[아이뉴스24 서효빈 기자·정현지 인턴기자] "현재 사람이 일일이 처리하는 의료 영상 데이터 라벨링 작업의 50% 이상을 인공지능(AI)으로 대체하는 것이 목표입니다."
김민성 KT Enterprise부문 의료TF장은 21일 'KT AXis: 의료 2026' 세미나를 앞둔 인터뷰에서 이같이 밝혔다.
KT는 이날 병원 내 분산된 데이터를 연결·표준화해 의료 AI에 활용할 수 있는 'AI-Ready 의료 데이터 플랫폼'을 공개했다. 병원 내 산재된 데이터를 연결하고 표준화해서 AI 활용도를 극대화하겠다는 구상이다.
현재 의료 현장에서는 AI 의무기록 요약, 음성 EMR, 통합상황실, 협력병원 정보 공유 등 다양한 데이터 활용이 이뤄지고 있다. 그러나 시스템마다 데이터와 업무가 분리돼 있고 동일한 정보조차 제각각인 코드와 용어로 인해 새로운 솔루션을 도입할 때마다 복잡한 연동 작업을 거쳐야 하는 번거로움이 있다. KT는 이러한 현장의 불편을 해소하기 위해 기존 데이터를 표준화하고 하나로 연결해 AI가 즉시 활용할 수 있는 토대를 마련했다.
의료 분야가 KT의 첫 번째 인공지능 전환(AX) 표준화 모델이 된 배경에는 오랜 시간 논의해온 과정이 있었다. 장대성 KT Enterprise부문 Enterprise혁신담당(상무)는 "하루아침에 이루어진 것이 아니라, 주요 대형 병원들과 어떤 방식으로 협력할지 꽤 오랜 시간 동안 머리를 맞대고 깊이 논의해 왔기 때문에 사전 검토가 충분히 진행되어 있었다"라며 "그 과정에서 의료 산업에 대한 이해도가 깊어져 준비가 가장 빠르게 될 수 있었다"라고 설명했다.
이어 "국내에서는 큰 규모의 전반적인 표준화 모델을 다루는 측면에서 KT가 가장 앞서가고 있다고 보고 있다"라고 강조했다.
김 TF장은 "KT는 핵심 망을 소유하고 있고 국내 최다 데이터 센터를 운영하는 사업자로서 이러한 역량을 믹스하여 의료 전체를 아우르는 '오버뷰(Overview)'로 접근하고 있는 것이 차별점"이라고 설명했다.
의료 AX 도입에 따른 비용 절감 효과도 기대된다. 김 TF장은 "병원의 큰 페인 포인트 중 하나인 보험 심사 청구(심평원 삭감 방어 등) 영역에서도 향후 AI가 도입되면 미국처럼 운영 효율이 크게 늘어날 것으로 기대한다"고 말했다.
의료 AI 도입에 따른 보안 문제와 기술 신뢰성 확보 방안에 대한 언급도 이어졌다. AI 활용 시 보안 가이드라인과 관련해 김 TF장은 "정부에서 하반기 또는 내년 상반기 리베이스(개정)를 목표로 보안 가이드라인을 준비 중이며 이것이 정비되면 '룰 베이스(Rule-based)'로 분석이 진행될 것"이라고 내다봤다.
모델의 정확성과 인허가 문제에 대해서는 역할 분담 전략을 제시했다. 김 TF장은 "진료와 치료에 적용되는 액션은 의료법상 의료기기 인가를 받아야 하며 오랜 시간에 걸쳐 검증되고 의료기기 등록이 되면 절차상의 문제는 없다"고 진단했다.
장 상무는 "KT가 AI 기술력 가지고 업무 효율화를 특별한 인허가 없이 가능한 영역들은 KT 쪽으로 진행하고 있다"며 "전문적인 임상 기술이나 인허가가 필요한 부분은 파트너와 협력해 이미 검증된 솔루션을 병원에서 쉽게 도입할 수 있는 형태로 준비하고 있다"고 밝혔다.
KT는 향후 서울대학교병원, 서울아산병원, 세브란스병원 등과 함께 AI 특화병원을 목표로 더 고도화된 협력 방안을 구체화해 나갈 방침이다.
/서효빈 기자(x40805@inews24.com)