KT와 서울대병원 협력, AI 기반 디지털 전환으로 병원 진료·연구·행정 혁신 추진

2026년 08월 18일 hyunjukim

병원 IT 투자가 개별 솔루션 구매에서 플랫폼 표준 경쟁으로 이동하고 있다. KT와 서울대학교병원이 ‘AI 네이티브 병원’을 표방하며 의료 AX(Artificial Transformation) 플랫폼을 함께 구축하기로 한 배경이다. 진료·간호·연구·행정 전 과정을 하나의 체계로 묶는 표준모델을 만들고, 이를 다른 기관으로 확산하겠다는 계획이 공개됐다. 관건은 임상 검증과 개인정보 보호 규율을 만족시키는 운영 방식이다. AI 네이티브 병원, 의료 AX 플랫폼, 서울대병원, KT 협력은 생성형 AI와 임상 의사결정 지원을 조직 단위로 도입하려는 흐름을 보여준다.

KT와 서울대병원은 17일 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 빌딩에서 의료 AX 플랫폼 공동 구축을 위한 업무협약을 체결했다. KT는 플랫폼 설계·개발과 기술 검증, 사업화를 맡고, 서울대병원은 실제 현장에서 필요한 적용 과제를 선정해 임상 자문과 유효성 평가를 담당한다. 협력 범위에는 AI 네이티브 병원 관련 정부 사업, 임상 의사결정 지원, 의료진 업무 효율화 과제가 포함된다.

이번 구상은 영상 판독이나 특정 질환 예측처럼 분절된 솔루션 도입을 넘어 병원 업무 전반을 연결하는 데 초점을 둔다. 표준화된 데이터·모델·워크플로를 병원 조직에 이식해 재활용 가능한 참조 아키텍처를 만들겠다는 접근이다. KT는 공공의료 현장에서 활용 가능한 혁신 사례 구축을 목표로 제시했다.

서울대병원은 내부 적용 경험을 기반으로 플랫폼화를 밀어왔다. 자체 의료 AI 에이전트 플랫폼 ‘SNUH.AI’를 통해 병원 내 흩어진 AI 시스템과 데이터, 진료 프로세스를 연결해 왔다. 한국형 의료 거대언어모델을 활용해 마취 전 환자 상태평가지, 퇴원기록지 작성 등 반복 문서 업무를 자동화하는 기능을 적용해 의료진의 행정 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

조직 역량 강화도 병행했다. 병원은 헬스케어AI연구원을 출범시키고 임상·유전체 통합 진료지원 시스템 ‘SNUH POLARIS’를 가동했다. 의료 특화 거대언어모델 공개 등 데이터와 AI를 잇는 기반을 넓혀온 점은 KT의 기업용 AI·클라우드와 결합 시 적용 범위를 확장할 여지를 만든다.

사업모델 측면에서 주목되는 부분은 ‘발굴–개발–검증–사업화’로 이어지는 파이프라인을 병원과 ICT 기업이 공동으로 설계한다는 점이다. 서울대병원이 추진하는 그룹 통합 디지털전환 플랫폼과 연계해 임상 실증과 상용화가 연속적으로 진행될 경우, 병원의 AI 조달이 개별 알고리즘 구매에서 플랫폼 기반 도입으로 재편될 가능성이 커진다.

정책 환경도 이를 뒷받침한다. 보건복지부는 의료 AI의 성능과 효과를 의료 현장에서 검증하기 위한 실증 과제 지원을 신설했고, 의료데이터를 활용하려는 스타트업·중소기업 대상 데이터 이용권 지원을 확대했다. 2026년 하반기부터 국가통합바이오빅데이터를 단계적으로 개방하고, AI 학습·임상연구 활용을 위한 제도적 기반을 마련 중이다.

다만 규제 준수는 플랫폼 설계의 핵심 제약이 된다. 인공지능기본법은 생명·신체 안전에 중대한 영향을 줄 수 있는 AI의 ‘고영향’ 여부 판단 체계를 도입했고, 과학기술정보통신부는 사업자 판단 가이드를 운영한다. 개인정보는 가명처리와 데이터심의위원회 등 절차를 통해 보호해야 하며, 서비스 위험도에 따라 검증 수준을 차등화해야 한다.

업무 영향 측면에서는 문서 자동화와 예약·자원관리 등 운영 자동화가 의료진의 비진료 시간을 줄일 가능성이 있다. 반면 임상 의사결정 지원처럼 환자 안전과 직결되는 기능은 정확성과 책임성 검증이 선행돼야 한다. 실제 병원 환경에서 축적된 증거가 신뢰 형성의 조건이다.

평가 기준은 AI 적용 범위를 넓히는 것보다 안전하고 실용적인 도구를 만들어 임상·운영 생산성을 입증하는 데 놓인다. KT와 서울대병원이 제시한 표준모델이 검증을 통과하고 투명한 데이터 거버넌스를 확보한다면, 대형병원과 공공의료를 중심으로 플랫폼 조달 기준 형성에 영향을 줄 수 있다. 의료 AI의 플랫폼화는 기술보다 운영 설계와 책임 체계에서 승부가 갈린다.