한국 의료AI 혁신

1. 취재착수 ① 단독취재(○), ② 단독기획( ), ③ 보도자료 심층기획( ), ④ 제보( ), ⑤ 기타( ) 2. 출품 보도물 목록(최초 보도부터 순서대로 3건까지 기재) 번호 보도일시 보도 제목 1 3월29일, 17시52분 [단독]병원에AI전면 도입하면 의료비 매년21조 아낀다 2 3월30일17시56분 [단독]수술로봇 승인…中145 vs韓0 3 4월21일14시28분 의료AX는 국가적 과제…병원과 정부,동시에 응답해야 3. 보도제작경위 - 내용을 구체적으로 기술해 주십시오. ■AI 사각지대 놓인 의료 현장…환자도 의사도 한숨 모든 환자와 의사가 입을 모아 ‘의료야말로 인공지능(AI)이 가장 필요한 동시에, 가장 빠르게 혁신을 만들 수 있는 분야’라고 말합니다. 단순 의무기록 관리, 환자별 동선 최적화는 물론 스크리닝과 진료·치료, 신약·수술, 재활, 모니터링까지 환자 여정의 모든 단계에서 개선 효과를 이미 보이고 있기 때문입니다. 실제로 미국, 싱가포르, 중국 등 다수 국가에서는 연구실을 넘어 일반 병원에서도 AI를 상용화하고 있습니다. 의료강국인 대한민국 의료계에서 AI 전환(AX)이 다른 나라보다 앞서나가고 있을 것이라는 가벼운 기대와 함께 취재의 첫 단추를 끼워나갔습니다. 이른바 ‘빅5’부터 동네 의원까지 수 곳의 현장을 돌며 의료인과 환자를 만났습니다. 하지만 그 결과 국내 의료계는 AX는커녕 외부 인터넷망 연결도 쉽지 않은 사각지대에 놓여있단 사실만 확인하게 됐습니다. 실제 서울의 한 대형종합병원에서는 인턴은 물론 숫자가 귀하다는 전공의까지 단순 서류 작업에 몰두하고 있었습니다. 하루에 환자를 단 한 명도 보지 못하는 경우도 허다했습니다. 의료 인력이 부족한 상황에서, 이처럼 의료 업무를 하지 못하는 인력만 병원당 최소 수십명에 달했습니다. 10여 년 전부터 이어진 건강보험 재정난과 3~4년 전부터 여파를 이어온 의정갈등이 의료계의 기술 발전과 인프라스트럭처의 진전을 가로막았던 탓입니다. 사회적 혼란이 커질 수록 모든 의료인, 환자, 정부, 언론 등 이해관계자들의 시선은 ‘의료 인력 부재’와 ‘만성질환 환자 증가’에만 고정됐습니다. 정작 우리 의료계가 해결해야 할 AI 사각지대에 대한 논의는 시작조차 되지 못했습니다. 그 최대 피해자는 의료의 질적 향상을 요구해온 환자들이었고, 이차적 피해자는 건강보험을 꾸려가야 할 정부와 의료계였습니다. ■3개월간 의료 전문가들과 함께 의료AI 경제효과 첫 분석 이러한 문제의식을 바탕으로 취재를 시작하던 중 국내 최고 의대로 지목받는 서울대의대·서울대병원 측에서 취재진에 손을 내밀었습니다. 본지와 서울의대의 목표는 △AI 혁신에서 소외된 우리 의료계의 현실을 조명하고 △의료AI의 기술적·경제적 효과를 직관적으로 제시하면서 △전방위적인 의료AX를 위한 구체적인 실천 과제를 제시하는 것이었습니다. 우선 의료AX가 이뤄지지 못하는 환경적 원인을 알아내야 했습니다. 단순히 의료계가 AX에 미온적이라거나, 정부가 의료AX를 도외시한다는 등 겉핡기식 비판을 할 순 없었기 때문입니다. 이를 위해 매일 많게는 수백명씩 환자를 직접 보고있는 서울대병원 교수들과 매주 1회 이상 회의를 이어갔습니다. 교수들의 소개로 타 병원 의사, 간호사, 환자들까지 조금씩 논의에 참여하는 사람의 숫자와 범위를 확장해 나갔습니다. 의료AI의 기술적 현황부터 제도적 한계와 의료인·환자들의 심리적 저항까지 두루 취재할수록 우리 의료계가 처한 AI 사각지대는 더욱 뼈아프게 느껴졌습니다. 23년간 응급실을 지킨 한 의사는 “현존하는 AI만 응급실에 들여도 환자를 2배는 더 많이, 자세히 볼 수 있을 것”이라며 “지금 당장 도입할 수 있는 게 산더미인데도 아무것도 안 했단 게 더 한심하다”며 한숨을 내쉬었습니다. 이번 취재 과정에서 이뤄낸 성과 중 하나는 의료AX의 경제적 효과를 분석했다는 점입니다. 2025년 12월부터 약 3개월 간 취재 과정에서 서울대병원 교수진들과 공동으로 ‘국내 의료 AI 도입에 따른 의료비 절감 효과’ 분석을 도출할 수 있었습니다. 분석을 위해 보건복지부 의료비 통계, 건강보험심사평가원의 각 의료행위 항목별 세부 지출 내역, 서울대병원 진료과목별 의료행위와 행위별 환자 수 및 비용 통계를 취합했습니다. 이후 Mckinsey 등 해외 컨설팅 기업 등의 의료AI 비용 절감 분석 자료 등을 참고해 비용 계산에 나섰습니다. 이를 통해 경상의료비 기준 최대 10%, 21조원이 넘는 금액이 지금 존재하는 의료 AI를 활용하는 것만으로 아낄 수 있다는 계산을 도출했습니다. 그렇게 절감한 비용을 재투자했을 때 예상되는 부가 효과부터, 교통·숙박비 등 병원 방문이 획기적으로 줄어들며 생길 추가적인 비용 절감 효과까지 더한다면 의료AX 효과는 더욱 컸습니다. 이같은 분석 결과는 주요 병원과 의과대학은 물론 다수 정부 연구기관의 후속 연구로 이어졌습니다. 본지와 서울의대의 공동 분석 결과 공유 요청은 물론, 일부 교수는 후속 연구의 주요 참여자로 초빙됐습니다. 특히 단순히 AI와 의료가 가진 과학적 측면을 조명하는 것을 넘어, 사회경제적 중요도를 보여주고자 했던 목표를 다양한 통계와 실명 인터뷰를 통해 조금이나마 실현할 수 있었습니다. 덕분에 보건복지부와 과기정통부 등 의료 AI와 직결되는 기관은 물론, 기획예산처와 한국개발연구원 등 관계자들도 본지 보도 및 본지와 분석에 나선 서울의대 교수진에 관심을 표하기도 했습니다. ■의료 현장의 제언…건강보험제도까지 조망 이번 취재를 통해 우리 의료계가 지닌 문제를 제기하는 것으로 보도를 마무리하고 싶지 않았습니다. 보다 많은 의료 현장에서 AI가 도입될 수 있도록 △실제 의료 AI가 상용화된 병원이 누리고 있는 효과와 △의료AX 성공에 필요한 해결책을 제시하고자 했습니다. 우리는 의료 AI를 환자 여정 전반에 도입했다는 국내 의원들을 방문 취재하고, 세계 최고 수준의 의료 AI 기술을 개발·사용 중이라는 미국 하버드대와 존스홉킨스대학 의료인과 화상 미팅을 통해 AX 과정의 어려운 점과 극복 과정을 들었습니다. 이 중 국내 의료계에 적용할 수 있을 만한 해결책만 추렸고, 서울의대 교수진과 교차검증했습니다. 이상만 좇는 탁상공론을 넘어 실질적인 해결책을 전달하기 위해서였습니다. 해결책 제시를 위해 서울의대 전문가들과 머리를 모아 ‘의료 AX 성공을 위한 제안’을 보도했습니다. 진료, 기술, 교육 등 어느 한 분야에만 치중한 해결책이 되지 않도록 정부와 각 병원이 당장 추진할 수 있을 구체적인 제안을 모색했습니다. 취재를 거듭할 수록 의료 AX는 반드시 건강보험제도의 변화와 발을 맞춰 도입돼야 한다는 사실을 확인했습니다. 우리 의료계는 크게 ‘병원’과 ‘보험’의 두 가지 축으로 나뉩니다. 다수 기업들과 달리 병원은 환자에게 직접 서비스 비용을 받지 않고, 보험사로부터 비용을 받습니다. 국내에는 그 역할을 하는 보험사가 사실상 국민건강보험 하나뿐인 만큼, 병원이 AX 등 수익과 연관된 기술 개선을 하기 위해선 건강보험과의 조율이 필수였습니다. 하지만 정부, 국민과 밀접한 관계가 있는 건강보험은 그 성격상 여러 정치적 논리와 의료계에서 가진 독점적 지위로 인해 논의를 꺼내는 과정 자체가 무척 신중해야 했습니다. 이에 서울의대 측과 본지는 의료 현장과 건강보험 관계자의 의견을 균형 있게 반영해 건강보험이 구체적으로 실천할 수 있는 해결책을 모색했습니다. 4. 취재 및 보도과정의 특이사항 여부 본지 보도에 등장하는 모든 의료인과 환자는 모두 서울대병원을 비롯한 국내 병·의원에서 직접 섭외하고 취재한 인물들입니다. 다만 소속된 병원이나 건강보험 등 제도 관련 비판에 목소리를 낸 취재원 중 신상공개에 따른 피해가 우려되는 경우 요청에 따라 익명·가명 처리했습니다. 특이사항은 없었습니다. 5. 타 매체 선행보도 여부 및 타 매체의 반향 유사 선행보도는 없었습니다. 보도 이후 다수 언론사에서 의료 AI를 키워드로 본 보도와 유사한 기사 및 칼럼이 이어졌습니다. 서울의대와 공동으로 심층 분석한 자료가 기반이었던 만큼, 직접 인용 보도는 적었으나 본 보도 후 약 1개월간 의료AI를 다룬 보도 건수가 보도 직전 3개월간 보도 건수와 유사했습니다. 의료계에서 수년간 이어진 소모적인 논쟁들이 아닌 의료 AI 등 혁신적 전환을 위한 수가 체계 개선, 인프라 개선, 의료인 교육 등 보다 미래지향적인 해결 방안이 함께 고민해야 할 사회적 의제로 다뤄지기 시작했습니다. 이러한 흐름의 물꼬를 트는 데 조금이나마 기여했다는 점에서 보람을 느낍니다. 6. 사회에 끼친 영향 본지 보도 이후 범정부 차원의 의료AX 논의가 빠르게 속도를 내기 시작했습니다. 과학기술정보통신부는 최근 'AI특화병원 시범사업'을 시작해 치료 전주기에 AI를 도입하는 공모를 진행 중입니다. 개별 AI 솔루션 도입에만 치중했던 지금까지와는 달리, 병원 운영 전체와 의료 전 과정의 AX가 가시화됐습니다. 본지가 칼럼과 인터뷰 기사 등을 통해 제안한 건강보험 수가 체계 개선 역시 논의가 시작됐습니다. 보건복지부는 보도 직후 다수의 의료 AX 토론회를 개최하며 AI 도입의 속도를 내고 있습니다. 단순히 시범사업을 넘어서, 의료기관에 경제적 인센티브를 제공하는 방향이 검토되기 시작했습니다. 의료기관이 AX를 할 유인을 마련하고자 수가 체계를 개선하는 논의도 시작됐습니다. 재정적 여력이 충분한 대형병원뿐만 아니라 대다수 국민의 첫 진료를 담당하는 동네 병·의원들까지 의료 AX에 속도를 시작하고 있습니다. 만성질환자 대상 AX 사업에 착수해 대형병원이 아닌 일차의료기관에도 AI 도입을 추진하고 있습니다. 치료뿐 아니라 건강관리와 예방에도 AI를 활용하겠다는 움직임입니다. 의료AI 고속도로를 구축해 AI로 1~3차 의료기관의 협진을 강화하겠다는 방침도 내놨습니다. 오는 6월에는 AI전략위가 'AI 기본의료 전략'을 발표할 예정입니다. 의료기관의 전산 시스템을 재정비하는 작업도 시작됐습니다. 과기정통부와 보건복지부는 공공의료기관의 전산 시스템을 AI 기반으로 전환하고, 생성AI를 병원 업무 전반에 도입하는 지원사업을 발표했습니다. 재정 지원으로 공공의료기관의 비용 부담을 덜고, 제각각인 전산망을 표준화한다는 목표입니다. 권역책임의료기관에는 120억원을 지원해 AI 기반 진료시스템을 도입하는 중입니다. 본지와 서울대의대가 함께 제안한 내용과 같이, 의사과학자 양성 정책에도 AI가 하나의 축으로 포함됐습니다. 최근 참여기관 선정을 마친 ‘K-MediST’ 사업은 중심 교육과정에 병원AX와 의료AI를 추가했습니다. 의사과학자 양성에 AI연구센터가 참여하고, 의료AI 개발이 의사과학자의 새로운 역할이 됐습니다. 7. 자체평가 및 소속사확인여부 국가별 보험·규제·문화·주요 만성질환 등이 모두 다른 탓에 의료는 가장 폐쇄적이고도 이질적인 산업으로 꼽힙니다. 이에 미국, 중국 등 타국이 주도하는 의료 AI 발전의 수혜를 국내에 그대로 수입해올 수 없습니다. 따라서 국내 의료계가 주도적이고 자발적으로 AI 활용을 논의해야만 하는 상황에서 본지 보도가 해당 논의에 마중물을 조금이나마 부었으리라 평가합니다. 언론윤리강령기준을 모두 준수했습니다. 8. 기타 고려사항 외부 지원 없이 매일경제가 자체적으로 취재해 보도했습니다. 보도 당사자의 반론신청 및 언론중재위원회 피신청도 없습니다.