“검증 끝났다”…의료AI가 바꿀 진짜 병원의 하루

서울 강남의 한 대형 병원, 심야 응급실. 뇌출혈 환자가 실려 오는 야심한 시간에, 한 젊은 레지던트가 피곤에 찌든 얼굴로 컴퓨터 앞에 앉아 CT 이미지를 넘긴다. 그 옆, 이제 낯설지 않은 파란색 인터페이스를 띤 의료AI가 이미 환자의 뇌 영상을 분석하고, “이곳에서 출혈이 의심된다”는 리포트를 올려준다. 담당 의사는 잠시 멈춰, AI가 표시한 부위를 다시 들여다본다. 불과 몇 년 전만 해도 진단의 확신을 두고 혼자 고민했던 자리, 이제는 인공지능이 든든한 동료로 들어선 병원의 현실이다.

2026년 1월 6일 보도된 이 기사에서는 상용화 검증이 완료된 국내 의료AI(DXTechMed, 루닛, 바이탈에이아이 등)가 실제 현장에서 예측과 진단 업무로 본격 투입되는 상황을 집중조명한다. 지난 해 말부터 보건복지부와 식약처는 영상판독, 병증예측, 의료기록 자동화 영역의 인공지능 도구 10여종에 대해 실전 임상적 효용성과 안전성 심의를 마쳐, 전국 50개 주요 종합병원에 배포하였다. AI는 CT, MRI 영상 등 방대한 데이터를 수 분 만에 분석해, 중증 판별, 암 위험 예측, 심근경색 긴급알림 등에 실제로 활용되고 있다. 경북 구미의 한 종합병원에서는 실제 AI알림으로 심정지 환자를 조기에 발견해 생명을 건진 구체적 사례까지 등장했다.

이 기술 바람의 배경에는 의료격차 해소·의료진 업무 과밀 완화라는 사회적 필요가 있었다. 지역 대도시에 집중된 전문의 인력부족, 고령화에 따른 만성질환 관리수요 폭증, 반복·과중한 판독노동에 시달리는 의료진의 피로 등 의료현장에서 마주한 현실적 고민이 인공지능 도입을 재촉했다. 중소병원 15곳에 도입된 AI판독기는 숙련 전문의가 없는 야간에도 환자의 주요 병변을 조기에 알려, 지역 의료 기관에서도 정확한 1차 진단을 기대할 수 있게 됐다. 실제로 최근 대한영상의학회 조사에 따르면 68%의 응답 의사가 “AI진단의 정확도가 인간 전문의와 큰 차이 없다”고 답했다. “AI와 함께 일하는 것이 심리적 든든함을 느끼게 한다”는 현장 목소리도 이어진다.

하지만, 이 변화가 모두에게 반가운 소식인 것만은 아니다. 어떤 이에게는 소외와 두려움, 또 누군가에겐 새로운 희망이기도 하다. 대구의 소아과 전문의 김정우 씨(51)는, “AI가 판독을 제시해도 소아는 시시각각 상태가 변해. 결국 마지막 결정은 사람이 해야 하지 않겠는가”라며, 변화의 합리성과 인간적 따뜻함 사이에서 갈등을 표한다. 또 수도권 외곽의 60대 노령 환자 김순자 씨는 “예전엔 아들뻘되는 전공의도 의심스러웠는데, 이젠 기계가 판독한다고 하니 덜컥 겁이 났다”며 서툰 미소를 짓는다. 그러나, 그녀 곁을 지키는 요양보호사 이명순 씨가 말한다. “그래도 기계 덕분에 더 꼼꼼히 봐주는 것 같아요. 우리 촌구석에서도 큰 병 찾아낼 수 있다는 게 고맙죠.”

AI의 득실 논쟁만큼이나 중요한 건, 의료 시스템의 인간화와 신뢰 회복이다. 최근 심평원 AI알고리즘 평가위원 최수진 교수는 “알고리즘은 99% 정확할 때도, 그 나머지 1%가 현장에선 운명이 갈리는 순간을 만든다”고 지적한다. 실제로 해외에선 AI 오진으로 인한 소송전도 속속 등장하고 있다. 대한민국의 경우, 의사-인공지능의 공동 책임체계와 분쟁대응 가이드라인, 데이터 편향 방지 대책이 시급함이 제기된다. 무엇보다도 환자별 데이터 보호 및 동의체계 정비가 뒤따르지 않으면, 기술의 의미가 퇴색할 수 있음은 당연하다.

다만 한 가지 분명해진 사실이 있다. 우리가 맞이하는 ‘의료AI의 시대’는 단지 더 빠르고 더 정확한 진단 이상의 이야기다. 작은 시골병원에서도 암, 심혈관질환 같은 생사의 갈림길에서 좀 더 공정하고 안전한 판정을 받을 권리, 환자를 먼저 생각하는 돌봄의 질을 높이려는 노력이 바로 그 중심에 있다. 제도와 안전장치의 논의는 기술우위보다 더 치열하게 이뤄져야 한다. 거창하지 않은 ‘아픈 이웃들의 평범한 하루’를 지키려는 사회적 합의와 동행이, 기술 발전의 진짜 속도계를 쥐고 있음을 다시 생각하게 된다. 한 현장 간호사의 말처럼, “AI가 백 번 맞아도, 환자 눈물을 닦아줄 손은 아직 사람이지요.”

당신이 믿고 싶은 의료는 무엇인가, 그 답을 애타게 찾고 있는 지금이다.
— 김민재 ([email protected])