질병관리 AI 전환 위원회 공식 출범…의료현장의 변화 신호탄

질병관리청이 7일 ‘질병관리 AI 전환 위원회’를 출범시키며 본격적으로 중장기 디지털 헬스케어 전략 수립에 착수했다. 위원회 발족식은 이날 오후 서울 국립중앙의료원 2층 대회의실에서 열렸고, 보건복지부와 질병관리청 고위 관계자, 인공지능 전문가, 의료계 인사가 대거 참석했다. 위원회는 질병 통계 관리, 감염병 대응, 예측 모델 개발 등 다방면에서 AI 기술의 적용 사례를 논의하고, 현장 중심 실무 개선 절차에 돌입했다. 최근 정부가 AI 기술을 국가단위로 확대 적용하겠다고 밝힌 가운데, 질병 관리 체계가 실제 AI 기반으로 전환되는 첫 공식 움직임이다.

위원회는 감염병 확산 대응 속도를 단축시키고, 유행 예측 및 관리의 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 또한 AI가 현장에서 최적화된 임상 의사결정 지원 역할은 물론, 전국민 대상 건강 데이터의 신속한 수집·분석 과정에도 적극 활용될 방침이다. 주요 논의 주제로는 ‘감염병 조기 경보시스템’, ‘빅데이터 정합성 확보’, ‘AI 기반 질병 분석 플랫폼 통합 방안’ 등이 언급됐다. 사망·감염 현황 등 실시간 데이터 자동 연동 체계, 의료기관-보건 당국 연계망 확장 등이 연내 우선과제로 꼽혔다.

이와 관련 질병청은 올해 하반기부터 전국 의료기관을 대상으로 AI 도입 시범사업을 전개한다. 실무에서는 감염병 정보의 자동분류, 현장 위험도 평가, 재난 발생 시 신속 대응보고 자동화 등으로 고도화된 체계를 시험한다. 일부 시범지역에서는 AI 기반 전자문진 자동화 방식이 이미 적용, 감기·독감 등 다빈도 질환의 빠른 분류와 대응에서 효율성 증가가 확인됐다는 설명이다. 실제 부산, 서울 일부 거점병원에서는 응급실 내원 환자 정보가 실시간 분석·예경보에 반영된 사례도 있었다.

다만 의료종사자와 AI 기술자 간의 소통, 개인정보보호, 데이터 신뢰성 문제 등은 여전한 과제로 남아 있다. 현장에서 만난 복수 의료진은 ‘기술의 효율성이 의미 있지만, 데이터 왜곡 및 오판 위험, 최종 임상판단에서 숙련된 의료진 개입이 배제돼선 곤란하다’는 의견을 냈다. 현 의료현장에서는 AI 기반 의사결정에 대한 일정한 불안감이 상존하며, 특히 질병 분류·관리에 대한 법적 책임 소재가 명확히 규정돼야 한다는 지적도 잇따르고 있다. 일부 환자단체 역시 ‘AI 도입 취지는 동의하지만, 책임성·투명성 강화 없이는 신뢰하기 어렵다’며 각각의 입장을 표명했다.

해외 주요국에서도 유사한 AI 질병관리 체계를 시범 운영 중이나, 각국 사례를 참조해도 의료법·윤리 문제가 단일한 해법 없이 공존하는 실정이다. 미국 CDC, 독일 RKI, 일본 국립감염증연구소 모두 AI 기반 감시 고도화사업을 추진 중이다. 이들 기관 역시 데이터 품질 확보, 환자 프라이버시 보호 대책, 긴급상황시 AI 시스템의 실효성 평가는 반복 논쟁 사안이다. 영국 NHS 디지털헬스위원회 사례 평가에선 알고리즘 오작동 및 차별 소지, 사회적 신뢰도 후퇴 등 부정적 후폭풍이 실제로 보고된 바 있다.

전문가들은 비상상황 대비 매뉴얼, 현장 의료진 피드백 프로세스 구축, AI 시스템에 대한 실시간 감사 체계 확립이 동시에 병행되어야 한다고 강조한다. 특히 이번 위원회에서는 정책 투명성 제고와 의료진 주도의 세부 가이드라인, 국민 대상 정보공개 확대 방안 등을 중점 검토 중이다. 그럼에도, 질병관리 현장에서 AI 전환은 ‘시간문제’로 보는 시각이 지배적이다. 현장 일선에서는 올해 가을, 겨울 지역별 감염병 유행이 본격화될 시 AI 실전 테스트가 가시화될 것으로 보인다.

의료 당국의 최종목표는 전통적 질병관리 관제 기능에서 벗어나 ‘상시 예측·반응형’ 정보중개자로서의 패러다임 전환이다. 그러나 모든 변화가 준비된 채 도입되기는 어렵다는 지적이 여전히 존재한다. 위원회 한 관계자는 “AI가 절대 만능이 아니며, 현장과의 상호작용, 인간의 마지막 책임, 예측 불가한 리스크 관리가 동반돼야 실질적인 효과가 나온다”고 밝혔다.

향후 성공적 AI 전환을 위해서는 본격적인 인력 재교육, 의료·ICT 융합 거버넌스, 규제사전검증제도, 딥러닝 모델 보완 투자 등 복합적인 자원분배와 실증이 뒷받침되어야 한다는 평가가 우세하다. 결국 현장성과 기술 신뢰, 정책 투명성 간의 교차점에서 ‘사회적 합의’ 속 정책 진화가 요망된다. AI가 진정 국민건강 미래에 무게를 싣는 디딤돌이 될지는 각계의 촘촘한 견제·검증이 좌우할 전망이다.— 이현우 ([email protected])