, 의료의 질을 높이고 개인맞춤형 치료를 제공하는 데 활용되고 있으며,
앞으로 더욱 활용이 보편화될 것으로 예상된다. 의사나 간호사가 환자와의 대화를 녹
음한 후, 음성인식 기술을 적용하면 자동으로 의료 기록이 생성되며, 다양한 언어를 사
용하는 환자와 의료진 간 실시간 통역이 가능해져 언어 장벽도 낮출 수 있게 될 것으
로 예상된다.27) 국내 의료 현장에서는 이러한 기술을 기반으로 ‘인공지능 음성인식 기
반 스마트병원’ 사업이 추진되고 있다. 이를 통해 진료과별로 음성 입력만으로 의무기
록 작성이 가능한 체계를 구축하고, 의료진이 문서 작성 부담에서 벗어나 진료에 전념
할 수 있는 환경이 구축되고 있다.
2. 영상 판독
가. AI 영상 판독 개요
의료 현장에서 인공지능의 활용은 점차 확대되고 있으며, 그중에서도 영상진단 분야
에서 가장 활발하게 사용되고 있다. 최근 인공지능 개발이 영상 및 이미지 분석에 집
중되면서 영상 기반 인공지능 기술은 빠르게 발전하고 있다. 인공지능 모델은 육안으
로 검출하기 어려운 병변이나 미세한 패턴을 인식할 수 있으며, 임상 경험이 제한적인
희귀암 등에서도 검출 성능이 강화되고 있다. 이를 통해 인공지능은 의료진의 영상 판
26) 경향신문, 낮말도 밤말도 인공지능이 듣는다…의료진・환자 간 모든 대화 자동저장 시스템 구축,
2025.4.2. 자. Access from. https://www.khan.co.kr/article/202504021030001
27) 헬스라이프헤럴드, 응급상황 대화까지 자동 기록하는 ‘AI 진료 음성인식 시스템’, 2025.4.2. 자.
Aceess from. https://v.daum.net/v/XBiakv2XJj
25

<a id="page-40"></a>

### PDF p.40

인공지능 시대 의료계 대응 방안
독을 보조하며, 진단 정확도와 의료서비스 품질을 동시에 높이는 역할을 한다. 또한,
정량적 수치 분석이 필요한 의료영상에서도 인공지능의 활용도가 높다. 예를 들어 종
양 크기 측정, 뼈 길이 분석 등에서 인공지능을 적용하면 보다 정확하고 정밀한 진단
이 가능하다. 의료 영상 분석에는 일반적인 이미지 객체 인식에서 높은 성능을 보이는
CNN(Convolutional Neural Network) 모델이 주로 활용된다. 대부분의 시스템은
기존 CNN 모델을 그대로 사용하거나 의료 영상 특성에 맞게 일부 구조를 변형해 적
용함으로써 영상 판독의 효율성과 정확도를 동시에 높이고 있다.
나. 국내 인공지능 영상 판독 활용례 및 활용 효과
1) 유방촬영 AI-CAD 활용
최근 영상의학과 의사가 일상적으로 부담하는 많은 양의 유방촬영 영상의 중요도를
인공지능 기술이 분류함으로써 업무 부담이 경감된다는 연구가 발표되었다.28) 이를 반
영하듯 국내 의료 현장에서는 유방촬영술 인공지능 영상 진단이 활발히 사용되고 있으
며, 2024년 7월 기준 상급종합병원 47곳 약 60%에 해당하는 28곳에서 도입하여 사
용하고 있다. 2020년 발표된 논문에서는 치밀 유방이 많은 국내 환경에서 유방촬영
인공지능 기반 컴퓨터 보조 진단은(Artificial Intelligence-based Computer-Aided
Detection for Mammography, 이하 ‘AI-CAD’) 영상의학과 의사의 평균 판독 정확
도를 유의하게 향상하는 것으로 보고되었다.29) 또한, AI-CAD는 판독 소요 시간을 줄
여줄 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 판독 결과에 대한 최종 책임은 의사에게 있으며,
AI-CAD를 참고하더라도 판독문 작성과 최종 판단은 반드시 의사가 수행해야 한다.30)
28) Eisemann N. et al., “Nationwide real-world implementation of Al for cancer detection
in population-based mammography screenin”, 「nat med」 2025;31:9170924; Dembrower
K. et al., “Artificial intelligence for breasta cancer detection in screening mammography
in Sweden: a propective, population-based, paired-reader, non-inferiority study”,
「Lancet Digit Health」 2023; 5:e703-3711.
29) kim HE et al., “Changes in cancer detection and false-positive recall in mammography
using artificial intelligence: a retrospective, multireader study”, 「Lancet Digit
Health」 2020;2:e138-3148.
30) Ibid. p.285.
26

<a id="page-41"></a>

### PDF p.41

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
빅데이터를 기반으로 학습된 인공지능 기반 진단 보조 프로그램은 유방촬영 판독의 정
확도를 높이고, 효율적 판독을 지원함으로써 보조 판독자로서 역할을 할 것으로 기대
된다. 국내 의료기관에서는 식품의약품안전처로부터 허가받은 진단 보조 소프트웨어를
구매해 PACS(Picture Archiving and Communication System)에 연동하거나, 별도
의 프로그램을 통해 분석 결과를 확인하고 있다.
2023년 6월 국내 조사에 따르면, 유방 영상 전문의 100명 중 95명이 AI-CAD의
사용 경험이 있다고 답했으며, 이후 사용률은 더욱 증가한 것으로 추정된다.31) 유방촬
영 AI-CAD는 2024년 3분기부터 한국보건의료연구원의 신의료기술평가 유예 대상으
로 선정되어 5년간 비급여로 임상 사용이 가능하게 되었다.32) 그러나 비급여로 환자에
게 진료비를 청구하면서 환자에게 반드시 이에 대한 동의를 받아야 한다. 이는 환자에
게 인공지능 사용에 대한 진료비를 더 지급하라는 의미로서, 향후 이에 대한 환자의
수용성이 의료 현장에서의 인공지능 활용 활성화에 중요한 요소가 될 것이다. 정부의
‘AI 3대 강국’ 도약을 위해 의료 인공지능 발전에 전략적으로 집중하기 위해서는 의료
인공지능 활용에 따른 진료비 부담에 대한 국가의 정책적 방침이 필요한 때이다.
2) 흉부 영상 인공지능(CXR) 활용
인공지능의 발전은 흉부 영상에서 폐질환 진단의 정확도와 판독 효율성을 높이고 있
다. 인공지능은 인간의 눈으로 식별하기 어려운 미세한 패턴을 인식할 수 있지만,33)
모든 질환을 진단할 수 있는 것은 아니며, 개발 당시 모델 학습에 사용된 환자군에 따
라 적용 범위가 제한될 수 있다는 한계가 있다. 연구에 따르면, 흉부 CT 판독 시 인
공지능 보조를 활용하면 판독 시간이 약 20% 단축되고, 폐 결절 검출 및 악성 폐 결
31) LEE SE et al., “Radiologists’ perspectives on AI-assisted diagnosis in mammography:
insights from a survey of 100 radiologists”, 「J Korean Soc Breast Screen」 2023;23:47-51.
32) LEE SE et al., “Application of artificial intelligence-based computer-assisted diagnosis in
breast radiology: a narrative review”, 「J Korean Med Assoc」 2025 May; 68(5), p.285.
https://doi.org/10.5124/jkma.25.0045
33) Gong Young Jin, “Artificial intelligence in thoracic imaging-a new paradigm for diagnosing
pulmonary disease; a narrative review”, 「J Korean Med Assoc」 2025 May; 68(5):
p.289. https://doi.org/10.5124/jkma.25.0054
27

<a id="page-42"></a>

### PDF p.42

인공지능 시대 의료계 대응 방안
절 진단의 민감도가 향상된다. 최근 몇 년간 CXR(Chest X-ray) AI는 다수의 병원에
서 도입되어 사용되고 있으며, 국가 폐암 검진의 저선량 흉부 CT에서도 인공지능 기
반 폐암 검출, 결절 분석, 위험도 예측에서 우수한 성과를 보인다. 이는 의사의 반복적
이고 소모적인 업무시간을 줄여 판독 효율성을 높이며 치료 결과 개선에도 기여하는
것으로 조사되었다.34)
3) 신경 영상 인공지능 활용
신경영상의학 분야에서 활용되는 뇌출혈을 자동 검출하는 인공지능 기반 진단 보조
제품이 다수 출시되었다.35) 대부분 제품은 영상 분석 후 뇌출혈 가능성이 높을 경우
담당 의사에게 자동 알람을 제공하는 환자 분류(patient triage) 기능이 탑재되어 있
어 급성 뇌출혈의 신속한 진단에 도움을 준다.36) 현재 인공지능 솔루션은 급성 뇌출혈
이나 뇌경색과 같은 응급 신경계 질환에서 우선순위 설정과 정확도 향상에 기여하고
있다. 이러한 질환은 빠른 진단과 치료가 예후에 결정적인 영향을 미치기 때문에, 인공
지능을 도입하면 실시간에 가까운 환자 분류가 가능해 응급 진료의 효율성을 높일 수
있다. 또한 인공지능은 뇌 용적 변화나 나이그로좀 소실처럼 육안으로 식별하기 어려
운 소견도 민감하게 검출하여, 퇴행성 신경계 질환의 진단과 추적관찰에도 유용하게
활용되고 있다.37) 다만, 현재 시장에는 다양한 영상 장비 제조사가 존재하고 각 기관
의 촬영프로토콜이 달라 인공지능 모델이 일관된 성능을 유지하기 어렵다는 한계가 있
다. 의료 분야에서는 성능의 불안전성이 진료에 직접적인 영향을 미칠 수 있으므로, 표
준화된 영상 프로토콜 확립과 다기관 협력을 통한 학습 데이터 확충을 통해 장비에 영
향을 받지 않는 안정적인 성능을 달성하는 것이 중요 과제이다.
34) Ibid. p.298.
35) Yun TJ et al., “Deep learning based automatic detection algorithm for acute intracranial
haemorrhage: a pivotal randomized clinical trial”, 「NPJ Digit Med」 2023; 6:61.
36) Leonard Sunwoo et al., Artificial intelligence in neuroimaging with a focus on
acute and degenerative neurologic disorders: a narrative rewiew”, 「J Korean Med
Assoc」 2025 May; 68(5): p.302. https://doi.org/10.5124/jkma.25.0051
37) Ibid. p.308.
28

<a id="page-43"></a>

### PDF p.43

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
다. 인공지능 영상 판독의 한계
초기에는 의료 인공지능이 영상 판독을 보조하는 소프트웨어를 중점으로 개발되다
보니, 인공지능이 영상의학과 의사의 역할을 대체하게 될 수도 있다는 일부의 우려가
있었다. 그러나, 현재는 인공지능을 잘 활용하는 의사가 경쟁력을 갖는다는 인식으로
분위기가 전환되고 있다. 즉, 의료 인공지능이 의사를 대체하는 구조가 아니라 인공지
능을 활용하는 의사와 활용하지 않는 의사 간의 업무의 효율성과 생산성에 있어 차이
가 발생할 수 있음을 의미한다. 이처럼 의료 인공지능은 의사의 반복적이고 시간 소모
적인 작업을 효율화함으로써 영상의학과 의사의 판독 업무 부담을 경감하고, 영상의학
과 의사에게 두 번째 의견을 제시하는 동료이자 인간의 눈으로는 구별하기 어려운 미
세한 패턴을 포착해 진단 성능을 향상하고 판단 정확도를 높이는 보조 역할을 한다.38)
다만, 현재 출시된 의료 인공지능 기기는 주로 판독 정확도 향상, 환자 분류 자동화,
반복 업무 대체에 집중되어 있어, 기존 영상 검사로는 포착하기 어려운 새로운 정보
제공이라는 혁신성 측면에서는 한계가 있으며,39) 기술적 측면에서도 인공지능의 성능
과 안정성은 학습 데이터의 특성에 크게 의존한다는 한계가 있다.
또한, 유방촬영술 환자 518명을 대상으로 유방촬영술 인공지능의 활용에 대한 환자
의 인식 조사에서 의사가 보조적인 판독자(second reader)로 활용에는 71%의 환자가
동의하였지만, 의사를 제외하고 인공지능이 단독 판독자로 활용하는 것에는 4.44%의
환자만 동의하였다.40) 이는 인공지능이 최종 책임을 질 수 없는 보조적 도구로 활용됨
을 의미한다. 이에 인공지능을 활용하는 의료 현장에서는 인공지능의 유용성을 인정하
면서도 그 한계를 이해하고, 임상 현장에서의 책임 있는 활용 방안을 모색하는 노력이
필요하다.
38) 김성헌, “의료 영상의학에서 인공지능: 현재의 혁신과 미래의 전망”, 「J Korean Med Assoc」
2025 May; 68(5): 278. https://doi.org/10.5124/jkma.25.0067
39) Leonard Sunwoo et al., Artificial intelligence in neuroimaging with a focus on acute
and degenerative neurologic disorders: a narrative rewiew”, 「J Korean Med Assoc」
2025 May; 68(5): p.308. https://doi.org/10.5124/jkma.25.0051
40) B Bersu Ozcan, “Patient Perception of Artificial Intelligence Use in Interpretation
of Screening Mammograms: A Survey Study”, 「Radiol Imaging Cancer」 2025 May;
7(3):e240290. doi: 10.1148/rycan.240290.
29

<a id="page-44"></a>

### PDF p.44

인공지능 시대 의료계 대응 방안
3. 진단 지원
가. 국내 인공지능 진단 지원 동향
2025년 1월 24일 식품의약품안전처가 제정한 「생성형 인공지능 의료기기 허가･심
사 가이드라인」에 따르면, 환자의 전자의무기록(EMR)을 대규모로 분석해 맞춤형 치료
계획을 제시하거나 예측 결과 및 상세 보고서를 생성하는 소프트웨어는 생성형 인공지
능 의료기기에 해당한다. 즉, 환자의 EMR 데이터를 대량 분석하여 환자별 치료 계획
을 자동 생성하는 도구는 의료기기로 관리되며, 의료진의 임상 의사결정을 보조하는
역할을 하게 된다.
최근 국내에서는 거대언어모델(LLM)과 딥러닝 기반 의료 인공지능을 활용해 환자
기록을 분석하고, 환자 맞춤형 예측 결과와 치료 계획을 제시하는 시스템 개발이 활발
히 진행되고 있다. 일부 대학병원에서는 인공지능 모델을 이용해 중환자실 환자의 48
시간 이내 재입원 가능성을 예측하거나,41) 중환자실 및 일반 병동 환자의 패혈증･심정
지 발생 위험과 ICU 전이 가능성을 예측하는 연구를 수행하고 있다.
또한, EMR 기반의 생체신호와 검사 데이터를 분석하여 의료진에게 조기 경보를 제
공하는 파일럿 시스템도 시도되고 있다. 이와 함께 유전체와 임상데이터 통합 정밀 의
료 솔루션, 심방세동･심근경색･뇌졸중 조기 예측 인공지능 역시 임상 연구 단계에 있
으며, 응급실과 외래에서 환자 위험군을 신속히 분류해 조기 치료 개입을 돕는 것을
목표로 하고 있다. 이러한 시스템은 응급실과 외래 환경에서 환자 위험군을 조기에 선
별함으로써 치료 개입 시점을 앞당기고, 예후 개선에 이바지할 것으로 기대된다. 다만,
EMR 기반 예후 예측, 정밀 의료 추천, 심혈관･뇌혈관 질환 예측 인공지능은 현재로서
는 연구 또는 파일럿 적용 단계에 머물러 있다.
현재 식품의약품안전처로부터 승인받은 생성형 인공지능 의료기기는 없지만 생성형
인공지능 의료기기 허가･심사 가이드라인 제정 후 2025년 8월 현재까지 식품의약품안
전처는 임상시험계획을 승인하고 있다. 임상시험계획이란 의료기기를 사람 대상으로
41) 코리아 바이오메디컬 리뷰, VUNO의 새로운 AI 모델은 ICU 재입원 예측에서 기존 방법보다
성능이 뛰어납니다. 2025. 3. 10. 자.
30

<a id="page-45"></a>

### PDF p.45

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
시험해 안전성과 유효성을 검증할 수 있도록 허용하는 절차로 시험을 통해 확보한 데
이터를 기반으로 이후에 품목 허가를 신청할 수 있다. 임상시험이 완료되고 식품의약
품안전처로부터 품목 허가를 신청하고 식약처로부터 승인받은 후 시장에 출시할 수 있
다. 식품의약품안전처로부터 임상시험을 승인받은 생성형 인공지능 기반 의료기기 항
목은 <표 5>와 같다.
❙표 5❙ 식품의약품안전처, 생성형 인공지능 임상시험 승인 현황
승인일자 품목명 임상시험 제목
의료영상 분석 생성형 인공지능 기반 흉부 X-ray 영상 초안 판독문 생성
2025. 4. 7.
소프트웨어 소프트웨어 AI Read-CXR의 유효성 평가
중환자실 입원환자의 약물 처방과 전자의무기록 데이터를 기반으로
의약품 주입 관리
2025. 4. 8. 반코마이신의 약물 혈증 농도를 12시간 시점 예측 모의 계산해 주는
소프트웨어
의약품 주입관리 소프트웨어의 안정성･유효성 평가
유착성 관절낭염의 가능성을 표시하여 해당 질환을 선별하기 위한
재활의학 진료용
2025. 4. 23. 3차원 영상 분석 소프트웨어의 어깨 동작 움직임 범위와 패턴 분석에
소프트웨어
대한 유효성 평가
안과 영상 안과 영상 검출･진단보조 소프트웨어의 인공지능 안저양상 판독을
2025. 5. 2. 검출･진단보조 통한 눈질환(당뇨망막병증, 황반병성, 녹내장, 망막앞막) 진단 보조에
소프트웨어 대한 안정성 및 유효성
생체신호 분석 중환자실 입원환자의 생체신호 데이터와 혈액 검사정보를 이용하여
2025. 5. 12.
소프트웨어 패혈증을 예측하는 생체신호분석 소프트웨어의 유효성
병원진료용 유방암을 진단받고 항암화학요법을 시행하는 환자를 대상으로
2025. 5. 14.
소프트웨어 자가보고 기반 부작용 증상 관리 및 의료진 연계 소프트웨어
일반 병동 입원 환자의 활력징후 데이터를 이용하여 24시간 내
생체신호 분석
2025. 6. 12. 저산소증 발생 위험도 예측 인공지능 생체신호분석소프트웨어
소프트웨어
vital-picaso의 임상적 유효성 평가
일반 병동 입원 환자의 활력징후 데이터를 이용하여 24시간 내
생체신호 분석
2025. 6. 25. 저혈압 발생 위험도 예측 인공지능 생체 신호분석소프트웨어
소프트웨어
vital-picaso의 임상적 유효성 평가
재활의학
신생아 중환자를 대상으로 기관 내 삽관 적용 예측 소프트웨어의
2025. 7. 3. 진료용
현시점 기준 3시간 이내 기관 내 삽관 수행 예측
소프트웨어
중환자실에 입실한 패혈증 환자로부터 측정된 임상데이터를
재활의학 진료용
2025. 7. 16. 분석하여 30일 이내의 사망위험도를 확률 형태로 산출하여 환자
소프트웨어
모니터링 및 의료진의 진단을 보조하는 딥러닝 소프트웨어
재활의학 인공지능 기반 비조용 뇌 CT 영상 뇌경색 자동 분석(비조용 CT에서
2025. 7. 21. 진료용 뇌경색 유무와 영역에 대한 정량분석) 결과 제공 인공지능
소프트웨어 소프트웨어
31

<a id="page-46"></a>

### PDF p.46

인공지능 시대 의료계 대응 방안
승인일자 품목명 임상시험 제목
재활의학 복부 CT 영상을 기반으로 인공지능 영상 분석 독립형
2025. 7. 30. 진료용 디지털의료기기소프트웨어 sherpa rcc의 신장암 위험도 분석에
소프트웨어 대한 유효성 평가
출처: 식품의약품안전처, 의료기기 전자민원 의료기기통합정보시스템을 참고하여 재구성.
Access from. https://emedi.mfds.go.kr/msismext/emd/ifm/ctestAprvStatusView.do
나. 진단 지원을 위한 의료 인공지능 기술 해외 동향
1) 감염 여부 진단
유럽호흡기학회 국제회의에서 발표된 연구에 따르면, 인공지능 기반 휴대전화 애플
리케이션을 활용하여 사용자의 음성으로 코로나19 감염 여부를 판별할 수 있는 기술
이 개발되었다. 이 기술은 코로나19 감염이 성대에 영향을 미칠 수 있다는 점에 착안
해 개발되었으며, 음량, 음성 파워, 시간에 따른 변화 등 다양한 음성 특징을 분석하여
감염 가능성을 평가한다.
출처:https://www.owkin.com/hub-content/case-study-rlapsrisk-bc
❙그림 7❙ RlapRisk BC AI Cancer Testing(Owkin)
2) 당뇨병성 망막병증 진단
2018년, 미국 FDA는 망막 카메라로 촬영한 안저 이미지를 활용해 당뇨병성 망막병
증의 초기 징후를 감지하는 인공지능 도구 IDx-DR의 사용을 승인했다. 이 도구는 환
32

<a id="page-47"></a>

### PDF p.47

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
자의 안저 이미지를 분석해 DR의 초기 징후를 식별하고, 임상의가 보다 신속하고 정
확한 판독을 내릴 수 있도록 지원하는 AI 기반 보조 진단 기기이다. IDx-DR은 은 단
순히 초기 징후뿐 아니라, 중증 합병증인 당뇨병성 황반부종(DME)의 유무까지 평가할
수 있는 기능을 갖추고 있어 안과 전문의의 업무 부담을 줄이고, 조기 진단 및 예방적
치료를 가능하게 함으로써 시력 손상 위험을 낮춘다.42)
세계적으로 당뇨병 환자는 약 4억 6,300만 명에 달하며, 2045년까지 7억 명으로
증가할 것으로 전망된다. DR은 20~74세 성인에서 신규 실명의 주요 원인으로, 환자
수는 2045년까지 약 1억 6,000만 명에 이를 것으로 예상된다. 미국안과학회(AAO)는
모든 당뇨병 환자에게 매년 망막 검사를 권고하며, 검사는 직접･간접 검안경 검사, 현
장 촬영 안저 사진 판독, 또는 자격을 갖춘 판독자나 AI 기반 분석을 통해 수행할 수
있다고 명시하고 있다. DR의 중증도 평가는 국제 임상 당뇨병성 망막병증 중증도 척
도(ICDR) 5등급 체계와 임상적으로 유의한 DME 여부로 이루어진다. 최근에는 클라우
드 기반 AI 분석 시스템, 스마트폰 연동 안저 카메라, 고성능 네트워크를 결합한 솔루
션이 적극 도입되고 있다. 이러한 기술은 드루젠(drusen)과 같은 망막 바이오마커를
포함해 다양한 병변을 정밀하게 식별할 수 있으며, 이를 통해 연령 관련 황반변성
(AMD), 녹내장, 맥락막 흑색종 등 다양한 안과 질환의 조기 발견과 효과적인 관리가
가능해지고 있다.
3) 암 식별 및 진행 예측
유럽연합(EU)은 최근 암 진단과 예후 예측에 특화된 인공지능 프로그램 사용을 승
인하였다. 기존의 암 조기 검출 인공지능은 초기 병변 탐지에 중점을 두었으나, 최신
인공지능 모델은 진단 이후 암의 유형을 정밀 구분하고 진행 속도 및 재발 위험까지
예측할 수 있도록 설계되었다.
대표적 사례로는 유방암 재발 위험 예측 모델과 결장･직장암 미세위성 불안정성
42) Anand E. Rajesh, “Artificial Intelligence and Diabetic Retinopathy: AI Framework,
Prospective Studies, Head-to-head Validation, and Cost-effectiveness”, 「Diabetes
Care」 2023;46(10):1728–1739|https://doi.org/10.2337/dci23-003
33

<a id="page-48"></a>

### PDF p.48

인공지능 시대 의료계 대응 방안
(MSI) 진단 모델이 있다. 유방암 재발 예측 AI는 원발성 침윤성 유방암 환자의 디지털
병리 슬라이드를 분석하고, 환자의 임상 정보와 과거 병리 데이터를 통합 학습하여 환
자별 재발 가능성을 정량화한다. 이를 통해 임상의는 치료 후 재발 위험이 높은 환자
를 조기 선별하고, 보조 항암 요법이나 맞춤형 추적 관찰 전략을 설계할 수 있다.43)
결장･직장암 MSI 진단 AI는 병리 영상에서 암세포의 유전적 불안정성을 자동 판독하
여 면역항암제 적합성 평가와 맞춤형 치료 전략 수립을 지원한다.44)
이들 플랫폼은 AI 데이터 분석 엔진, 연합학습(Federated Learning) 환경, 연구기
관 데이터 네트워크, 소프트웨어 커넥트로 구성되어 있다. 연합학습을 통해 각 기관은
데이터를 외부 반출 없이 안전하게 학습에 활용할 수 있으며, 임상･연구･병리 데이터
를 통합하여 암 진행 예측과 맞춤형 치료 연구를 동시에 지원한다. 특히 다기관･다국
적 연구 환경에서도 데이터 보호와 활용을 양립시킬 수 있는 장점이 있다. 임상 연구
결과, 이러한 인공지능 기반 암 예측 플랫폼은 전통적 병리 판독보다 진단 정확도가
높고, 위양성･위음성 발생률을 모두 낮추며, 조기 개입 기회를 확대하는 것으로 확인되
었다. 현재 일부 모델은 CE(Conformité Européenne) 마크와 FDA 허가를 받아 유
럽과 미국 병원에서 실제로 사용되고 있다.
4) 이미지 진단 플랫폼
인공지능 기반 의료 이미지 플랫폼은 범용 영상 분석과 진단 업무 절차 개선을 핵심
목표로 하고 있다. 이 플랫폼은 대규모 의료 영상데이터를 신속하게 처리함으로써 방
사선과의 업무 효율성을 높인다. 특히 응급상황이나 대규모 판독 업무 환경에서 플랫
폼의 활용 가치는 증대한다. 범용 인공지능 영상 플랫폼은 CT, MRI, X-ray, 디지털
병리 이미지 등 다양한 의료 영상을 자동 분석하여 임상의의 판독을 보조함으로써 복
43) Gerardo Fernandez, “Analytical Validation of the PreciseDx Digital Prognostic Breast
Cancer Test in Early-Stage Breast Cancer”, 「Clinical Breast Cancer」 Vol.24 Issue.2,
2024, pp.93-102. Access from. https://www.clinical-breast-cancer.com/article/S1526-
8209(23)00268-9/fulltext
44) Rikiya Yamashita, “Deep learning model for the prediction of microsatellite instability
in colorectal cancer: a diagnostic study”, 「Lancet oncology」 Vol.22 Issue.1, 2021,
pp.132-141.
34

<a id="page-49"></a>

### PDF p.49

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
잡하고 시간이 오래 걸리는 판독 과정의 효율성을 높인다.
또한 인공지능 플랫폼은 적응형 학습 능력을 갖추고 있어 실제 임상 환경에서 사용
되는 과정에서도 피드백과 결과 데이터를 학습하며 성능을 고도화한다. 이를 통해 이
상 소견을 탐지하는 데 필요한 시간을 줄이고, 임상의에게 정밀한 의사결정 보조 도구
로서 기능할 수 있다. 현재 이러한 기술은 심혈관 질환, 뇌졸중, 폐질환 등 다양한 진
단 분야에서 이미 활용되고 있으며, 의료 현장에서의 기술 성숙도도 빠르게 향상되고
있다. 인공지능 기반 의료 이미지 플랫폼은 업무 효율성 향상, 조기 진단, 환자 안전
강화라는 세 가지 측면에서 임상적 가치를 제공한다. 플랫폼의 운영 사례를 정리하면
<표 6>과 같다.
❙표 6❙ 인공지능 기반 이미지 플랫폼 운영 현황
플랫폼 주요 기능 활용 분야 인증 현황
Lunit INSIGHT CXR 흉부 X-ray 폐결절･폐렴･결핵 탐지 호흡기 질환 FDA･CE
Aidoc CT 기반 뇌출혈･폐색전증･척추 골절 탐지 응급 방사선 FDA･CE
Arterys 심혈관･흉부 MRI･CT 분석 심혈관, 폐질환 FDA･CE
Paige 디지털 병리 이미지 분석 전립선암･유방암 FDA･CE
4. 신약 개발
가. AI 활용 신약 개발 개요
인공지능 기술은 신약 개발 과정 전반에서 후보물질 탐색과 평가의 효율성을 극대화
하는 핵심 도구로 활용되고 있다. 인공지능은 방대한 화합물과 생물학적 데이터를 학
습하여 잠재적 약물을 스크리닝하고, 효능과 독성을 예측하며, 유망한 후보물질의 식별
속도를 올린다. 전통적인 신약 개발은 대표적인 고위험･고비용(High-Risk, High-Return)
산업으로, 후보물질 발굴에서 제품 출시까지 평균 10~12년이 소요되고, 글로벌 상위
12개 제약사의 기준으로 연구개발 비용이 약 21억 7천만 달러에 달한다.
또한, 낮은 성공률과 높은 노동집약성으로 인해 임상시험 단계에서 많은 시행착오를
겪는 구조적 한계를 갖고 있다. 이러한 환경에서 인공지능을 활용하면 후보물질 도출,
임상시험 설계 및 최적화 과정에서 불필요한 시행착오를 줄여 개발 기간을 단축하고
35

<a id="page-50"></a>

### PDF p.50

인공지능 시대 의료계 대응 방안
비용을 절감할 수 있다. 결과적으로 신약 개발의 효율성과 정확성을 크게 향상할 것으
로 기대된다.45)
출처: 정현주 외, 「인공지능(AI)을 활용한 신약 개발 국내외 현황과 과제」, 『KHIDI Brief』 Vol. 314, 2020.
❙그림 8❙ AI 활용 신약 개발 단계 및 소요 기간
전통적인 신약 개발 방식과 AI 기술을 활용한 신약 개발을 비교하면, 후보물질 도출
단계에서 큰 차이를 보인다<표 7>. 기존에는 제약사가 신약 개발 대상 질병을 선정한
후, 관련 논문 수백 편을 직접 검토･분석하여 후보물질을 탐색해야 했다. 그러나 인공
지능을 활용하면 한 번에 100만 건 이상의 논문과 수천만 개의 화학물질을 동시에 탐
색할 수 있어, 과거에는 수십 명의 연구자가 수개월 이상 수행해야 했던 작업을 단 하
루 만에 완료할 수 있다. 임상시험 단계에서도 AI는 혁신적인 변화를 불러온다.
인공지능은 화합물의 구조 정보와 체내 단백질 결합 능력을 계산해 유망한 신약 후
보 물질을 신속히 제시할 수 있으며, 병원 EMR 데이터를 활용해 연구 질환과 높은
관련성을 가진 임상 대상 환자를 자동으로 선별할 수 있다. 또한, 유전체 변이와 약물
간 상호작용까지 예측하여 임상 설계와 맞춤형 약물 개발 과정에서 시행착오를 크게
줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이를 보여주는 대표적 사례로, 구글 딥마인드(DeepMind)
의 알파폴드(AlphaFold)는 기존에 인간 연구자가 수년간 소요했던 단백질 구조 예측
45) 식품의약품안전처, 「AI 기반 신약 개발」, 『식의약 R&D 이슈 보고서』 R&D 웹진 통권 21호,
2023. Access from. https://nifds.go.kr/webzine/2023/12/index.html
36

<a id="page-51"></a>

### PDF p.51

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
을 단 몇 시간 만에 수행해 신약 개발 소요 기간을 획기적으로 단축하게 했다. 실제로
2024년 노벨화학상은 알파폴드2 개발에 이바지한 과학자 3명에게 돌아가며, 인공지능
신약 개발 패러다임 전환 가능성을 입증하였다.
❙표 7❙ 전통적인 방식과 AI를 활용한 신약 개발 기간 비교
구분 개발 단계별 소요 기간 총 소요기간
타겟 후보물질 물질 임상
전통적인 전임상
발굴 스크리닝 최적화 (1~3상) 11~18년
방식
허가
2~3년 0.5~1년 1~3년 1~3년 5~6년
선택 및 임상 1~2년
빅데이터 발굴
AI 활용 방식 타당성 평가 (1~3상) 6~8년
0.5~1년 0.5~1년 4~5년
출처: 비즈워치, 개발 기간 10년 걸리는 신약개발, AI로 ‘확 줄인다’, 2024.3.12. 자.
Access from. https://v.daum.net/v/20240312072903743, 재구성.
4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능의 개발이 가속화되면서, 다양한 산업 분야에서
고부가가치 창출에 활용되는 추세이다. 특히 많은 시간과 비용이 소요되고 성공률이
낮은 신약 개발 분야에서 인공지능의 도입은 후보 물질 발굴의 정확성과 예측력을 높
이고, 개발 속도를 향상해 수십억 달러에 달하는 비용 절감 효과를 기대할 수 있다.
반면, 전문인력과 고품질 데이터의 부족, 신약 개발 소프트웨어의 한계, 인공지능 기반
신약 개발에 대한 규제기관의 명확한 지침 부재가 성장의 저해 요소로 작용하고 있다.
나. AI 활용 신약 개발 동향
1) AI 활용 신약 개발 글로벌 산업 현황
글로벌 인공지능 활용 신약 개발 시장 규모는 2023년 9억 200만 달러에서 연평균
40.2%의 고성장을 기록하여 2028년에는 48억 9,400만 달러까지 성장할 것으로 예상
된다. AI 활용 신약 개발의 기술 시장은 크게 기계 학습 자연어처리, 상황 인식 처리
및 컴퓨팅(Context-awareness Precessing and Context-aware Computing), 기타
기술(Other Technologies)로 구분되는데, 기계 학습 분야가 2023년 4억 8,060만 달
러 수준에서 가장 높은 41.9%의 성장률을 기반으로 2028년에는 27억 6,040만 달러
수준까지 성장할 것으로 예상된다<그림 9>.
37

<a id="page-52"></a>

### PDF p.52

인공지능 시대 의료계 대응 방안
출처: 김민석 외, 「인공지능(AI) 신약 개발 글로벌 시장 및 협력 현황」, 『KHIDI Brief』 Vol. 427, 2024, 참고하여
재구성
❙그림 9❙ AI 활용 신약 개발 글로벌 시장 규모
2) 치료 영역별 시장 규모
치료 영역별 시장은 종양학(Oncology), 감염병(Infection Disease), 신경학(Neurology),
심혈관계 질환(Cardiovascular Disease), 면역학(Immunology), 대사성 질환(Metabolic
Disease), 기타 치료 영역(Other Terapeutic Area)로 구분되는데, 앞서 언급한 전체
연평균 40.2%의 성장률 대비 종양학이 2023년 3억 4,060만 달러에서 41.7%의 연평
균 성장률로 2028년에는 19억 4,770만 달러까지 성장하며, 신경학은 2023년 1억
3,190만 달러에서 가장 높은 성장률인 43.2%의 성장률에 기인하여 2028년에는 7억
9,410만 달러까지 그 규모가 확대될 것으로 예상된다<그림 10>.
38

<a id="page-53"></a>

### PDF p.53

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
출처: 김민석 외, 「인공지능(AI) 신약 개발 글로벌 시장 및 협력 현황」, 『KHIDI Brief』 Vol. 427, 2024 참고하여
재구성
❙그림 10❙ AI 활용 신약 개발 치료 영역별 시장 규모
글로벌 인공지능 신약 개발 시장에서 북미 지역이 가장 큰 규모를 차지하고 있으며
유럽과 아시아 순으로 나타났다. 북미 시장은 2021년 1억 7,900만 달러에서 2027년
에는 연평균 48% 이상의 고성장에 힘입어 19억 4,000만 달러 이상의 시장 규모에 이
를 것으로 예상된다<그림 11>. 특히, 미국은 바이오제약 산업 기반 위에 대규모 R&D
투자, 인공지능 기술을 보유한 기업들과 선도적인 위치에 있는 스타트업을 다수 보유
하여 AI 활용 신약 개발 시장 내에서 절대 강대국의 면모를 유지할 것으로 예측된다.
39

<a id="page-54"></a>

### PDF p.54

인공지능 시대 의료계 대응 방안
출처: 식품의약품안전처, 「AI 기반 신약 개발, 식의약 R&D 이슈 보고서」, 『R&D 웹진 통권』 21호, 2023.
Access from. https://nifds.go.kr/webzine/2023/12/page02.html
❙그림 11❙ 글로벌 지역별 AI 활용 신약 개발 점유율
국내 인공지능 활용 신약 개발 시장은 최근 빠르게 성장하고 있다. 한국제약바이오
협회와 한국보건산업진흥원이 공동으로 설립한 인공지능 신약 개발지원센터 발표 자료
에 의하면 국내 인공지능 신약 개발 기업(29개 사 대상)의 누적 투자 금액은 약 6천억
원 수준이며, 인공지능 활용 기술 지원, 전문 인력 양성, 조사연구, 글로벌 협력을 통
한 신약 개발을 가속하기 위해 노력하고 있다. 인공지능 신약 개발 기업과 협업 사례
는 증가하고 있으나, 가시적 성과는 부재하여 국내 인공지능 기반 신약 개발 알고리즘
최고 기술 보유국인 미국 대비 79.4% 수준인 것으로 나타났으며, 유럽(88.4%), 일본
(81.7%), 중국(74.0%) 기술 수준 고려 시 평균 이하의 수준을 유지하고 있다.46)
46) 한국보건산업진흥원, 2022년 보건의료·산업기술수준 평가 결과 발표, 2023. 3. 9. Access fr
om. https://www.khidi.or.kr/board/view?linkId=48891782&menuId=MENU00100
40

<a id="page-55"></a>

### PDF p.55

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
다. AI 활용 신약 기술 개발 현황
1) AI 활용 신약 개발 특허 현황
신약 개발에 사용되는 대표적인 인공지능 기술은 머신러닝(Machine Learning)과
딥러닝(Deep Learning) 기술이다.47) 이러한 기술을 바탕으로 실질적인 기술 개발은
후보물질 발굴, 비임상 개발, 임상시험 등 3부분으로 분류하여 살펴볼 수 있으며, 이는
특허 현황을 통해 보다 객관적, 구체적으로 설명할 수 있다.
<표 8>과 같이 중국, 미국, 한국, 유럽, 일본의 2000년 1월부터 2003년 11월까지
총 1,203건의 특허를 대상으로 조사한 결과 2022년부터 2023년의 미공개 기간에도
불구하고 2017년 이후 특허 출원이 급격히 증가하였다. 기술별로는 후보물질 발굴
59%, 미 임상 개발 15%, 임상시험이 26% 비율을 차지했다. 국가별로 살펴보면, 중국
이 52%로 압도적인 비율을 차지하며 미국(26%), 한국(10%), 유럽연합(7%), 일본(6%)
순으로 나타났다.48)
❙표 8❙ 전통적인 방식과 AI 활용 신약 개발 특허 현황
(단위: 건)
구분 합계 중국 미국 한국 유럽 일본
후보물질 발굴 704(59%) 342 190 79 47 46
미임상 개발 183(15%) 107 38 15 14 9
임상시험 316(26%) 172 83 22 25 14
합 계 1,203(100%) 621(52%) 311(26%) 116(10%) 86(7%) 69(6%)
출처: 식품의약품안전처, 「AI 기반 신약 개발, 식의약 R&D」, 『이슈 보고서 R&D 웹진 통권』 21호, 2023.
Access from. https://nifds.go.kr/webzine/2023/12/page03.html
2) AI 활용 신약 개발 국내 연구 현황
최근 7년 동안(2017년~2023년 11월) 국내에서 수행된 인공지능 활용 신약 개발 관
련 연구개발 과제 수 추이를 살펴보면, 매년 꾸준히 증가하는 추세이며 2017년 75건
47) 정명희, 권원현, “신약 개발에서의 AI 기술 활용 현황과 미래”, 「한국정보통신학회」 Vol.25
No.12., 2021, p.1801.
48) 식품의약품안전처, 「식의약 R&D 이슈 이야기」, 『R&D 웹진 통권』 21호, 2023, , https://nifds.
go.kr/webzine/2023/12/page03.html
41

<a id="page-56"></a>

### PDF p.56

인공지능 시대 의료계 대응 방안
에서 2023년에는 500건 후반대의 실적을 기록할 것으로 예상된다. 인공지능 활용 신
약 개발 분야 정부 연구개발 총투자비는 해당 기간 약 7,975억 원이며, 과제당 평균
연구비는 약 4.3억으로 매우 높은 수준을 기록하고 있다. 기간별로 살펴보면, 연구비
합계의 경우 2017년 280억 수준에서 2023년 2,278억 원 수준으로 대규모 투자가 이
뤄지며, 평균 연구비의 경우 2018년 4억 원 미만 수준을 제외하고는 꾸준히 4억 원
이상의 평균 연구비를 유지하여 타 분야 연구비 대비 원천기술 확보 및 플랫폼 구축에
많은 연구비가 소요됨을 확인할 수 있다<그림 12>.49)
출처: 식품의약품안전처, 「AI 기반 신약 개발, 식의약 R&D 이슈 보고서」, 『R&D 웹진 통권』 21호, 2023.
Access from. https://nifds.go.kr/webzine/2023/12/page03.html 참고하여 재구성.
❙그림 12❙ 국내 AI 신약 개발 관련 연구비 현황
라. AI 활용 신약 개발 정책 동향
1) 국외 현황
인공지능 분야의 세계적인 선도국인 미국은 FDA를 통해 신약 개발 전 과정과 다양
한 치료 영역에서 인공지능과 머신러닝의 활용이 확대되고 있음을 인식하고, 이에 대
49) 식품의약품안전처, 「식의약 R&D 이야기(항암제)」, 『R&D 웹진』 통권 20호, 2023, p.25. Access
from. https://www.nifds.go.kr/brd/m_481/view.do?seq=71&itm_seq_1=0&itm_seq_2=
0&multi_itm_seq=0
42

<a id="page-57"></a>

### PDF p.57

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
한 정책 방향을 제시했다.50) 해당 보고서에서는 신약 개발에 인공지능과 머신러닝을
적용할 때 고려해야 할 알고리즘의 투명성, 학습 데이터 품질 확보, 책임 주체 명확화,
이해관계자 참여 및 협력 방안 등을 포괄적으로 다루고 있다.
특히 FDA는 AI 알고리즘의 신뢰성과 예측 정확도를 확보하기 위해서는 실세계(real
-world) 진료데이터의 질적 보장과 표준화가 핵심 전제 조건임을 강조하고 있으며, 이
에 따라 의료기관에서 생산된 진료데이터의 활용 가능성, 규제기관의 인정 요건, 데이
터 윤리 및 법적 책임에 대한 체계적 연구가 병행되고 있다. 이는 단순한 데이터 접근
의 문제가 아니라, 의료기관 – 제약사 – AI 개발 기업 간의 신뢰 기반 협력과 공정한
데이터 이용 구조 마련이 필요함을 시사한다.
이러한 맥락에서 인공지능과 머신러닝 기반의 신약 개발을 가속하기 위한 민관 협력
플랫폼으로 ATOM(Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine)
프로젝트가 주목받고 있다. ATOM은 국립암연구소(NCI), 캘리포니아대학교 샌프란시
스코(UCSF) 등 주요 의료기관뿐만 아니라 아르곤, 브룩헤이븐, 오크리지 등 미국 에너
지부 산하 국립연구소들이 참여하여, 임상 현장에서 생성된 진료데이터를 AI 학습과
신약 후보 물질 탐색에 직접 연결하는 실용적이고 윤리적인 데이터 활용 생태계를 구
축하고 있다. 이 과정에서도 의료기관이 생산한 임상데이터의 구조화와 법적 책임 분
담, 환자 개인정보 보호 문제 등이 중요한 협의 대상이 되고 있다.51)
특히 ATOM 프로젝트에서는 다음과 같은 인공지능 기반 워크플로우가 운영되고 있다.
생성적 분자 설계(generative molecular design) 기법을 활용하여, 기존 화합물을 출
발점으로 인공지능 모델이 약효, 안전성, 약동학적 특성 등을 예측하고, 설정된 목표
조건에 부합하는 새로운 분자 구조를 자동 설계한다.
설계된 분자는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 작용 기전 및 반응 경로를 예측하며, 이
결과를 토대로 인공지능 예측 모델을 개선한다. 이후 실험실에서 실제로 분자를 합성
하고 생물학적 활성을 검증하며, 이 과정을 반복함으로써 전통적 방식보다 훨씬 빠르
50) FDA, 「Using Artificial Intelligence&Machine Learning in the Development of Drug&
Biological Products」, 2023.
51) ATOM History, Vision, Access from. https://atomscience.org/welcome/#banner-section
43

<a id="page-58"></a>

### PDF p.58

인공지능 시대 의료계 대응 방안
고 정밀하게 신약 후보를 발굴하는 시스템을 갖추고 있다. 이러한 접근은 AI와 실험이
융합된 ‘지능형 실험실(Intelligent Laboratory)’ 구축이라는 새로운 신약 개발 패러다
임을 보여주는 대표 사례로 평가된다<그림 13>.
출처: Izumi V. Hinkson et al., “Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine: A Paradigm
Shift in Drug Discovery”, 「Frontiers in Pharmacology」 Vol.11, 2020.
Access from. https://www.frontiersin.org/journals/pharmacology/articles/10.3389/fphar.2020.007
70/full
❙그림 13❙ ATOM 약물 발굴 업무흐름도
유럽의약품청(EMA)은 2023년 7월 「의약품 수명주기에서의 인공지능 활용에 관한
리플렉션 페이퍼(Reflection Paper on the Use of Artificial Intelligence in the
Medicinal Product Lifecycle)」를 통해 의약품 개발, 임상시험, 허가, 사후 관리 등
전 주기에서의 인공지능 활용 관련 주요 고려 사항을 제시하였다.
EMA는 이 문서에서 AI 기술의 활용 범위와 위험도에 따른 비례적 관리 체계 필요
성을 강조하였으며, 주요 내용으로는 일반적 고려 사항(기술 채택의 합리성 및 관리 기
준), 규제기관과의 상호작용 권장, 모든 활용 요소의 문서화 및 정기적 검토를 요구하
는 거버넌스 체계, 데이터 처리 과정의 적법성･책임성 확보, 데이터 주체의 권리 보호
를 위한 데이터 보호 조항 등이 포함되었다.52)
44

<a id="page-59"></a>

### PDF p.59

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
특히 EMA는 AI가 의약품 수명주기 전반에 걸쳐 점차 실사용(real-world) 데이터에
의존하게 될 것임을 전제로, 의료기관에서 생산되는 진료데이터의 활용 가능성과 신뢰
확보 방안에 대해 정책적 논의가 필요함을 명확히 하고 있다.
진료데이터는 질병 발생 양상, 치료 반응, 안전성 신호 감지 등 신약 개발과 사후
모니터링에 필수적인 정보로 간주되며, EMA는 이러한 데이터를 사용할 경우 다음과
같은 원칙을 따를 것을 제안하였다. 첫째, 데이터 출처와 수집 방식의 투명성 확보, 둘
째, 의료기관과 제약사 간 데이터 사용 권한 및 책임 소재에 대한 계약적 명시, 셋째,
의료 정보가 개인 식별 가능성을 제거하는 방식으로 가명화･비식별화 처리될 것, 넷째,
AI 학습에 사용된 데이터셋에 대한 규제기관 보고 체계의 마련 등이다.
또한 EMA는 의료기관이 생산하는 데이터가 공공적 성격을 가지는 만큼, 데이터 거
래 및 활용 과정에서의 상업적 남용을 방지하기 위한 윤리적 가이드라인 및 표준 계약
구조 마련의 필요성도 언급하였다. 이는 민간 제약기업이나 AI 개발 기업이 임상 AI
시스템을 설계하거나 약물 개발에 AI 모델을 적용할 때, 의료기관의 임상데이터가 임
상적 타당성과 공공성, 윤리성을 모두 갖춘 조건에서 활용되어야 한다는 점을 명확히
한 것이다. 이러한 관점은 유럽 내 여러 다자간 협력 프로젝트에서도 확인된다.
예컨대, 2019년 출범한 유럽연합의 AI 기반 신약 개발 프로젝트인 ‘MELLODDY’는
10개 이상의 글로벌 제약사들이 연합하여, 각 사가 보유한 데이터는 비식별화된 상태
로 공유하면서도, 개별 환자의 진료기록 또는 데이터베이스가 외부로 유출되지 않는
방식의 페더레이티드 러닝(federated learning) 구조를 채택하였다. 이 구조는 의료기
관의 데이터를 중앙화 없이도 학습에 활용할 수 있도록 함으로써, 데이터 프라이버시
와 경쟁력 보호 사이의 균형을 유지하려는 대표 사례로 평가받고 있다.
데이터를 자산의 개념으로 접근하여 진료데이터 생산자인 의료기관의 데이터 거래를
허용함으로써 데이터에 관한 소유권 유사 권리를 인정하는 미국과 달리 유럽은 환자를
진료데이터의 주체로 보고 의료기관은 데이터 보유자로서의 관리와 책임을 부담시키는
52) European Medicines Agency, Reflection paper on the use of Artificial Intelligence
(AI) in the medicinal product lifecycle, 2023, https://www.ema.europa.eu/en/documents/
scientific-guideline/draft-reflection-paper-use-artificial-intelligence-ai-medicinal-
product-lifecycle_en.pdf
45

<a id="page-60"></a>

### PDF p.60

인공지능 시대 의료계 대응 방안
구조이다. 다만 의료기관에서 생산되는 진료데이터의 공유 활용을 위해 공공이 주도하
면서 표준화 및 상호운용성을 위한 인프라 구축을 지원하고 있다.
이와 같은 진료데이터에 관한 관점에 따른 정책 차이는 인공지능 발전에 상당히 다른
양상을 보인다. 진료데이터 생산자인 의료기관의 권리와 가공자인 기업의 권리를 인정
함으로써 인공지능 기술 발전의 혁신을 추진한 미국은 진료데이터를 활용한 의료 인공
지능 기기를 신속하게 개발하고 상용화하여 의료 현장에서의 실사용이 증가하고 있다.
반면, 데이터를 환자의 권리적 시각으로 접근하며 공공재적 시각으로 바라보는 유럽은
규제 중심으로 이뤄지다 보니 산업 발전 속도에 있어 미국과 상당한 차이를 보인다.
앞서 <표 3>에서 확인한 바와 같이 글로벌 시장에서 의료 인공지능 산업을 이끄는 10
대 기업은 주로 미국 기업이 차지했다.
진료데이터에 대한 적절한 권리 인정이 모든 것을 설명하지는 못하지만, 인공지능
산업의 핵심은 질 좋은 대량의 데이터를 활용함으로써 산출 값의 정확성과 완벽성을
높여간다는 특성을 고려할 때, 미국의 이와 같은 법･제도는 시사하는 바가 크다.
아울러 영국 정부 또한 2021년 「AI 국가전략(National AI Strategy)」 및 「생명과
학 비전(Life Sciences Vision)」을 통해, 의료기관이 생산한 데이터를 AI 신약 개발에
활용할 수 있도록 공공 플랫폼과 윤리 규범, 법적 체계 마련을 추진 중이며, 의료기관
과 중소 제약기업･인공지능 기업 간의 데이터 활용 공유를 위한 안전한 활용 플랫폼
구축, 기술교육, 알고리즘 신뢰성 검증 체계 등을 연계 지원하고 있다. 의료기관의 데
이터를 단순한 자산이 아닌, 디지털 바이오산업의 공공 인프라로 인식하고 체계적으로
활용하려는 유럽의 정책 흐름을 반영하고 있다.
46

<a id="page-61"></a>

### PDF p.61

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
출처: HM Government, 「National AI Strategy」, 2021, p.14.
Access from. https://assets.publishing.service.gov.uk/media/614db4d1e90e077a2cbdf3c4/Nation
al_AI_Strategy_-_PDF_version.pdf.
❙그림 14❙ 영국 AI 10개년 국가전략
2) 국내 현황53)
정부는 제약바이오산업의 글로벌 선도 국가로의 도약을 위해 제3차 제약바이오산업
육성·지원 5개년(2023~2027년) 종합계획을 범부처 차원에서 발표하였다. 인공지능 및
빅데이터 등 디지털 전환을 통한 연구개발 강화가 중심이 되어 인공지능 활용을 통한
신약 개발 성공 가능성을 높이고 전문 인력을 양성하기 위한 세부 과제를 제시하는 등
4대 지원 전략과 10대 중점 추진 과제로 구성되어 있다<표 9>. 종합계획 목표는 블록
버스터급(연 매출 1조 원 이상) 신약 창출을 2022년 0개에서 2027년 2개로, 글로벌
50대 제약사(연 매출 약 3조 원 이상)를 2022년 0개에서 2027년 3개로, 의약품 수출
을 2배 달성하여 2022년 81억 달러에서 2027년 160억 달러로, 제약바이오산업 양질
53) 보건복지부, 제3차 제약바이오산업 육성·지원 5개년 종합계획 발표, 2023. Access from. https:
//www.mohw.go.kr/board.es?mid=a10503010100&bid=0027&act=view&list_no=375537
47

<a id="page-62"></a>

### PDF p.62

인공지능 시대 의료계 대응 방안
의 일자리 창출은 2021년 12만 개에서 2027년 15만 개로, 임상시험은 2021년 글로
벌 6위에서 2027년 3위로 구체화하였다.
❙표 9❙ 제약바이오산업 비전 및 목표(4대 전략 및 10대 중점 추진 과제)
4대 전략 10대 중점 추진과제
글로벌 신약 창출을 위한 R&D 투자 확대
R&D
글로벌 블록버스터  보건안보 및 사회적  AI･빅데이터 등
강화
신약 창출을 위한 요구에 대응하는 신약개발의 디지털
전략적 R&D 투자 R&D 투자 전환 촉진
제약바이오산업 투자 및 수출지원 강화
수출
주요 지원  제약바이오분야  제약바이오산업의
과제 금융지원 강화 및 창업 지원 핵심 수출산업화
제약바이오 융복합 인재양성
인력
양성  제약바이오산업  제약바이오 인력양성
핵심인재 양성 생태계 조성
글로벌 수준의 규제 혁신 및 공급망 인프라 확대
제도/
인프라  임상시험 글로벌 3위
혁신 신약 개발을  의약품 밸류체인별
개선 달성을 위한 전략적
위한 제도 지원 인프라 강화
지원
출처: 보건복지부, 제3차 제약바이오산업 육성·지원 5개년 종합계획 발표, 2023, p.29.
Access from. https://www.mohw.go.kr/board.es?mid=a10503010100&bid=0027&act=view&list_no=375537,
정부는 신약 개발을 위한 제도적 지원 추진 방향으로는 신약 연구개발 활성화를 위
한 적정 수준의 가치 보상 체계 마련을 제안하며, 보건 위기 대응 첨단 바이오 의약품
등의 효율적 개발과 신속한 시장진입을 위한 허가심사 및 보험 등재를 개선하고, 세계
시장에서 인정받는 혁신형 제약기업을 지정하여 맞춤형으로 지원하고, 첨단의료복합단
지를 기초연구와 임상 적용, 산업화까지 연결 및 협력을 활성화하여 국가대표 클러스
터로 발전시키고자 한다. 정부가 추진하겠다는 적정 수준의 가치 보상 체계가 어떤 방
식으로 구체화 될지는 모르겠지만, 인공지능을 활용한 신약 개발로 창출될 부가가치가
가장 기대된다. 또한, 신약 개발에 있어서 진료데이터는 핵심 데이터이므로 진료데이터
생산을 둘러싼 권리 인정과 보상 체계로 산업 발전이 추진될 수 있기를 기대한다.
48

<a id="page-63"></a>

### PDF p.63

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
제3절 의료 인공지능 활용 기대 효과
1. 의사의 생산성 증진
가. 의료 인공지능 활용과 진료 효율성 제고
의료 인공지능 기술의 상용화를 정당화하는 다양한 근거가 제시되고 있다. 인공지능
기술 사용으로 인적⋅물적 의료자원을 효율적으로 사용함으로써 의료의 생산성을 높일
수 있다는 연구 결과가 발표되고 있다. 의료 인공지능은 임상의의 표준 업무를 지원해,
의사가 보다 복잡하고 정성적인 환자 진료에 집중할 수 있도록 돕는다.54) 이는 의료의
질과 지속 가능성을 동시에 제고할 수 있는 핵심 전략으로 자리 잡고 있다. 최근에는
음성 기반 인공지능 기술을 활용해 진료차트 작성과 같은 반복적 문서 작업을 자동화
하는 사례가 주목받고 있다. 이러한 접근은 의료인의 진료 집중도를 높이고, 생산성 향
상에 실질적으로 기여하고 있다.
나. 임상의사결정 지원 및 스크라이브 시스템 활용을 통한 생산성 향상 사례
의료 현장에서는 인공지능이 임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support
System, CDSS)에서 가장 유용할 것이라는 인식이 지배적이다.55) CDSS는 복잡한 임
상적 판단 과정에서 의사에게 진단 및 처방의 정확성을 높이고 업무 효율을 개선하며,
이를 통해 의사 1인당 진료 역량을 증가시키는 임상 지원 도구이다.56) 이는 ‘의사-AI
54) HITACHI, AI-Fueled Productivity: AI Opens New Era of Efficiency in Healthcare.
2024.11.12. Access from. https://www.hitachids.com/insight/ai-fueled-productivity-
ai-opens-new-era-of-efficiency-in-healthcare/
55) Mirja Mittermaier et al., “Collaborative strategies for deploying AI-based physician
decision support systems: challenges and deployment approaches”, 「NPJ Digital
Medicine」 volume.6 Article number.137, 2023.
56) Mittermaier M. Raza et al., “Collaborative strategies for deploying AI-based physician
decision support systems: challenges and deployment approaches” 「npj Digital
Medicine」 2023;6:137; https://doi.org/10.1038/s41746-023-00889-6
49

<a id="page-64"></a>

### PDF p.64

인공지능 시대 의료계 대응 방안
협업 전략(collaborative strategies)’을 의미하는데, 인공지능은 정확도, 효율성, 속도
에 기여함으로써,57) 의료의 질적 향상을 이끄는 도구로 활용되고 있다.
의료 인공지능은 진료데이터 해석과 정보 기반 의사결정을 지원함으로써 환자 치료
결과를 개선한다. 진단 오류를 줄이고, 의료 영상 해석을 신속하게 처리하여 시기적절
한 개입과 치료로 연결되도록 하며, 인공지능 기반 예측 분석은 조기 질병 발견과 개
인화된 치료 계획 수립을 가능하게 한다. 인공지능의 이러한 효능은 기존 진단 방식을
보완하며 의사의 임상적 판단에 귀중한 통찰과 지원을 제공한다.
최근 미국은 의료 현장에서 인공지능 기반 스크라이브 시스템이 도입되며, 의사의
문서화 부담을 줄이고 진료 집중도를 높이는 긍정적인 효과가 다수 보고되고 있다. 미
국 캘리포니아의 의료기관 파일럿 프로그램에서는 Ambient AI 스크라이브 도구 도입
후, 참여 의사 전원(22명)이 인지적 부담이 완화되었고, 89%가 업무량 감소, 68%가
환자와의 상호작용 개선, 62%는 시간 부담 완화를 체감했다고 응답하였다.58)
AI 스크라이브는 단순한 음성 기록 정리에 그치지 않고, 진단 및 치료 계획 수립에
필요한 핵심 정보를 요약하고 임상 의사결정을 보조하는 도구로 기능한다.59)
예를 들어 The Permanente Medical Group은 약 3,400명 의사가 10주간 AI 스
크라이브를 통해 30만 건 이상의 진료기록을 작성했고, 그 결과 의사 1인당 하루 평
균 1시간의 문서화 시간이 절감되었음을 발표하였다. 이 같은 시간 절감은 직무 만족
도와 번아웃 감소로 이어졌으며, Hattiesburg Clinic의 경우에는 의사 만족도가
13~17% 향상되고, ‘pajama time’이 줄어드는 등 실질적인 변화가 있었다.60)
57) Esteban Zavaleta-Monestel et. al. “Revolutionizing Healthcare: Qure.AI’s Innovations
in Medical Diagnosis and Treatment”, 「Cureus」 Vol.16 No.6, 2024.
58) Shreya J. Shah et al., “Physician Perspectives on Ambient AI Scribes”, 「JAMA Netw
Open」 2025; 8; (3):E251904. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.1904
59) Chanseo Lee B et al., “Ambient AI Scribing Support: Comparing the Performance
of Specialized AI Agentic Architecture to Leading Foundation al Models”, 「Spore
Health」 2024.
60) Simbo.ai., The Impact of AI Scribes on Physician Job Satisfaction and Burnout
Reduction in Medical Settings. Access from. https://www.simbo.ai/blog/the-impact-
of-ai-scribes-on-physician-job-satisfaction-and-burnout-reduction-in-medical-settings-
726267/?utm_source=chatgpt.com
50

<a id="page-65"></a>

### PDF p.65

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
경제적 측면에서도 AI 스크라이브의 도입 효과는 뚜렷하게 나타났다. 한 심장 클리
닉은 AI 스크라이브 도입 후 연간 507건의 추가 진료와 3,029건의 추가 청구를 통해
약 140만 달러의 수익을 창출했으며, 스크라이브 운영비는 9만 9천 달러에 불과했다.
피부과 진료기관에서는 분기당 7.7%의 수익 증가가 나타났다.
이러한 효과는 AI 스크라이브가 의료기관 수익성과 효율성을 동시에 높이는 유의미
한 수단이 될 수 있음을 보여준다. MDPI와 펜실베이니아 의대 등 여러 기관의 체계적
문헌 고찰 연구에서도61) AI 스크라이브의 도입은 문서화 시간 단축, 업무 효율 증대,
번아웃 완화에 기여하며, “추가 인력 없이도 생산성을 유의미하게 향상시킬 수 있다”고
평가되었다.62) AI를 통한 의료 생산성 증대는 단순히 보조가 아니라, 의료 수요 증가
에 대응하는 현실적 대안으로 주목받고 있다.
다. 영상 판단 보조 인공지능 활용을 통한 진단 시간 및 업무랑 감소 사례
영상 판단 보조 인공지능은 의료 영상의학과에서 업무 효율을 높이는 데 기여하고 있다.
유방촬영술에 인공지능을 도입한 병원에서는 의사 1인당 일일 판단 건수가 증가하였고,63)
진단 속도 향상에 따라 평균 업무시간이 15~25% 단축된 것으로 나타났다.64) 국내 연구
에서도 AI 도입이 영상의학과 의사의 피로도를 줄이고 생산성을 높이는 데 기여한 사례가
보고되었다.65) 다양한 질환군을 대상으로 한 진단 시간 단축 사례는 <표 10>과 같다.
61) Maxime Sasseville et al., “The Impact of AI Scribes on Streamlining Clinical Docu
mentation: A Systematic Review”, Healthcare 2025, 13(12), 1447; https://doi.org/10.
3390/healthcare13121447
62) Perelman School of Medicine, “AI ‘Scribe’ Reduces Clinician Workload, Improves
Patient Interaction”, February 24, 2025. Access from. https://dbei.med.upenn.edu/
press-release/ai-scribe-reduces-clinician-workload-improves-patient-interaction/?utm_
source=chatgpt.com
63) Pinto-Coelho L. et al., “How Artificial Intelligence Is Shaping Medical Imaging
Technology: A Survey of Innovations and Applications”, 「Bioengineering」 2023;
18;10(12):1435. doi: 10.3390/bioengineering10121435.
64) Mohammad T. Elhakim et al., “AI-integrated Screening to Replace Double Reading
of Mammograms: A Population-wide Accuracy and Feasibility Study”, 「Radiology:
Artificial Intelligence」 Vol.6, No.6, 2024. https://doi.org/10.1148/ryai.230529
51

<a id="page-66"></a>

### PDF p.66

인공지능 시대 의료계 대응 방안
❙표 10❙ 영상의학과, 의료 인공지능 기술 활용 진단 시간 단축
Reduction
Specialty Disease Outcome Sample in diagnosis
time
조영 증강 유방촬영(contrast-enhanced
유방암 1,912명 99.67%
mammography)을 통한 단일 병변 진단
폐 질환 흉부 CT에서 폐 및 심장 병변의 자동 탐지 및 분할 390명 22.1%
유방암 디지털 유방촬영술(DBT) 기반 유방암 스크리닝 16,587명 72.2%
영상 늑골 신선 늑골 골절의 자동 감지 및 위치 지정 (골절 감지
2,319명 69.5%
의학 골절 및 위치 파악)
두개내
비조영 증강 뇌 CT에서 비정상 병변의 탐지 2,848명 11.23%
질환
폐 질환 흉부 방사선 사진에서 AI 기반 판독 성능 향상 497명 10%
폐 질환 코로나19 환자의 폐 병변 탐지 96명 52.82%
출처: Jinseo Jeong et al., “Reducing the workload of medical diagnosis through artificial intelligence:
A narrative review”, 「Medicine」, 2025 Feb 7;104(6):e41470 논문을 참조하여 재구성.
이외 내과, 안과, 비뇨기과, 안과, 신경외과, 병리학 등 다양한 임상 영역에서도 의
료 인공지능 기술 적용을 통해 진단 시간이 단축된 연구들이 보고되고 있으며, 이는
전반적인 진료 프로세스의 효율화를 입증하고 있다. 예를 들어, 소화기내과의 캡슐내시
경 영상 중 불필요하거나 판독에 방해가 되는 ‘시야 불량 이미지’를 사전에 걸러내는
작업으로 의료진의 진단 시간을 35.6%, 혈액 세포 성분 이상을 인공지능이 판별하여
진단 시간을 62.7%, 인공지능이 당뇨병성 망막병증을 탐지하여 진단 시간을 32.72%
단축하고 있으며, 병리학에서는 전립선암 탐지와 등급 분류 의료 인공지능 기술로 의
사의 진단 시간이 21.94% 단축하고 있다. <표 11>과 같이 다양한 진료과에서 의료
인공지능이 보조 도구로 사용되어 의사의 진단 시간을 줄여줌으로써 의사의 업무 효율
성을 높이고 있다.
65) Hyun Joo Shin et al., “The impact of artificial intelligence on the reading times
of radiologists for chest radiographs”, 「npj Digital medicine」 2023 6:82 ; https://
doi.org/10.1038/s41746-023-00829-
52

<a id="page-67"></a>

### PDF p.67

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
❙표 11❙ 영상의학과 외, 의료 인공지능 기술 활용 진단 시간 단축
Reduction
Specialty Disease Outcome Sample in diagnosis
time
소화기내과 소장 병변 캡슐내시경 판독 전 시야 불량 이미지 제거 90명 35.6%
혈액 세포 혈소판, 백혈구, 적혈구를 말초혈액도말에서 형태
내과 645명 62.7%
성분 이상 판별
비뇨기과 요로감염 AI를 이용한 소변 샘플 처리 시간 측정 1519명 59.52%
당뇨병성
안과 당뇨병성 망막병증 탐지 962명 37.32%
망막병증
신경외과 뇌종양 뇌종양 SRS에서 병변 탐지 및 분할 10명 30.08%
병리학 전립선암 전립선암의 탐지, 등급 분류, 정량화 105명 21.94%
출처: jinseo Jeong et al., “Reducing the workload of medical diagnosis through artificial intelligence:
A narrative review”, 「Medicine」, 2025 Feb 7;104(6):e41470 논문을 참조하여 재구성.
다수의 연구에서 인공지능은 영상 판독과 병변 분류와 같은 반복적･정량적 작업에
활용되어 의사의 업무를 보조하고, 병리학 분야에서도 슬라이드 영상 분석을 통해 반
복적인 분류 작업을 감소시켜 업무 효율성을 높이고 있다.66) 신경학 분야에서도 복잡
한 EEG(Electroencephalography, 뇌파검사, 뇌전도) 및 영상데이터를 인공지능이
분석함으로써 의사의 업무량이 감소 된다는 연구결과가67) 발표되었다<표 12>.
66) Seker ME et al., “Diagnostic capabilities of artificial intelligence as an additional
reader in a breast cancer screening program”, 「Eur Radiol」2024;34:6145–57;
Vermorgen S et al., “Endometrial Pipelle biopsy computer-aided diagnosis: a
feasibility study”, 「Mod Pathol」 2024;37:100417.
67) Peltola J. et al., “Semiautomated classification of nocturnal seizures using video
recordings”, 「Epilepsia」 2023;64(Suppl 4):S65–71.
53

<a id="page-68"></a>

### PDF p.68

인공지능 시대 의료계 대응 방안
❙표 12❙ 의료 인공지능 기술 사용 업무량 감소
Specialty Disease Outcome Sample 업무량 감소
영상의학과 유방암 Diagnosis of breast cancer in DBT 5182명 39.6%
영상의학과 폐암 Detection of pulmonary nodules 283명 77.4–86.7%
영상의학과 유방암 Breast cancer screening on DBT 2654명 17%
Early detection and interval cancer
병리학 유방암 5136명 69.5%
detection in breast cancer screening
Classification of normal, abnormal, and
병리학 자궁내막암 91명 51.03%–72.9%
malignant endometrial tissue
Detection of epochs and classification
신경학 간질 of seizure types(발작 유형 분류 및 40명 86%
epochs 감지)
출처: jinseo Jeong et al., “Reducing the workload of medical diagnosis through artificial intelligence:
A narrative review”, 「Medicine」, 2025 Feb 7;104(6):e41470 논문을 참조하여 재구성.
이러한 연구 결과들은 의료 인공지능의 보조적 활용이 의사 수 증원 없이 증가하는
진료 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 수단이 될 수 있음을 시사한다. 인공지능은
임상의의 표준 업무를 지원함으로써, 진단 시간 단축뿐만 아니라 의료인의 업무량 감
소에도 기여하고 있다. 다수 논문에서는 의료 인공지능이 영상 판독이나 병변 분류 등
반복적이고 표준화된 작업을 대체하거나 보조함으로써, 의료진의 시간 소모를 줄이고
복잡한 임상 판단에 집중할 수 있는 환경 조성에 기여하고 있다는 점을 강조하고 있
다. 의료 인공지능은 비교적 단순한 영상에서는 일관되게 정확성을 보이며, 영상 판독
인공지능 알고리즘은 정확성과 효율성 측면에서 유망한 결과를 보여주었다.68) 하지만
복잡하고 예외적 상황에서는 여전히 의사가 더 뛰어난 판단을 제공하므로, 인공지능은
의사를 대체하는 것이 아니라 임상 의사결정을 보조하는 역할을 한다.69)
68) Hashim Talib et al., “Artificial intelligence versus radiologists in detecting early-stage
breast cancer from mammograms: a meta-analysis of paradigm shifts”, 「Pol J
Radiol」 2025 Jan 6:90:e1-e8. doi: 10.5114/pjr/195520. eCollection 2025
69) Farzaneh, N. et al., “Collaborative strategies for deploying artificial intelligence to
complement physician diagnoses of acute respiratory distress syndrome”, 「NPJ
Digital Medicine」 volume 6, Article number: 62, 2023.
54

<a id="page-69"></a>

### PDF p.69

제2장 의료 인공지능 개요 및 현황
라. 의료 인공지능 활용에 따른 생산성 향상의 정책적 시사점
현재 의료 인공지능 기술은 단순한 정보제공을 넘어, 제안된 해결책을 다양한 이해
관계자에게 실질적 이익을 주는 효율적인 실행 전략으로 전환하는 단계에 진입했다.
미국의사협회가 2024년에 실시한 인공지능 활용에 대한 의사 인식 조사에서, 의료 인
공지능 사용으로 업무 효율성이 향상되었다고 답한 비율은 75%로, 2023년 조사보다
높게 나타났다. 또한 번 아웃 감소는 54%, 인지 과부하 완화는 48%로, 모두 전년 대
비 상승했다.70) 진료기록 작성 보조, 영상 판독 지원 등 이미 현장에서 효과가 입증된
인공지능 기술들은 의료의 생산성과 효율성을 높이는 데 적극 활용되고 있다. 결국,
2023년 한국에서 벌어진 의사 수 증원 논란은 의료 인공지능 기술의 비약적인 발전과
실제 의료 현장에서의 활용 가능성을 반영하지 못한 채, 과거의 문제 인식과 공급자
중심의 접근에 머문 논의였다. 반면, 실제 의료 현장에서는 인공지능 스크라이브와 영
상 판독 보조 기술들이 도입되어 문서화 시간과 업무 부담을 줄이고, 진료의 질과 효
율성을 실질적으로 향상하고 있다. 의료 인공지능은 단순한 기술적 보조를 넘어, 의사의
판단을 지원하고 반복 업무를 대체함으로써 내적 생산성 확대(internal productivity
expansion)를 실현하고 있다. 이를 통해 동일한 인력으로 더 많은 환자를 안전하게
진료할 수 있다. 이에 의료정책은 물리적 의사 인력 확충 중심의 접근에서 벗어나, 디
지털 기술과 인공지능을 통한 역량 확장(capacity expansion) 기반의 새로운 프레임
으로 전환이 필요하다. OECD는 2023년 발간한 보고서에서 “AI와 같은 신기술은 인
력 증원의 필요를 줄이고 있다(new technologies such as AI are reducing the
need for staff increases)”고 평가하며, 이러한 기술 기반의 효율성 전략을 적극적으
로 뒷받침해야 함을 강조하였다.71) 따라서 지금 필요한 것은 단순한 인력 증원이 아니
라, 현장에서 실효성이 입증된 의료 인공지능 기술을 의료진이 안정적으로 활용할 수
있도록 하는 제도적 기반과 인프라를 마련하는 일이다. 기술 발전 속도와 임상 현실을
반영해 지속 가능한 보건의료 전략으로 전환되어야 할 시점이다.
70) AMA, AMA Augmented Intelligence Research, 2025. 1.
71) OECD, 「Ready for the Next Crisis? Investing in Health System Resilience」, 2023,
pp.88-91, 99.
55

<a id="page-70"></a>

### PDF p.70

인공지능 시대 의료계 대응 방안
2. 진료데이터 2차 활용에 대한 권리 구조 마련
인공지능 기반 신약 개발 분야에서 의료기관의 역할은 단순한 데이터 제공자를 넘
어, 전략적 파트너로서의 참여가 필수적이다. 그러나 데이터 활용 거래에 관한 한국의
현행 구조는 제도적･계약적 기반이 미흡하다. 의료데이터 활용에 관한 논의는 활발하
지만, 표준 계약서, 수익 공유 구조, 데이터 사용 가이드라인의 구체성이 부족하다. 또
한 의료기관의 데이터 권리와 법적 책임이 명확히 규정되어 있지 않아, 의료인과 의료
기관은 데이터의 거래와 활용에 관해 소극적이고 수동적인 역할에 머무르고 있다.
이러한 한계를 극복하기 위해서는 제도 개선이 필요하다.
첫째, 의료기관 데이터 권리의 법적 명문화를 통해 소유권･접근권･책임 범위를 분명
히 해야 한다. 둘째, 공정한 수익 공유 체계를 마련하여 AI 신약 개발로 발생한 경제
적 가치를 의료기관, 연구자, 산업계가 합리적으로 배분할 수 있는 권리 체계가 마련되
어야 한다. 셋째, 민관 협력형 생태계를 구축하여 공공 플랫폼 중심의 구조에서 벗어나
제약사･연구기관･의료기관이 대등하게 의사결정에 참여하는 구조를 설계해야 한다.
이러한 구조가 마련되면, 의료기관은 데이터 생산자이자 전략적 파트너로서의 위상
을 확립할 수 있으며, AI 기반 신약 개발의 임상적 신뢰성과 국제 경쟁력을 동시에 확
보할 수 있다. 더 나아가 개발 기간 단축과 연구비 절감을 통해 연구개발(R&D) 효율
성을 높이고, 진료데이터 활용의 경제적 가치가 공정하게 배분됨으로써 산업･연구･의
료 생태계의 선순환이 촉진될 것이다.
56
