의료 AI의 병원 적용사례와 과제

표제지 1

목차 2

발간사 3

의료 인공지능의 활용과 지원 / 김지은 4

스마트병원의 DX(Digital Transformation) to AX(AI Transformation): 병실에서 시작되는 변화 / 차원철 13

서울아산병원 AI 진료 음성인식시스템 / 김지완 21

양악수술 후 모습 예측을 위한 수술 디지털 트윈 / 김남국 33

AI 시대의 생체신호 모니터링 / 이형철 43

생성형 AI를 활용한 의무기록 초안 작성 서비스 / 유승찬 49

소아응급실 커뮤니케이션 AI-Agent: 공감과 효율을 위한 기술의 여정 / 손명희;허세진 64

디지털 병리와 인공지능 / 정찬권;최인영 71

판권기 79

의료 인공지능의 활용과 지원 / 김지은 7

표 1. 의료 분야의 인공지능 활용 7

표 2. 의료 분야의 인공지능 활용에 관한 설문조사 9

생성형 AI를 활용한 의무기록 초안 작성 서비스 / 유승찬 60

표 1. 응급실 퇴원 요약의 Y-KNOT 시스템 도입 전후 비교 60

디지털 병리와 인공지능 / 정찬권;최인영 74

표 1. CODiPAI 사업단의 인공지능 기반 병리진단 체외진단 소프트웨어 개발 현황(2025년 5월 기준) 74

의료 인공지능의 활용과 지원 / 김지은 5

그림 1. 인공지능(Artificial Intelligence), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI)의 관계 5

그림 2. 의료 분야의 멀티모달(Multimodal) AI 파이프라인 6

그림 3. 의료 AI의 국가 R&D 과제 현황('25.6월 기준) 10

그림 4. AI 기반의 의료서비스 지원 및 개발 예시 11

스마트병원의 DX(Digital Transformation) to AX(AI Transformation): 병실에서 시작되는 변화 / 차원철 14

그림 1. 오늘날 병원 기능의 핵심 요소로서의 병동 14

그림 2. 스마트 병실 관련 기존 사업의 한계 15

그림 3. 삼성서울병원의 AI 기반 로봇군. 병동 물류를 시작으로 병원의 각 업무 분야로 확장 하고 있다 16

그림 4. 모바일 사진 기반의 욕창 분류 시스템. 어떠한 action(처치재료)가 연결되어야 하는지, 임상 프로토콜과 연계되어 있다 17

그림 5. AI 기반 스마트 병실의 컨셉그림 18

그림 6. Curated data, Multi-model, AI Value로 이어지는 AX Echosystem 19

서울아산병원 AI 진료 음성인식시스템 / 김지완 25

그림 1. 외래 진료 화면 25

그림 2. 입원 및 응급 진료 환경의 회진용 모바일 화면 25

그림 3. 정신건강의학과 등 장시간 심층 상담이 필요한 진료과에서의 활용 화면 26

그림 4. 외래 및 검사실에서의 활용 화면 26

그림 5. 심정지 환자 대응시의 활용 화면 27

그림 6. 실제 환자 진료시 활용 모습 29

양악수술 후 모습 예측을 위한 수술 디지털 트윈 / 김남국 34

그림 1. 학습에 사용한 데이터의 분포. 3개 대학병원과 한 개의 치과병원 데이터를 학습에 쓰고, 6개의 대학병원 데이터를 외부 검증에 사용. 다양한 성별, 나이와 수술방법,... 34

그림 2. 수술전 측면 두부 방사선 영상(pre-ceph)을 이용하여 수술후 영상을 생성(spost-ceph)하고, 튜링테스트와 트레이싱을 통한 생성 영상의 진실성 평가와 정확도 측정,... 35

그림 3. 인공지능 학습 모델로, 측면 두부 방사선 영상(pre-ceph)에서 특징점와 해부학적인 구조를 뽑아서 CNN과 GNN(Graph neural net)으로 수술 후 특징점의 움직임을 예측하고,... 36

그림 4. 양악수술 디지털 트윈의 결과. 수술 전 측면 두부 방사선 영상(pre-ceph), 실제 수술 후 측면 두부 방사선 영상(post-ceph)과 생성한 수술 후 측면 두부 방사선 영상... 37

그림 5. 양악수술 디지털 트윈 테스트 평가. a) Reference는 수술 전 영상이고, 수술 이동량을 조정할 수 있는 모듈(IASM) 1.0이 실제 수술에 가까운 영상이고,... 39

그림 6. 실제 수술 후 측면 두부 방사선 영상(GT)과 생성한 수술후 측면 두부 방사선 영상(Predict)와 이를 트레이싱하여 겹쳐서 비교한 결과 40

AI 시대의 생체신호 모니터링 / 이형철 46

그림 1. 의료 자원의 효율적 배분과 위험도 분류 등의 문제 해결을 위한 중환자실 재입실 위험도 예측 모델(iREAD) 46

그림 2. 생체 신호 데이터 수집 및 분석 플랫폼인 VitalDB를 이용하여 서울대학교병원에서 식약처 인허가를 마친 APCONet 알고리즘 47

그림 3. 이미지, 생체신호, 의료 동영상 등의 데이터는 modality encoder 및 projector를 거처 거대 언어모델에 입력되는 멀티모달 LLM 개발을 위한 프레임워크 48

생성형 AI를 활용한 의무기록 초안 작성 서비스 / 유승찬 50

그림 1. Y-KNOT 프로젝트 개요 50

그림 2. Y-KNOT 프로젝트 협업 체계 51

그림 3. Y-KNOT 프로젝트 개발 과정 52

그림 4. Y-KNOT 프로젝트의 핵심 가치 53

그림 5. 응급실 퇴실기록의 경우 "퇴실기록생성"이라는 처방 시 실시간으로 Y-KNOT 시스템에 기록지 생성을 요청하는 화면 54

그림 6. EHR에서 응급실 퇴실 기록작성 화면 오픈 시 "AI생성기록"이 팝업으로 표시되는 화면 55

그림 7. EHR에서 마취전 평가서 작성 화면 오픈시 "AI생성기록"이 팝업으로 표시되는 화면 55

그림 8. 실제 사용 전 임상 검증 절차 57

그림 9. 의료 AI 개통일 및 사용 현황 58

그림 10. 의료진 인식 변화 59

그림 11. 업무부담 인식의 변화 59

그림 12. 응급실 적용 성과 60

소아응급실 커뮤니케이션 AI-Agent: 공감과 효율을 위한 기술의 여정 / 손명희;허세진 66

그림 1. 소아응급실 커뮤니케이션 구조 분석 및 AI 아바타 설계 원칙 도출 과정 66

그림 2. 플랫폼 인터페이스(좌) 에이전트 생성 화면(우) 대화 생성 화면 67

그림 3. 발열 및 천식 악화 시나리오 기반 LLM 모델별 성능 비교 결과 68

그림 4. (좌) 보호자용 AI 커뮤니케이션 에이전트 사용자 화면 (우) 사용 환경 예시 69

그림 5. 의료진용 AI 커뮤니케이션 에이전트 사용자 화면 예시 70

디지털 병리와 인공지능 / 정찬권;최인영 72

그림 1. CODiPAI 사업단 72

그림 2/그림 1. CODiPAI 플랫폼에서 대장암 전체슬라이드영상의 주석처리 결과 73

그림 3/그림 2. 유방암 환자의 조직에서 시행된 Ki-67 면역화학염색의 디지털병리영상에서 인공지능 기반 체외진단 소프트웨어(Qanti IHC)를 적용하여... 75

그림 4/그림 3. 갑상선 결절 생검 조직의 디지털병리영상에서 암을 진단하고 림프절 전이 가능성을 예측한 화면 76

그림 5/그림 4. 현재 국내에서 디지털 병리 진단을 위해 사용되는 주요 디지털병리 스캐너 종류와 파일 저장 형식 예시 77