“AI를 도입했는데 실제로 진료 현장은 얼마나 달라졌을까?”
“우리 병원도 의료 LLM을 만들어야 할까?”
“의료 AI의 성과는 무엇으로 증명해야 할까?”
“AI가 병원 시스템을 공격한다면 어떻게 대응해야 할까?”
 
의료 AI를 둘러싼 질문이 ‘도입할 것인가’에서 ‘도입한 다음 무엇을 할 것인가’로 바뀌고 있다.
 
서울대병원의 KMed.ai와 SNUH.AI, 삼성서울병원의 ZEO Med 2 등 국내 주요 병원이 직접 개발하는 의료 AI부터 실제 의료현장에 진입한 AI까지, 의료 AI의 현재와 다음 단계가 한자리에서 공개된다.
 
메디게이트뉴스는 오는 9월 3일 목요일 서울 코엑스 4층 컨퍼런스룸에서 ‘제3회 미래 헬스케어 트렌드 컨퍼런스’를 개최한다.
 
올해 컨퍼런스의 주제는 ‘의료 AI의 도입 이후’다. 지난 2년간 의료 AI가 무엇을 할 수 있는지 보여주는 데 집중했다면, 올해는 한 단계 더 들어간다. 어떤 병원이 직접 AI를 만들고 있는지, 실제 임상에서는 무엇이 달라졌는지, AI를 도입한 병원은 어떤 성과를 얻었는지, 앞으로 어떤 보안과 인프라를 준비해야 하는지를 현장의 주인공들이 직접 이야기한다.
 
행사는 오전 9시 등록 및 기업 전시 부스 투어를 시작으로 오후 6시까지 총 4개 세션, 20명의 연자 강연으로 진행된다. 특히 이번 컨퍼런스에서는 정책 결정자, 주요 대학병원, 지역병원, 의료 AI 기업, 글로벌 빅테크가 한자리에 모여 의료 AI의 전 과정을 연결한다.
 
세션1. 의료 AI의 오늘 정책에서 KMed.ai·ZEO Med 2까지…한국 의료 AI의 현재를 한눈에
 
▲이주영 국회의원이 ‘AI와 디지털 헬스케어 시대, 한국 의료는 어떻게 대비해야 하나’를 주제로 기조 강연에 나선다. 이어 ▲서준범 국가인공지능위원회 AI기본의료소그룹장이 ‘AI기본의료 전략’을 발표한다.

정책 방향을 확인한 뒤에는 국내 주요 병원들이 직접 무대에 오른다.
 
▲이현훈 서울대병원 헬스케어AI연구원 융합의학과 교수는 ‘KMed.ai × SNUH.AI: 의료 LLM에서 AI Agent Hospital까지’를 주제로 발표한다. 서울대병원이 개발한 의료특화 LLM KMed.ai와 의료 AI 에이전트 플랫폼 SNUH.AI가 실제 병원 업무와 어떻게 연결되고, 의료 LLM이 AI Agent Hospital로 어떻게 확장될 수 있는지 소개한다.
 
이어 ▲양동현 서울아산병원 AI혁신지원실장은 ‘서울아산병원의 의료AI 도입에서 확산까지’를 통해 대형병원에서 의료 AI가 실제로 도입되고 확산되는 과정을 공유한다.
 
▲차원철 삼성서울병원 AX추진단 AX전략팀 실차장은 ‘ZEO Med 2, 삼성서울병원의 의료 LLM 개발과 임상 적용’을 발표한다. 삼성서울병원이 직접 개발한 의료 LLM ZEO Med 2의 개발 과정과 임상 적용을 소개하며, 의료기관이 범용 생성형 AI를 활용하는 단계를 넘어 자체 의료 LLM을 구축하는 시대가 어디까지 왔는지 보여준다.
 
이어 ▲김중희 분당서울대병원 응급의학과 교수는 ‘의료 AI를 이용한 응급의료 혁신’을 통해 AI가 응급실과 지역 응급의료체계를 어떻게 연결할 수 있는지 소개한다.
 
세션2. 병원의 AX, 현장이 답하다...AI를 도입하는 병원에서 AI를 직접 만드는 병원으로
 
두 번째 세션에서는 의료기관의 실제 AX 사례를 들여다본다.
 
▲김미영 동탄시티병원 행정원장은 ‘지역병원의 AI 혁신과 글로벌 AI센터의 비전’을 통해 지역병원의 AI 도입과 혁신 방향을 소개한다. ▲김상일 에이치플러스 양지병원장은 ‘병원의 디지털화와 AX 전략’을 주제로 병원 운영과 업무 방식이 어떻게 달라지고 있는지 설명한다.
 
특히 ▲황성일 분당서울대병원 영상의학과 교수는 ‘의사가 직접 만드는 의료AI, 바이브코딩랩 실험’을 통해 의료진이 직접 AI와 코딩을 활용해 임상 도구를 만드는 새로운 시도를 소개한다. AI 개발자가 아닌 의사가 직접 임상 현장에서 필요한 AI를 만들어가는 모습은 의료 AI의 다음 단계로 주목받는 분야다.

▲백재욱 서울시 일차의료방문진료 지원센터장(동동가정의학과의원)은 방문진료와 디지털 헬스케어를 주제로 일차의료 현장에서 나타나는 변화와 가능성을 소개한다.
 
▲김지혜 HIMSS(미국 의료정보경영시스템협회) 한국지사장은 ‘도입을 넘어 성과로…데이터 기반 의료 AI 성과측정의 글로벌 흐름’을 통해 의료 AI에 투자한 만큼 실제 효과가 있었는지 어떻게 측정할 것인지 글로벌 기준을 소개한다.
 
세션3. K-의료 AI의 최전선...딥카스·M4CXR·AIRead-CXR…“그래서 실제 병원에서 뭐가 달라졌나”
 
세 번째 세션에서는 국내 의료 AI 기업들의 실제 임상 성과와 사업화 경험을 집중적으로 다룬다.
 
▲동아에스티·메쥬·메디웨일은 웨어러블 심전도 ‘하이카디’와 심혈관 예측 AI ‘닥터눈’을 활용한 통합 관리 모델을 소개한다. ▲뷰노는 심정지 예측 AI ‘딥카스’의 임상 성과와 의료현장 확산 경험을 발표한다. ▲딥노이드는 흉부 X-ray 판독문 초안 생성 AI ‘M4CXR’의 개발과 의료현장 적용 사례를 소개한다.
 
▲대웅제약·씨어스테크놀로지는 웨어러블 기반 입원환자 모니터링 솔루션 ‘씽크’를 통해 병원 내 환자 모니터링이 어떻게 변화하고 있는지 발표한다. ▲숨빗AI는 국내 1호 생성형 AI 의료기기 ‘AIRead-CXR’의 개발과 허가 과정, 실제 의료현장 적용 경험을 소개한다.
 
이번 세션의 질문은 “AI가 얼마나 똑똑한가?”가 아니라 “그래서 실제 병원에서 무엇이 달라졌는가?”다. 임상 성과, 의료진 업무 변화, 병원 확산, 사업화 과정 등 의료 AI를 실제로 도입한 뒤 마주한 현실적인 경험을 직접 확인할 수 있다.
 
세션 4. 보안에서 플랫폼까지, 의료 AI의 기본기...AI 해커부터 차세대 EMR까지
 
마지막 세션에서는 의료 AI가 실제 병원에 확산되기 위해 반드시 해결해야 할 문제를 다룬다.
 
▲티오리 곽경주 Xint 제품 총괄은 ‘AI 해커가 병원을 노린다…의료AI 시대의 보안 취약점과 대응’을 주제로 의료 AI 시대에 새롭게 등장하는 사이버보안 위협과 대응 방안을 소개한다. AI를 활용한 공격은 기존 병원 보안과 무엇이 다른지, 의료 AI 시스템은 어떤 취약점을 가질 수 있는지 현장의 관점에서 짚는다.
 
이어 ▲AWS코리아는 ‘의료 AI를 움직이는 데이터·클라우드·생성형 AI 인프라’를 통해 AI 병원을 위한 데이터와 클라우드 인프라 전략을 제시한다. ▲오라클코리아는 ‘AI가 바꾸는 차세대 EMR과 병원정보시스템의 미래’를 주제로 AI 시대 EMR과 병원정보시스템의 변화를 소개한다. ▲한국마이크로소프트는 ‘AI 코파일럿, 생성형 AI의 임상 활용’을 통해 생성형 AI가 의료진의 실제 업무에 어떻게 활용될 수 있는지 살펴본다.

이번 컨퍼런스를 통해 의료 AI를 ‘새로운 기술을 소개하는 자리’가 아니라 ‘실제로 병원이 무엇을 하고 있고, 도입 이후 무엇이 달라졌으며, 다음에는 무엇을 준비해야 하는지’를 확인하는 자리로 만들 계획이다.
 
주최사인 메디게이트뉴스는 “지난 2년이 의료 AI의 가능성과 기술을 소개하는 시간이었다면, 올해는 의료 AI가 실제 병원에 들어간 이후 무엇이 달라졌는지를 확인하는 자리”라며 “서울대병원과 삼성서울병원의 자체 의료 LLM부터 국내 의료 AI 기업들의 임상 성과, AI 보안과 차세대 병원 인프라까지 의료 AI의 현재를 가장 입체적으로 볼 수 있는 프로그램을 준비했다”고 말했다.
 
이어 “의료 AI 도입을 고민하는 병원뿐 아니라 이미 AI를 사용하고 있고 직접 AI를 개발하려는 의사들, 병원에 진출하거나 AI를 접목하려는 헬스케어 산업 관계자들이 향후 전략을 세우는 데 실질적인 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 미래 헬스케어 트렌드 컨퍼런스 신청은 이벤터스에서 가능하다.(유료)