I 의료 혁신의 현재와 미래 – 진단, 치료, 신약개발까지 바뀌는 병원 풍경

8월 07, 2025

얼마 전 지인이 건강검진에서 폐에 작은 그림자가 발견됐다며 걱정하던 모습이 생각납니다. 다행히 AI 판독 시스템이 양성 종양으로 판단했고, 실제로도 그랬죠. 몇 년 전이었다면? 아마 몇 주고 기다려야 했을 겁니다. 지금 의료 현장에선 이런 일들이 일상이 되었어요. 영국에서 있었던 실험 하나가 정말 충격적이었는데요. AI가 골절 진단에서 92% 정확도를 보인 반면, 전문의 5명이 함께 본 결과는 77.5%였거든요. 19%나 차이가 났다니까요! 물론 "그래도 의사가 낫지 않나?"라고 생각할 수 있어요. 맞습니다. 하지만 숫자가 말해주는 건 분명하죠. 글로벌 의료 AI 시장이 2024년부터 2030년까지 연평균 36.4%씩 폭발적으로 성장할 거라는 전망도 우연이 아닙니다. 더 놀라운 건 신약 개발 분야예요. 미국의 한 회사가 AI로 46일 만에 신약 후보물질을 찾아냈다니! 보통 몇 년 걸리는 일을 말이에요. 그래서 신약 개발 기간이 10년에서 3년으로, 비용도 3조에서 6천억으로 뚝 떨어졌습니다. 국내에서도 루닛, 뷰노, 제이엘케이 같은 기업들이 이미 210여 개 병원에서 실제 환자들을 돌보고 있어요. 이런 변화들 속에서 우리가 받게 될 의료 서비스는 어떻게 달라질까요? 단순히 "더 정확해진다"는 걸 넘어서서, 아예 의료 자체의 개념이 바뀌고 있거든요.

진단실에서 벌어지는 조용한 혁명

"선생님, 이거 뭔가 이상하지 않나요?"

몇 달 전 아버지와 함께 병원에 갔을 때 들은 말입니다. 그런데 이걸 말한 건 의사가 아니라 AI였어요. 정확히는 AI 진단 보조 시스템이 의사에게 알려준 거였죠. 아버지의 흉부 엑스레이에서 미세한 이상 징후를 발견했다면서요.

이게 요즘 병원 풍경이에요. AI가 의사 옆에서 "여기 좀 보세요", "이 부분은 어떻게 생각하세요?"라고 속삭이는 거죠. 처음엔 좀 어색했어요. 컴퓨터가 의료진에게 조언한다니! 그런데 결과를 보니까... 글쎄요, 인정할 수밖에 없더라고요.

영국 베스대학교 연구진들이 재미있는 실험을 했어요. 고관절 골절 사진 2,364장을 놓고 AI와 전문의들이 경쟁을 벌인 거죠. 결과는? AI 92%, 전문의 5명의 교차 진단 77.5%. 무려 19% 차이!

"아니, 그래도 의사가 더 정확하지 않나?"라고 생각하시는 분들 있을 텐데... 사실 저도 그랬거든요. 근데 생각해보니까 말이 되더라고요. AI는 하루에 몇십만 장의 의료 영상을 볼 수 있어요. 인간 의사가 평생 보는 사례보다 더 많이요. 게다가 24시간 지치지도 않고, 감정에 흔들리지도 않죠.

루닛이라는 우리나라 회사는 유방암 조기 발견으로 세계적 인정을 받았고, 뷰노의 '딥카스'는 심정지 위험을 미리 예측해서 미국 FDA까지 승인받았어요. 제이엘케이는? 벌써 210여 개 병원에서 뇌졸중 환자들을 돌보고 있습니다.

그런데 정말 흥미로운 발견이 하나 있어요. 독일 막스플랑크 연구소에서 발견한 건데, AI와 의사가 함께할 때 가장 정확하다는 거예요. 왜일까요? 간단해요. AI는 패턴 찾기의 천재지만 직감이 부족하고, 의사는 경험과 직관이 풍부하지만 때로는 피로나 스트레스에 영향받거든요.

마치 GPS와 택시기사 같은 관계랄까요? GPS는 정확한 길을 알려주지만, 택시기사는 "아, 지금 그 길 공사 중이야"라는 현실적 정보를 가지고 있죠. 둘이 합치면 최고!

실제로 어떤 병원에서는 AI 덕분에 응급실 환자 분류 시간이 77%나 줄었다고 해요. 생사가 오가는 응급실에서 77% 시간 단축... 이게 얼마나 많은 생명을 구할 수 있는지는 굳이 설명 안 해도 되겠죠?

실험실에서 일어나는 46일의 기적

"46일."

이 숫자가 신약 개발 업계를 발칵 뒤집어놓았어요. 미국 인실리코 메디신이라는 회사가 AI로 신약 후보물질을 찾는 데 걸린 시간이거든요. 2019년 일이었는데, 지금 그 약이 임상 3상까지 진행되고 있다니까요!

보통 신약 하나 만드는 데 얼마나 걸리는지 아세요? 10년 넘게 걸리고 3조 원 이상 들어가요. 그런데 46일이라니... 이게 바로 AI의 마법이죠.

우리나라 제약회사들도 가만히 있지 않았어요. JW중외제약은 'JWave'라는 AI 플랫폼으로 벌써 10여 개 신약 후보물질을 찾아냈어요. 그중 통풍 치료제 '에파미뉴라드'는 지금 글로벌 임상 3상 중이고, 아토피 치료제 JW1601은 임상 1상을 성공적으로 마쳤습니다.

대웅제약도 재미있어요. 'DAISY'라는 AI 플랫폼으로 비만, 항암 등 8개 분야에서 신약 개발을 진행 중이거든요. 최근에는 비만 치료제 후보물질 발굴에 성공했다고 하네요.

그런데 여기서 정말 재미있는 건 생성형 AI예요. 기존 AI가 "이런 약이 효과 있을 것 같아요"라고 예측만 했다면, 생성형 AI는 "이런 모양의 새로운 약을 만들어볼까요?"라고 직접 디자인해주거든요. 마치 건축가가 설계도 그리듯이 분자 구조를 그려주는 거죠.

퓨처켐이라는 회사는 서울대병원, KAIST와 함께 생성형 AI로 삼중음성유방암 치료제를 개발하고 있어요. 정말 까다로운 암인데, AI가 새로운 돌파구를 찾아줄 수 있을지 기대됩니다.

숫자로 보면 더 놀라워요. AI 활용한 신약의 임상 1상 성공률이 80~90%거든요. 기존 40~65%에 비하면 거의 2배죠! 그래서 전체 임상 성공률도 기존 5~10%에서 9~18%로 뛰었어요.

한국보건산업진흥원 전망에 따르면 글로벌 AI 신약 개발 시장이 2023년 9억 달러에서 2028년 48억 9천만 달러로 5배 이상 커질 거래요. 정말 폭발적 성장이죠.

정부도 이 흐름을 놓치지 않고 있어요. 'K-MELLODDY' 프로젝트에 348억 원을 투자해서 2028년까지 AI 기반 신약 플랫폼을 구축한다고 하니까요.

내 손안의 주치의, 변화하는 의료의 모습

"띵!"

스마트워치에서 알림이 왔어요. "심박수가 평소보다 높습니다. 괜찮으신가요?"

처음엔 "뭘 그런 걸로..."라고 생각했는데, 알고 보니 감기 기운이 있었더라고요. 아직 증상도 못 느꼈는데 말이에요!

이게 바로 요즘 의료의 모습이에요. 병 나서 병원 가는 게 아니라, 아프기 전에 미리 알려주는 거죠. SK바이오팜은 뇌전증 환자용 웨어러블 디바이스를 만들어서 발작을 실시간으로 모니터링하고 있어요. 환자나 가족들이 얼마나 안심될까요?

의료 접근성도 완전히 달라졌어요. 특히 의사 부족한 지역에서는 AI가 정말 큰 도움이 되고 있거든요. IDx-DR 같은 시스템은 안과 전문의 없이도 당뇨망막병증을 정확히 진단해줘요. 시골 할머니들이 서울까지 안 올라와도 되는 거죠.

병원 분위기도 많이 바뀌었어요. 의사들이 서류 작업에 매달리는 대신 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있게 됐거든요. AI가 의무기록 작성이나 행정업무를 대신 처리해주니까요.

하버드 공중보건대학 연구에 따르면 AI 활용으로 치료 비용 50% 절감, 건강 결과 40% 개선이 가능하다고 해요. 환자도 좋고 의료진도 좋은 윈-윈 상황인 거죠.

물론 모든 게 완벽하지는 않아요. 개인정보 보호 문제도 있고, AI가 편견을 가질 수도 있거든요. 특정 인종이나 성별에 대한 데이터가 부족하면 진단 정확도가 떨어질 수 있어요.

하지만 정부에서도 이런 문제들을 인식하고 있어서, 2025년부터 건강정보 마이데이터 제도를 본격 시행할 예정이에요. 또 신의료기술평가 규칙도 개정해서 좋은 AI 기술들이 빨리 현장에 적용될 수 있도록 하고 있고요.

개인적으로는 이런 변화가 정말 기대돼요. AI가 의사를 대체하는 게 아니라, 더 나은 의료를 위한 든든한 파트너가 되는 거니까요. 앞으로는 더 정확하고, 더 빠르고, 더 개인화된 의료 서비스를 받을 수 있을 것 같아요.

무엇보다 "예방 중심" 의료 시스템이 구축될 것 같습니다. 아프고 나서 고생하기보다는 미리미리 건강을 챙기는, 그런 세상 말이에요. 상상만 해도 설레지 않나요?

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