2026.10.01 목요일
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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축 [경제일보] KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.2026-10-01 08:56:38
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KT·서울아산병원, 'AI 병원' 구축 나선다…임상 현장서 의료 AI 검증 [경제일보] 의료 인공지능(AI)이 영상 판독이나 진단을 보조하는 개별 솔루션을 넘어 병원정보시스템과 진료 과정 전반을 바꾸는 방향으로 진화하고 있다. 이에 KT는 국내 대표 대형병원인 서울아산병원과 손잡고 'AI 병원' 구축에 나선다. 10일 KT는 서울아산병원과 'AI 병원' 구축 및 임상 현장에 적용할 수 있는 AI 의료서비스 개발을 위한 의료 AX 협력을 추진한다고 밝혔다. 양 기관은 이날 서울 종로구 KT광화문빌딩 West에서 업무협약(MOU)을 체결했다. 협약식에는 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장과 박승일 서울아산병원장 등이 참석했다. 이번 협력은 AI를 병원의 특정 업무에 단편적으로 적용하는 것을 넘어 진료와 병원 운영에 필요한 데이터를 연결하고 이를 실제 임상 현장에서 활용할 수 있는 형태로 만드는 것을 목적으로 진행된다. KT와 서울아산병원은 차세대 병원정보시스템 등 의료 현장의 AX 모델을 발굴하고 이를 실제 병원에 적용하는 방안을 추진한다. KT가 제시한 AI 병원의 모습은 환자가 병원을 찾는 순간부터 기존 진료 데이터를 AI가 활용하는 구조다. AI가 여러 시스템에 흩어진 환자의 건강기록을 자동으로 수집·분석하고 의료영상 판독을 지원하면 의료진은 진료에 필요한 정보를 보다 빠르게 확인할 수 있다. 이를 기반으로 임상 의사결정을 지원하고 환자의 대기시간과 진료 과정에서 발생하는 불편도 줄이겠다는 구상이다. 다만 의료 AI가 실제 진료 현장에 적용되기 위해서는 기술 개발만으로는 충분하지 않은 것으로 꼽힌다. 환자의 진단과 치료에 직접 영향을 미칠 수 있는 만큼 AI가 제시하는 결과의 정확성과 임상적 유효성을 검증하고 환자 안전을 확보하는 과정이 필요하다. 일반적인 기업용 AI 서비스와 달리 의료 AI는 실제 환자를 대상으로 한 임상 현장의 검증이 상용화 여부를 좌우하는 요소가 될 수 있다. 서울아산병원은 이 과정에서 임상 현장의 수요를 발굴하고 AI 서비스의 개발·실증·검증 과정에 참여한다. 임상적 자문과 유효성 평가를 제공해 실제 의료 현장에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 선별하고 적용 가능성을 검토할 예정이다. 양 기관은 이달 말부터 실무 협의체를 구성해 세부 과제를 구체화한다. 박승일 서울아산병원장은 "의료의 미래 경쟁력은 데이터와 AI를 실제 임상 현장에 얼마나 안전하고 유효하게 접목하는가에 달려 있다"며 "서울아산병원은 KT와의 협력을 통해 임상 현장에서 검증 가능한 AI 의료서비스를 발굴·적용하고, 환자 안전과 치료 성과를 높이는 의료 혁신을 선도해 나가겠다"고 말했다. 최근 정부 차원에서 의료 데이터와 AI를 활용해 의료서비스의 효율성과 질을 높이려는 정책이 확대되는 가운데 실제 의료기관에서는 AI를 진료 현장에 적용할 수 있는 기술과 검증 체계를 마련하는 것이 과제로 떠오르고 있다. KT와 서울아산병원의 협력 역시 정책적 방향을 실제 병원 현장의 서비스로 연결하는 사례가 될 전망이다. 양 기관은 임상 의사결정 지원과 환자 경험 개선 등 의료 현장의 다양한 과제를 대상으로 협력한다는 계획이다. 향후 실무 협의체를 통해 구체적인 적용 분야와 개발 과제가 정해질 전망이다. KT는 AI·클라우드·데이터를 아우르는 AX 플랫폼 역량을 바탕으로 서비스 모델 구체화와 기술 검증을 지원한다. 서울아산병원에서 임상적 유효성이 확인된 AI 서비스는 향후 의료 현장 전반으로 단계적으로 확산하는 것도 양 기관의 협력 대상이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 서울아산병원과 함께 AI 병원 구축을 위한 핵심 기술과 역량을 결집하고, 의료 현장에 적용 가능한 AI 의료서비스를 공동 개발해 나갈 계획"이라며 "AI·클라우드·데이터를 아우르는 AX 플랫폼 역량을 바탕으로 의료 현장의 AX 혁신을 가속화하고 미래 의료 AI를 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-09-10 09:27:14
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LG CNS, 100억 투자 8개월 만에 'AI 검진' 실증…의료 AX 승부수 [경제일보] LG CNS가 차움 건강검진센터를 시작으로 의료 인공지능 전환(AX) 사업을 본격화한다. 지난 1월 차바이오텍에 100억원을 전략적으로 투자한 지 약 8개월 만에 건강검진 전 과정에 AI 에이전트를 적용하는 개념검증(PoC)에 착수했다. LG CNS는 차움·차헬스케어와 서울 강남구 차움 건강검진센터에서 ‘지능형 검진센터 도입 착수보고회’를 열었다고 9일 밝혔다. LG CNS가 검진 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 차움이 실제 현장에서 업무 효율성과 활용 가능성을 검증한다. 현재 차움 간호사는 고객의 과거 검진 결과와 상담 기록, 주치의 권고사항을 확인하기 위해 고객관계관리(CRM)와 전자의무기록(EMR) 등 여러 시스템을 각각 조회한다. 상담 기록 작성과 검진 전 주의사항 안내, 사후관리 일정도 상당 부분 수작업으로 이뤄진다. AI 에이전트는 분산된 자료를 모아 분석한 뒤 고객에게 필요한 검사 항목과 추천 이유를 제시한다. 검사 결과와 판정 소견을 종합해 결과지 초안을 만들고, 검진 전 안내 체크리스트 작성도 지원한다. 검진 후에는 3·6·9개월 단위의 재검과 추적 관찰 일정을 관리하고 유소견자의 외래 진료 연계와 재진 프로그램 안내를 돕는다. 다만 AI가 검사 항목을 최종 결정하거나 질환을 진단하는 구조는 아니다. 검사 선택과 결과 판독, 의학적 판단은 의료진이 맡고 AI는 자료 분석과 문서 작성 등을 보조한다. 실제 적용에 앞서 추천 정확도와 오류 발생률, 의료진 검토 절차를 구체화해야 하는 이유다. 차움은 전체 고객 가운데 외국인 비중이 약 30%에 달한다고 설명했다. LG CNS는 검진 결과 설명과 상담 과정에 AI 통번역을 적용하는 방안도 검토한다. 의료 통역은 용어 하나의 오류가 진료 판단에 영향을 줄 수 있어 전문인력의 재확인 체계가 함께 마련돼야 한다. 이번 사업은 LG CNS와 차바이오그룹 협력의 첫 가시적 실증 사례다. LG CNS는 지난 1월 차바이오텍의 제3자 배정 유상증자에 참여해 100억원을 투자하고 의료·바이오 AX 사업 협력을 추진하기로 했다. 양측은 당시 병원 클라우드 전환과 의료 빅데이터 플랫폼, 치료제 생산공정 최적화, 의료 특화 AI 모델 등을 협력 분야로 제시했다. 한편 LG CNS는 이번 실증을 토대로 건강검진 상담 특화 AI 모델을 확보하고 차병원 주요 검진센터로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 차바이오그룹이 미국·싱가포르·호주·일본 등에서 의료 네트워크를 운영한다는 점에서 향후 해외 사업으로 연결될 가능성도 있다. 성패는 기술 시연보다 현장 지표가 좌우할 전망이다. 간호사의 기록·조회 시간이 얼마나 줄었는지, AI가 작성한 결과지 초안을 의료진이 어느 정도 수정해야 하는지, 상담 품질과 사후관리 이행률이 개선됐는지를 수치로 입증해야 한다. 민감정보인 의료데이터의 접근권한 통제와 암호화, 이용기록 관리, 생성형 AI 오류 차단 체계 역시 확산의 전제 조건이다.2026-09-09 10:34:23
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KT·서울대병원, 의료 AX 플랫폼 구축…공공 의료 AI 표준모델 만든다 [경제일보] KT가 서울대학교병원과 손잡고 진료부터 연구, 병원 운영까지 의료 전 영역의 인공지능(AI) 전환을 지원하는 의료 AX 플랫폼 구축에 나선다. 단순한 의료 시스템 고도화를 넘어 AI와 클라우드, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶어 공공 의료 현장에 적용할 수 있는 표준 모델을 만드는 것이 목표다. KT는 17일 서울 종로구 KT 광화문 West 빌딩에서 서울대학교병원과 의료 AX 플랫폼 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 김봉균 KT Enterprise부문장과 백남종 서울대학교병원장을 비롯한 양측 주요 관계자가 참석했다. 이번 협력은 KT의 AI·클라우드·데이터 기술과 서울대학교병원의 임상 및 연구 역량을 결합하는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 의료 AX 플랫폼 표준모델 발굴 및 적용을 비롯해 AI Native 병원 등 정부 정책과제의 실증·고도화·사업화를 공동 추진한다. AI 기반 임상 의사결정 지원과 의료진 업무 효율화, 헬스케어 시장 확산을 위한 과제도 함께 발굴한다. 역할도 나눴다. KT는 의료 AX 플랫폼의 기획부터 개발, 검증, 사업화까지 전 과정에 참여한다. 서울대학교병원은 실제 의료 현장에서 필요한 적용 과제를 발굴하고 임상·진료·연구 전문성을 바탕으로 의료적 자문과 유효성 평가를 맡는다. 특히 이번 협력은 서울대학교병원이 추진하는 ‘그룹 통합 DX 플랫폼’과도 연결된다. 서울대병원은 임상 현장과 AI 연구를 연계하는 체계를 갖추고 있어 KT의 AX 플랫폼 및 인프라 역량이 결합될 경우 병원 내부의 업무 효율화뿐 아니라 연구와 실증, 사업화까지 이어지는 통합 환경을 구축할 수 있다는 설명이다. 기존 의료 분야의 디지털 전환이 전자의무기록(EMR)이나 병원정보시스템 등 개별 시스템의 고도화에 집중했다면, 이번 협력은 병원에서 축적되는 데이터를 AI와 결합해 실제 의료 서비스와 업무에 활용하는 데 무게를 둔 것으로 풀이된다. 특히 공공 의료기관을 대상으로 검증된 모델을 구축할 경우 향후 다른 의료기관으로 확산할 수 있는 기반도 마련할 수 있다. 공공 의료 영역에서 AI 활용이 확대되는 가운데 의료 현장에서 검증 가능한 모델을 확보하는 것은 KT에도 중요한 과제다. AI 기술 자체보다 의료진의 업무 흐름과 임상 안전성, 데이터 활용 체계 등을 함께 고려해야 실제 사업으로 이어질 수 있기 때문이다. 백남종 서울대학교병원장은 “이번 협력을 계기로 의료기관 플랫폼 협력의 표준을 세우고 공공 의료 영역 전체에 적용할 수 있는 실효성 있는 AI 혁신 모델을 발굴·확산하겠다”고 말했다. 김봉균 KT Enterprise부문장도 “검증된 AX 플랫폼 기술과 노하우를 바탕으로 다양한 산업의 AI 전환을 지원하고 있다”며 “서울대학교병원과의 협력을 시작으로 공공 의료 시장에서도 AI 기반 혁신 모델을 만들어 나가겠다”고 밝혔다. KT와 서울대학교병원이 이번 협력을 통해 실제 의료 현장에서 활용 가능한 AX 모델을 확보할 경우 공공 의료 분야의 AI 전환 속도도 한층 빨라질 전망이다. 이번 사업의 성패는 플랫폼 구축 자체보다 임상 현장에서 얼마나 안정적으로 활용되고, 다른 의료기관에서도 적용할 수 있는 표준으로 발전하느냐에 달려 있다.2026-08-17 13:37:50
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