[AWC 2026 in Seoul] 윤명숙 NIPA 팀장 “알파고 10년, AI 가장 절실한 현장에 들어갔다”

‘NIPA 의료 AI 10년’ 발표… 투자 3060억·도입 637곳·상장 10곳
응급실 응답 24분→2분대, 군부대·파병지까지 확산
닥터앤서, 진단 넘어 예후 관리로… “다음 10년은 ‘AI 특화 병원’”

투자 3060억 원, 식품의약품안전처 인허가 49건, 도입 의료기관 637곳, 코스닥 상장 기업 10곳.

윤명숙 정보통신산업진흥원(NIPA) AI헬스팀장이 24일 서울 상암 누리꿈스퀘어 국제회의장에서 열린 ‘AWC 2026 in Seoul’에서 ‘AI가 병원 안으로, 국민의 일상으로’를 주제로 발표하며  ‘NIPA 의료 AI 10년 성과’를 숫자로 요약했다. 닥터앤서 사업을 중심으로 한 국책 의료 AI 10년이 기술 개발을 넘어 산업 성장으로까지 이어졌음을 보여주는 수치다.

윤 팀장은 “2016년 알파고 대국 무렵부터 의료 AI 사업 현장에서 한 땀 한 땀 실무를 경험해 올해로 10년째”라며 “그 10년 동안 NIPA에서 무엇이 가능했고 어떤 과제가 남아 있는지를 분명히 확인했다”고 말했다. 이어 “숫자의 크기보다 중요한 것은 이동의 방향”이라며 “단순 기술 개발에서 벗어나 규제의 문턱을 넘고, 병원에서 실제 사용이 시작됐으며, 산업과 해외 시장까지 연결됐다”고 강조했다. 

응급실 응답 24분→2분, 군 병원·파병부대까지… 현장이 증명한 10년

윤 팀장은 NIPA 의료 AI의 성과를 추상적 비전이 아닌 구체적 현장 사례로 풀어냈다.

대표 사례는 응급의료다. 윤 팀장은 “응급의료는 정확도보다 속도와 연결이 중요하다”며 “환자가 구급차에 탑승한 순간부터 병원 도착까지 정보가 얼마나 빠르게 공유되느냐가 생명을 살리는 골든타임”이라고 설명했다.

구급차와 병원, 의료진을 실시간으로 연결하고 AI가 환자 중증도를 고려해 최적의 의료기관을 선정하도록 지원한 결과, 응급실 응답 시간이 사업 전 24분에서 2분대로 단축됐고 구급일지 작성률은 96%까지 향상됐다. 그는 “가장 큰 의미는 판단의 시작점을 병원 도착 이후가 아니라 환자를 이송하는 단계로 앞당긴 것”이라고 했다.

코로나19 국면에서는 의료·행정·생활 데이터를 연계한 AI 예측 모델로 질병관리청의 정책 시뮬레이션을 지원했다. 윤 팀장은 “AI가 정책을 대신 결정하는 것이 아니라, 정책 결정자가 더 빠르고 과학적인 판단을 할 수 있도록 근거를 제공하는 것이 AI의 역할”이라고 짚었다.

의료 자원이 부족한 현장에도 AI를 적용했다. 군 의료 현장의 경우 영상 판독 전문의가 없고 부대가 격오지에 있는 데다 보안상 외부 AI 기술을 바로 도입하기 어려운 한계가 있었다. NIPA는 기존 솔루션을 그대로 설치하는 대신 이동형 컨테이너에 AI 솔루션을 탑재하는 방식으로 군 환경에 맞췄고, 그 결과 전국 군 병원·의무부대는 물론 소말리아·레바논 파병부대까지 AI 솔루션을 도입했다. 공공·지역 의료 영역에서도 73개 의료기관을 지원해 누적 364만 명을 대상으로 실증을 진행했다. 윤 팀장은 “기술이 앞선 곳을 더 앞서게 하는 것이 아니라, AI가 진짜 필요한 곳에 활용되도록 하는 것이 우리의 지향점”이라고 말했다.

‘닥터앤서’로 35개 질환·79개 솔루션… 다음 10년은 ‘AI 특화 병원’

대한민국 대표 의료 AI 프로젝트로는 ‘닥터앤서’를 꼽았다. 닥터앤서 1.0이 암과 중증 질환에 초점을 맞췄다면, 2.0은 1차 의료에서 관리하는 만성 질환으로 범위를 넓혔고, 3.0은 치료 후 후유증·합병증 예방과 일상 속 예후 관리에 집중한다.

윤 팀장은 “진단을 돕는 AI에서 치료 이후의 삶까지 함께 관리하는 AI로 확장해 온 것”이라며 “1.0부터 3.0까지 목표를 합치면 총 35개 질환, 79개 솔루션 규모로, 뇌·심장·간·소화기·피부·근골격계 등 인체 전 영역을 아우르는 포트폴리오”라고 설명했다.

윤 팀장은 다음 10년의 방향을 5가지 전환 축으로 제시했다. △정확도 중심에서 임상적 의미와 비용 효과 중심으로 △개별 AI 솔루션에서 병원 운영 전반의 AX(AI 전환)로 △일회성 실증에서 제도·운영과 연결된 지속 확산으로 △병원 내 활용에서 예방·일상 관리까지 △수도권 중심에서 권역·지역 확산 모델로의 전환이다.

이 5가지 전환을 하나의 현장에서 통합 구현하는 모델이 바로 ‘AI 특화 병원’이다. 윤 팀장은 그 핵심으로 △환자 여정 전주기에 AI를 적용하고 △데이터·인프라·솔루션·실증이 나뉘지 않고 통합되는 풀스택 지원 △산업 생태계의 동반 성장 세 가지를 제시했다. 그는 “AI는 병원에 추가되는 하나의 도구에 머물러선 안 된다”며 “환자의 경험과 병원 운영, 의료 산업을 함께 바꾸는 새로운 모델이 만들어져야 한다”고 강조했다.

끝으로 윤 팀장은 “알파고가 던진 질문이 ‘AI는 어디까지 할 수 있는가’였다면, 다음 10년의 질문은 ‘AI가 우리 삶을 얼마나 더 건강하게 만들 수 있는가’”라며 “NIPA는 기술의 현장을 국민의 일상으로 연결하는 파트너가 되도록 더 전진하겠다”고 말했다.