윤사중 교수 "AI의료 인프라 구축해 비용 절감, 생산성 향상하자"

기사입력 : 2025년11월25일 14:59

최종수정 : 2025년11월25일 15:00

25일 국회 'AI헬스케어 미래전략' 포럼
"2030년까지 인공일반지능 구축해야"
"디지털 치료 기기 수가 신설→산업 발전"

[서울=뉴스핌] 조준경 기자 = 우리나라의 방대한 의료 데이터를 활용, AI(인공지능) 기반으로 기존 의료 인프라를 발전시켜야 한다는 의견이 제시됐다. 관련 산업 발전을 위해 AI 기기를 활용한 의료 수가 체계도 신설해야 한다는 주장이다.

25일 오전 서울 여의도 국회의원회관에서 'K-의료데이터 기반 AI헬스케어 미래전략' 포럼이 열린 가운데, 윤사중 존스홉킨스대학교 생명정보학부 교수(프리딕티브AI 대표이사)가 "헬스케어 분야에 2030년까지 AGI(Artificial general Intelligence, 인공일반지능)를 만들고, 2035년까지는 이를 고도화해야 한다"고 제언했다.

[서울=뉴스핌] 조준경 기자 = 25일 오전 윤사중 존스홉킨스대학교 생명정보학부 교수가 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 'K-의료데이터 기반 AI헬스케어 미래전략' 토론회에서 발표하고 있다. 2025.11.25 calebcao@newspim.com

윤 교수는 이를 위해 ▲한국형(Sovereign) 의료 데이터 확보 ▲한국형 의료 특화 파운데이션 모델 및 AGI 개발 ▲전국 의료 인프라에 AGI기반 서비스 도입의 단계로 나아가야 한다고 설명했다.

윤 교수의 설명에 따르면 한국형 의료데이터는 전 국민의 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record), 영상 기록(PACS, Picture Archiving and Communication System), 라이프로그(디지털기기로 확보한 일상의 신체 데이터)를 표준화해 결합시키는 형태로 확보해야 한다.

또 유전체 데이터의 경우 100세까지 건강하게 생존한 '한국 백세인 레퍼런스 지놈'을 확장 구축해 한국인들이 걸리는 유전병에 대한 정보를 고도화해야 한다는 지적이다.

'한국형 의료 특화 파운데이션 모델 및 AGI개발'을 위해선 우리나라의 의료 데이터와 임상 지식으로 훈련된 'K-의료 파운데이션 모델'을 개발해야 한다는 제언이다.

구체적으로는 진단 보조(영상 판독, 병리 분석), 신약 개발(후보 물질 발굴), 맞춤형 치료법 추천 등 각 의료 영역에 특화된 모델로 개발해야 한다. 단순 언어만 이해하는 것이 아니라, 차트·영상·생체신호 등 복합적인 정보를 함께 이해하는 '멀티 모달(Multi-modal, 데이터 형태를 동시에 처리하고 통합해서 분석하거나 예측하는 인공지능 기술) AGI' 개발이 관건이다.

개발된 모델은 국민건강보험, 급여·비급여 수가 제도, 의약 분업 등 한국 의료 환경에 적용할 수 있다.

'전국 의료 인프라에 AGI기반 서비스 도입'은 개발된 AGI를 실제 임상 현장(병의원, 보건소)에서 활용하게 되는 단계다. 의사의 진료를 실시간으로 보조하는 'AI 진료 비서', 'AI 기반 임상결정지원시스템' 보급으로 기존의 의료 시스템에 큰 변혁을 가지고 올 것으로 전망된다.

환자 역시 그러한 인프라를 직접 사용할 수 있다. 예를 들면 AI 기반 문진, 만성질환 관리, 퇴원 후 케어 등 개인화된 디지털 헬스케어 서비스를 이용하는 방식이다.

윤 교수는 "결론적으로 K-의료 AGI의 기대 효과는 의료비 절감, 의사 1인당 진료량 증가를 통한 생산성 향상, 일자리 창출, 의료 격차 해소, 예방 의학 강화, 만성 질환 조기 방비 등의 효과를 거둘 수 있을 것"이라고 내다봤다.

[서울=뉴스핌] 조준경 기자 = 25일 오전 윤찬 에버엑스 대표이사가 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 'K-의료데이터 기반 AI헬스케어 미래전략' 토론회에서 발표하고 있다. 2025.11.25 calebcao@newspim.com

AI 의료의 발전을 위해선 건강보험 적용 등 정부 차원의 지원이 필요하다는 주장도 나왔다.

정형외과 전문의 출신의 윤찬 대표이사(에버엑스)는 독일 등 해외 사례를 언급하며 우리나라에서도 디지털 치료기기에 대해 신속하고 파격적인 수가 신설 및 보험 적용이 절실하다고 주장했다.

에버엑스는 AI 기반의 맞춤형 디지털 재활운동치료 솔루션을 개발·제공하는 헬스테크 기업이다. 주로 근골격계 질환 환자를 위해 정밀 동작분석, 개인별 치료 방안, 디지털 치료기기 등의 플랫폼을 선보이고 있다.

윤 대표이사는 "아직 우리나라는 처방형 디지털 치료 기기에 대한 보험에서의 수가 제도가 제대로 완성돼 있지 않은 상황"이라며 "수가 부분이 선행돼서 해결되지 않으면 산업이 발전할 수가 없다"고 지적했다.

윤 대표이사의 설명에 따르면 세계적으로 디지털 치료 기기를 인허가하고 국가 의료보험에서 환급해주는 국가들은 일본, 프랑스, 독일, 벨기에 등이 있다. 한국은 2020년부터 인허가가 되고 있지만 보험 환급이 이뤄지진 않고 있다.

윤 대표이사는 "독일 같은 경우에는 가장 앞서서 디지털 치료 기기를 적용하고 또 국가 보험 제도에서 상당히 파격적으로 환급을 해줬다"면서 "그 결과 독일에서는 지금까지 약 87만 건의 디지털 치료 기기 처방이 일어났고, 매년 가파르게 증가 추세"라고 설명했다.

그러면서 "한국은 아쉽지만 의료 보험 제도 밖에서 먼저 사업성을 입증하고 나중에 의료보험 제도로 들어오는 방식"이라며 "보다 파격적인 수가 구조 안에서 사업이 확장될 수 있는 그런 백그라운드를 만들어주는 게 국가에서 가져야 될 방향성"이라고 덧붙였다.

calebcao@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00