지역·필수·공공의료 공백 해소 위한보건의료 AI 대전환

요약

AI 기본의료 전략

’26.7.22

관계부처 합동

1

문제 인식 및 추진 목표

문제인식

• 수도권 대형 병원 쏠림 현상과 더불어, 지역·필수·공공의료 공백이라는 이중 격차 문제를 극복하기 위해서는 現 체계를 극복할 ‘게임 체인저’ 필요

• 지역 의료격차와 수도권 쏠림,

• 전달체계 왜곡과 의료비 팽창,

• 지·필·공 혁신 생태계 부재

⇨ AI 기술은 물리적 한계를 넘어 데이터에 기반한 환자 중심 진료체계 구현 가능, 現 체계 난제를 타개하며 의료 혁신을 선도하는 돌파구

‘AI 기본의료 전략’ 추진 목표

【 비 전 】

생명을 지키는 AI, 모두가 누리는 의료혁신

• 국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 의료혁신

• 전국 어디서나 AI 첨단 의료를 누리도록 AX 디지털 기반 구축

• 지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 의료 생태계 마련

‘AI 기본의료 전략’ 핵심 과제

• AI 기반 진료, 응급 대응 모델, 공중보건 위기 예측 등을 체계화, AI 의료혁신을 통한 보편적 건강권 강화와 미래 의료 패러다임 제시

[전략 1]일상에서 체감하는

[전략 2]전국적인 AI 의료혁신 디지털 기반 구축

[전략 3]지속 가능한

정 책 과 제

• 우리 동네에서도 AI 진료

• 전국 공공병원 지역의료격차 해소

• AI 기반 의료서비스

• 지역과 함께 크는AI·바이오헬스

• AI가 지키는응급환자 골든타임

• AI 병원정보시스템 개발 및AI 특화병원 구축

• 의료 AI 윤리·보안가이드라인 마련

• 내 건강 기록이나와 함께 하는 진료

• 흩어진 데이터를 한국형 의료 AI 개발

• 우수한 의료 AI

• 글로벌 의료 AI

쟁점‧이견이 큰 과제는 세부 이행방안 마련 과정 등에서 추가 의견수렴

2

AI 기본의료 전략 추진 방향

󰊱 국민이 일상에서 체감하는 AI 의료혁신

☞ (문제점) 의료 취약지에는 의료진이 부족하고, 現 보건소 역량만으로 대응에 한계

• (복지일차의료 AX) 우리 동네에서도 대학병원급 AI 진료

• (동네 보건소 AX) 전국 보건소, 보건지소 등 지역보건의료기관에 진료, 행정, 건강관리 등을 보조할 ‘패키지형 AI 솔루션*’ 도입·확산

➀진료역량 강화형: 영상판독 보조, 음성 기반 의무기록 생성 등 진료보조 AI 패키지➁건강관리 고도화형: 만성질환 관리, 건강기록 기반 질병 예측 등 건강관리 AI 패키지

• (시스템 연계) AI 솔루션과 ‘지역보건의료정보시스템*(PHIS)’ 간 연계 통한 지역보건의료기관 內 의료진들의 AI 활용 편의성 증진

지역보건의료정보시스템: 보건소 등 지역보건의료기관 EMR 및 행정을 통합 지원하는 시스템

• (취약지 일차의료 AX) 취약지 소재 필수 진료과목* 의원 대상 ‘일차의료 AI 패키지’ 바우처 지원, 진단 신속성 및 정확성 보장

필수 진료과목: 내과, 외과, 산부인과, 소아청소년과, 가정의학과

• (AI 기반 비대면 협진) 섬, 벽지 등 의료진이 부족한 취약지는 재택 방문 간호사를 통한 ‘AI 기반 비대면 협진*’ 시범 적용

재택 방문 간호사가 AI로 분석한 환자 데이터를 기반으로 원격지 의사와 비대면 협진

• (일차의료 혁신 시범사업*) 지역사회 만성질환 관리 등에 AI를 활용, ▲환자 문진 내용 자동 요약 ▲개인 맞춤형 건강관리 서비스 등 제공

동네 의원이 중심이 되어 환자에게 다학제 팀(의사, 간호사, 영양사 등)을 통한 포괄적이고 지속적인 의료서비스 제공

• (지역의료 수요예측) AI Agent 기반 지역 의료수요를 정밀 예측하는 AI 모델*을 개발, 고령화 등 인구 변화에 대응하는 지역 의료체계 구축

ABM(Agent Based Model): 개별 주체(Agent)들의 미시적인 행동과 상호작용을 AI를 기반, 시뮬레이션하여, 거시적 현상이나 패턴을 분석·예측하는 모델

• (복지·소방응급의료 AX) AI가 지키는 응급환자 골든타임

☞ (문제점) 구급차가 환자를 받아줄 적정 병원을 찾지 못하는 응급실 미수용 발생

• (복지·소방원스톱 응급 AI 플랫폼) 구급대 이송부터 적정 병원 선정까지 실시간 AI 분석을 지원하는 ‘(가칭)응급 통합 AI 플랫폼*’ 실증·확산 추진

‘멀티모달 AI 기반 지역환결 스마트 응급환자 이송시스템’ 개발’ (한국형 ARPA-H, 경북대병원)소방청 119 구급 스마트 시스템 및 중앙 응급의료 정보망과의 연계 추진)

• (복지·개보위응급환자 정보) 의식 소실 등 의사결정이 어려운 경우, 환자 동의 없이도 의료진이 「나의 건강기록」(PHR) 열람* 허용 추진

응급상황에서 개인 건강정보 열람 여부 사전 동의 + 예외적 주민번호 처리 가이드라인 신설 등

< (가칭)‘응급 AI 통합 플랫폼’ 환자 이송단계별 도식도 >

• (복지스마트 응급실) 구급일지, 간호 초기 평가 등 응급환자 특화 데이터에 기반한 ‘응급실 특화 임상 의사결정 지원시스템’ 개발*

’24∼’28년, ‘응급실 특화 AI 임상지원 시스템’ 개발 (R&D) (복지부)

• (복지중앙 응급관제 시스템) AI 활용해 병원별 진료역량을 실시간 평가하고 적기 이송을 지원하도록 ‘응급의료 정보망’ 고도화

• (복지·소방실시간 정보교류) 통합형 응급의료 정보 서식 기반, 119구급상황센터-중앙응급센터-응급의료기관 간 실시간 정보교류 체계 마련

• (복지환자 중심 AX) 내 건강기록과 함께하는 진료

☞ (문제점) 병원을 옮길 때 CD로 의료영상을 복사해 들고 가고, 중복 재촬영 빈번 발생

• (복지환자 중심 AI 진료)「나의 건강기록*」(PHR)에 기반으로 AI를 통해 환자가 직접 자신의 건강상태를 확인하고 병원 간 진료 정보 공유체계 구현

나의 건강기록(PHR): 여러 병원에 흩어진 나의 진료 정보를 한 번에 조회·활용할 수 있는 플랫폼

• (국민 AI 건강비서*)「나의 건강기록」(PHR) 내 일반인이 이해하기 어려운 처방전, 진료기록 등을 AI가 요약·해석 등 건강관리 지원

(AI 건강비서 주요 기능) ▲의학 용어의 일상어 요약·해석 ▲대화형 非의료 건강상담 챗봇 등

• (진료정보공유)「나의 건강기록」(PHR)에 CT, MRI 영상정보를 연동하고 QR 인증을 통해 의료영상 및 진료정보 공유체계 마련

• (복지AI 친화 데이터 표준화) 효율적인 의료 AI 활용과 환각 감소를 위해 非정형 데이터를 구조화된 KR Core 전송 표준*으로 변환 추진

복지부 「보건의료데이터 용어 및 전송 표준」 고시를 통해 임상데이터 표준을 규정

• (복지AI 기반 진료 정보교류) 환자 전원 시, AI가 방대한 진료기록을 분석, 환자 의뢰서 및 수술계획서 등 작성을 보조해 끊김없는 진료 보장

< 지역 2차·3차 의료기관 간 진료 정보교류 >

[참고] 일차의료 AX 주요 모델별 핵심 기능

분야

제품 사진

핵심 기능

주요 활용 효과

영상판독

▶ 생성형 AI 기반 X-ray 판독 소견서

▶ 판독 대기 시간 단축

▶ 의원급에서도 흉부질환 조기 발굴

음성 기반

의무기록

생성

▶ 의사·간호사 음성 의무기록 자동 변환

▶ EMR 직접 연동

▶ 의료진 업무 부담 경감

▶ 진료 집중도 향상

▶ 생성형 AI 접목, 환자와의료진의 대화를 실시간 인식·자동 요약·기록

▶ 환자 정보 진료 효율 개선

병원

효율

개선

▶ 환자별 진료 데이터를 기반으로 내원 예정일, 치료·접종 시기, 예약 방문 안내 자동 발송

▶ 진료비 청구 정확도 향상, 청구 행정

▶ AI 복약 알림, 식습관 개선 등 건강관리

▶ 원무·간호 상담 업무 율화

AI

기반

▶ 혈압·맥박 측정·입력 → 혈압 추이 분석 및 위험도 평가

▶ 환자 위험도 평가 기반 응급 상황 예측 및 자가관리 코칭

심전도

▶ 24시간 연속 심전도

▶ 부정맥 발생 위험예측

▶ 급성 심장질환

▶ 상시 모니터링

󰊲 전국 어디서나 첨단의료를 누리도록 AX 기반 구축

• (복지·과기공공의료 AX) 전국 공공병원 AI 대전환, 지역의료 격차 해소

☞ (문제점) 지역 공공병원은 열악한 재정 여건으로 수도권 대형 병원에 비해 AI 전환 한계

• (복지·과기공공의료 AI 고속도로) 권역(17개)-지역(55개) 책임의료기관을 ‘공공의료 AI 플랫폼*’에 연결, 전면적인 공공의료 AX 추진

공공의료 AI 플랫폼: 실시간 GPU 연산 할당 기술 기반 복수의 의료기관이 ▲영상판독 ▲의무기록 생성 ▲환자 의뢰서 요약 등 다양한 의료 AI를 탑재한 추론형 중앙 플랫폼

< 연차별 공공의료 AI 고속도로 구축 계획(안) >

연도

참여 의료기관

주요 의료 AI 솔루션

GPU 규모

권역

지역

2026

(시범사업)

3개

6개

➀ 환자 의뢰·회송 정보 요약·생성

➁ 초음파, CT 등 영상판독 보조

➂ 음성진료 기반 의무기록 생성

➃ LLM 기반 의학지식·근거 제공

80장

(확정*)

2027

(본 사업)

10~15개

15~20개

320장

(추정치)

2028

17개

30~35개

➀ ∼ ➃

➄ 약물 처방 적정성 검증

➅ 급성기 환자 악화 예측

➆ 24시간 환자 모니터링 지원

800장

(추정치)

2029

17개

55개

800+a장

(추정치)

’26년, 국가 AI 프로젝트 7대 대형 과제 선정 (과기부)

• (과기·복지지방의료원 전산시스템 교체) 노후된 지역 공공병원 전산시스템을 첨단 정보시스템으로 교체*, AI 기반 진료체계 구현 가속화

’26∼’27, AI 솔루션과 연동 가능한 구독형 클라우드 기반 병원정보시스템 개발(과기부)

• (복지지방의료원 데이터 표준화) 지방의료원 등 낙후된 공공병원은 최적 AI 활용 환경 구현을 위한 AI 친화 데이터 표준화* 기술 지원

데이터 표준화:

• 표준 의학 용어 체계 마련

• 데이터 추출·분석·변환

• 데이터 전환 실무교육

• (과기의료 AI 개발·실증) 만성질환, 다빈도 질환, 소아·청소년 분야 등국민·의료진의 수요 높은 분야* 중심으로 의료 AI 개발·실증

핵심 AI 개발 분야: 질병 예측, 진단지원 치료지원, 예후 관리, 취약·필수분야 AI 개발·실증

< (가칭) ‘공공의료 AI 고속도로’ 구축 도식도 >

• (복지·과기AI Native 병원*) 차세대 병원정보시스템 개발 및 AI 특화병원 구축

AI Native 병원: AI 기반으로 진료, 간호, 수술, 원무 등 원내 의료서비스 전반이 재설계되는 병원

☞ (문제점) 진료, 행정 등 특정 영역에 국한된 의료 AI 도입, 환자 전주기 여정에 AX 추진 필요

• (복지차세대 병원정보시스템) 방문부터 귀가까지 환자가 경험하는 병원 내 모든 서비스를 AI로 지원하는 (가칭)‘AI 지능형 병원정보시스템*’ 개발 추진

• (공동 개발·사용) 국립대병원 중심으로 (가칭)‘AI 지능형 병원정보시스템’ 공동 사용을 위해 설계 단계부터 핵심 모듈 공동 개발 추진

< AI 지능형 병원정보시스템(AI Native HIS) 개념 도식도 >

• (과기AI 특화병원 구축·확산) 차세대 병원정보시스템(HIS), AI 솔루션 등 의료 현장에 AX 선도모델을 구현하는 권역별 AI 특화병원 구축 추진

‘AI 특화병원 시범 사업(AX-Ready)’ 우선 추진(’26∼’27)

• (AI 통합 검증) ▲인프라(GPU⸱클라우드⸱보안) ▲데이터 표준화 ▲병원정보시스템 ▲AI등을 AI 활용에 맞도록 통합 구현·검증

• (환자 여정 중심 AX) 의료 AI를 활용한 의료서비스가 환자에게 미치는 진료 효과성 및 편의성 등을 분석·환류, 환자 중심 전주기 AX 추진

< AI 특화병원 AX-Ready 시범사업(’26∼’27) 주요 내용 >

구 분

주요 내용

[패키지①]

의료AI 도입

• 진단(폐렴, 부정맥 등 4종), 관리(폐결절 등 3종), 예후예측(심뇌혈관 등 3종) 등상용 의료 AI 통합 배치(총

[패키지②]

지역 협진

• 1차 의원부터 상급종합병원까지 AI 에이전트가 환자 기록을 기반,문서 초안 자동 생성

[패키지③]

업무 효율화

• 병실 모니터링(바이탈⸱낙상 감지), AI 회진⸱간호 차트(Voice EMR) 및 등

• (복지·과기소버린 의료 AI) 흩어진 데이터를 한데 모아, 한국형 의료 AI 개발

☞ (문제점) 공공/의료기관별 보건의료데이터 파편화로 인해 소버린 의료 AI 학습 및 개발 제한

• (복지One-Stop 데이터 컨설팅) 질병청, 건보공단, 심평원, 국립암센터 등 각 기관별로 산재된 보건의료데이터 활용을 위한 통합 컨설팅 지원

• (데이터 포털) 기관별 보유 데이터 현황을 한 눈에 알 수 있는(가칭)‘보건의료데이터 지도’ 구축

• (분석 전담팀) 기관별 데이터 분석 전담팀을 신설, 기관 내 보유 데이터 현황 및 개방에 대한 신속 협조체계 구축

< (가칭) 국가 보건의료데이터 One-Stop 지원센터 운영 도식도 >

• (복지국가 보건의료 데이터 허브) 한국형 의료 AI 학습을 위해 국가 보건의료데이터*를 결합·개방하되, 국민 신뢰 확보를 위한 안전장치 마련

국가 보건의료데이터:

• 건보공단, 암센터 등 공공보건의료데이터 +

• 국립대병원 내 임상데이터 +

• ‘국가 통합 바이오 빅데이터’ 내 연구데이터 등 비식별 가명 데이터

• (데이터 결합) 기존 공공보건의료데이터 外 국립대병원 임상데이터 등 추가 결합해 의료 AI 학습 등에 활용

• (안전한 활용) 공공보건의료데이터의 상업적 오남용을 막고 데이터 유출 및 재식별 방지를 위한 안전 활용 체계 마련

「디지털헬스케어법」(안) 제정 등을 통해

• 이용 제한,

• 유출 방지,

• 관리·감독 등 관련 제도 정비

• (복지·과기소버린 의료 AI) 국내 임상데이터 및 독자 AI 모델에 기반, 한국형 의료 AI를 개발하고 국립대병원이 사용하는 소버린 AI 체계* 구축

소버린 AI 체계:

• 국내 데이터 학습,

• 독립적 AI 모델 개발

• AI 활용 생태계 구축(과기부 독자/특화 파운데이션 모델 사업과 연계, 독자 의료 AI 모델 고도화 추진)

• (데이터 기반 추론) ▲급성기 환자 악화 조기 예측 ▲복합 영상 판독 ▲치료/수술계획 보조 등 국립암센터, 상급종합병원 데이터 기반 진료 지원

• (한국형 의료 AI) 국립대병원 통합 CDW* 등 국가 보건의료 데이터로 학습한 ‘한국형 의료 AI 모델’ 개발, 지역·필수의료 공백 해결

CDW(Clinical Data Warehouse): 가명 처리된 진료 데이터를 임상 연구데이터 저장소

• (복지가명 데이터 규제 합리화) 가명 데이터 연구 특성과 DRB(데이터심의委)-IRB(기관윤리심의委) 역할 등 고려, AI 시대에 맞는 규제 합리화 추진

• (가명처리 심의) 데이터 유형·처리 상황 등을 고려, 표준화된 위험도 판단 체계를 마련해 위험도별 차등 심의 절차 적용

• (연구심의) 피험자에게 물리적 위해가 없고 가명 처리를 통해 비식별성이 확보된 데이터 연구는 IRB 심의 면제 방안 검토

• (공용 DRB) 자체 DRB가 설치되지 않은 지역 벤처·스타트업 등이 이용할 수 있는 공용 DRB를 설치하여 신속한 데이터 활용 체계 구축

< 가명 보건의료데이터 규제 합리화 기대효과 >

현 행

개 선

DRB

▶ 가명 정보 처리 위험도 구분 없이

▶ 저위험 데이터는 신속 심의고위험 데이터는 심층 심의

IRB

▶ 비식별화된 가명 데이터도 (수개월 소요)

▶ DRB 심의를 통해 비식별화된 가명 데이터는 연구심의 면제

공용

▶ 자체 DRB가 없는 스타트업 등은 기관 자체만으로 연구 불가(공동 연구 등으로 DRB 심의 추진)

▶ 자체 DRB가 없더라도 공용 DRB 심의를 통해

◇ 데이터 활용과 개인정보보호를 조화하는 안전한 활용 기반 필요

󰊳 지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 의료생태계 마련

☞ (문제점) 의료 현장 AI 도입에 대한 보상, 보안 등 지속가능성을 담보할 제도 설계 미비

• (복지AX 적정 보상) AI 기반 최적 의료서비스에 대한 적정 보상 추진

• 개별 AI 의료기술의 사용에 보상하는 방식*에 더해, AI 기술의 의료성과를 주기적으로 평가·보상**하는 체계 마련 추진

現 의료 AI는 식약처 허가 후 임상적 근거 축적을 위해 일정 기간(최대 4-5년) 비급여로 사용 가능, 기술의 안전성·유효성, 급여적정성 등을 평가하며 건강보험 정식등재 여부가 결정됨

(예시) ▴AI 의료기술의 임상적 성과·가치 ▴AI 의료 기술 거버넌스 기반(데이터, 인프라, 안전성 등) 등을 종합적 평가 검토

• (과기·산업·복지지역 상생 생태계) 지역과 함께 크는 AI·바이오헬스

• (복지지역 국립대병원 R&D*) 국립대병원 R&D 투자 확대를 통해 지역 국립대병원 연구 역량 강화하고 데이터 활용 인프라 등 구축

지역 국립대병원 R&D 규모 변화: (’21) 437억 원 → (’26) 1,004억 원으로 2.3배 증가

• (과기·산업·복지지역거점 AX*) 지역 특화사업(바이오헬스케어, 로봇 등)과 연계한 AX 거점을 조성하고 AI 기반 혁신 기술 확산 및 글로벌 경쟁력 제고

’26∼’30, 지역 거점 AX 혁신 기술 개발(R&D) (과기부, 산업부, 복지부)

• (복지안전한 의료 AI 활용) 의료 AI 윤리·보안 가이드라인 마련

• (의료 AI 윤리 가이드*) 안전하고 윤리적인 의료 AI 활용을 위한 가이드라인 마련 후 현장 적용 추진

(가칭)「의료 인공지능 윤리」 연구 (’26.下, 대한민국 의학한림원)

• (의료 AI 보안) 의료 AI 활용에 따른 민간 클라우드 사용 요구와 데이터 민감성을 조화한 (가칭)‘보건의료 보안 가이드라인’ 마련

• (망 분리 체계) 국가망 보안체계 下, 보건의료데이터 민감성과 의료 AI 활용 등 고려, 물리적 분리가 아닌 논리적 분리 권고안 마련

국가망 보안체계(N2SF): 정보 중요도에 따라 ➀기밀정보(C), ➁민감정보(S), ➂공개정보(O)로 분류

• (민간 클라우드 활용) 국정원 보안 기준에 적합한 클라우드 서버를 활용할 수 있도록 관련 규정* 정비 검토

(예시) 「국가 클라우드 컴퓨팅 보안 가이드라인」 등

• (복지AI 인재 양성‧유치) AI·바이오 헬스 분야 해외 유수의 연구자 유치* 및 국내 우수 인재 양성 등 AI 융합 전문인력 양성 체계 마련

해외 인재 유치 대상군 : 해외 거주하면서 연구소장, 정부/산업계 연구책임자 경력, 최고기술자(CTO) 경력 등을 보유한 연구자(‘26~’28년간 연간 6명씩 총 18명 유치)

• (복지·과기글로벌 AI 리더십) ‘AI 기본의료 모델’ 기반 글로벌 리더십 확보

• (과기·복지글로벌 AI 허브) AI 기반 UHC 실현"AI Health for ALL"을 위한 글로벌 협력 거점인 WHO AI 허브를 국내에 설립, 글로벌 보건 표준으로 확산

(유사 사례) WHO ‘바이오 인력양성 글로벌 허브’ 단독 지정·운영 中 (’23∼)

• (복지세계 바이오 서밋) 제5차 세계 바이오 서밋(’26.10)* 계기 가칭AI 헬스 케어 서울선언문 발표 및 의료 AI 분야 글로벌 리더십 강화

복지부-WHO-국제병원연맹(IHF) 공동개최(10.21~22.)

• (복지K-의료 AI 글로벌 진출) AI 기본의료 양자 협력에 K-의료 AI 기업·병원이 동반 참여, 진출 全 주기에 걸친 패키지 지원 체계 마련

글로벌 의료AI 시장 규모: $149.2억(’24) → $1,106.1억(’30), CAGR 39.7%

◇ 추후 구체적인 ‘AI 기본의료 전략’은 관계부처 합동으로 발표 예정

참고1

「AI 기본의료 전략」을 통해 달라지는 국민의 삶

구 분

의료현실

문제 원인

AI 기본의료 전략

달라지는 미래

환자

중심

AI

진료

(소비자)

• 병원 이동 시,환자는 영상 CD 복사
• 병원 간 환자 진료정보
• 개인 건강기록(PHR) 중심병원 간 의료영상 공유

병원을 옮길 때,내 건강 기록도 따라오고

+

환자 중심 AI 진료 통한끊김없는 의료서비스

• 진료기록만으로건강상태 이해 한계
• 어려운 의학용어로 진료기록
• 어려운 의학 용어를AI가 알기 쉽게 설명(국민 AI 건강비서)

AI 기반

(공급자)

• 필수의료진 부족으로
• 단순 행정업무로 인해 의료진 업무 부담 가중
• 진료 및 행정보조AI 솔루션 도입 확산

AI가 진료/검진을 보조, 업무 부담을 대폭 경감

+

실시간으로 적정 병원을 찾아, 적기 이송

• 응급 상황에서에
• 구급대-병원을 연계하는,실시간 플랫폼 부재
• 응급 AI 플랫폼이실시간 이송 정보 분석,

지역

필수

공공

의료

• 의료진이 부족한의
• 지역 의료진 부족으로공급 한계
• 진료역량을 강화하도록의료 AI 패키지 보급

• AI 기반 비대면 의료/

취약지 거주 주민에게AI 기반 의료/건강관리

• 멀리 있는수도권 병원 쏠림
• 지역 의료격차 심화

• 노후화된 지역 공공병원
• 전국 공공병원을 잇는첨단 AI 고속도로 구축

• 지역 공공병원

우리 지역 공공병원도수도권 대형병원 수준첨단 AI 의료서비스 제공

데이터

활용

+

AI 개발

• 파편화 된 데이터로
• 개별 기관별 보건의료데이터 관리
• 원스톱 데이터 통합

• 국가보건의료데이터

보건의료데이터

+

한국인에게 맞는

• 외국 의료 AI로는우리 국민들에게 맞는 서비스 한계.
• 한국형 의료 AI 부재
• 국내 보건의데이터와기반소버린 의료 AI 개발

참고2

「AI 기본의료 전략」 주요 과제 및 추진일정

국민이 일상에서 체감하는 AI 의료혁신

1-1. (일차의료 AX) 우리 동네에서도 대학병원급 AI 진료

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 동네 보건소 AX

지역보건의료기관 대상 AI 패키지 지원

복지부 (’27~)

➁ 취약지 일차의료 AX

취약지 의원 대상 일차의료 AI 바우처 지원

➂ AI 비대면 재택 협진

방문 간호사 통한 AI 비대면 협진 제공

➃ 일차의료 혁신 시범사업

AI 연계 일차의료 혁신 시범사업 추진

➄ 지역의료 수요예측

지역의료 수요예측 AI 모델 개발(R&D)

1-2. (응급의료 AX) AI 지키는 응급환자 골든타임

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 원스톱 응급 AI 플랫폼

(가칭)‘응급 통합 AI 플랫폼’ 실증·확산

복지부, 소방청 (’26.下~)

➁ 스마트 응급실

‘응급실 특화 임상 지원 시스템’ 개발(R&D)

복지부 (’26~)

➂ 중앙 응급 관제 시스템

‘중앙 응급의료 정보망’ 고도화

복지부, 소방청 (’27~)

1-3. (환자 중심 AX) 내 건강기록과 함께하는 진료

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 환자 중심 AI 진료

국민 AI 건강비서를 통한 건강상담

복지부 (’27~)

병원 간 진료 정보공유 체계 마련

➁ AI 친화 데이터 표준화

의료데이터의 KR core 전송 표준 전환

➂ AI 기반 환자 의뢰·회송

AI 기반 환자 전원 체계 마련

• 2. 전국 어디서나 첨단의료를 누리도록 AX 기반 구축

2-1. (공공의료 AX) 전국 공공병원 AI 대전환, 지역의료 격차 해소

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 공공의료 AI 고속도로

권역-지역 책임의료기관 전면 AX

복지부, 과기부 (’26.下~)

➁ 지방의료원

지역 공공병원 전산 및 정보시스템 교체

과기부, 복지부 (’26~)

➂ 지방의료원

지역 공공병원 내 AI 친화 데이터 표준화 지원

복지부 (’27~)

➃ 의료 AI 개발·실증

수요 높은 질환 분야 중심 AI 솔루션 개발·실증

과기부 (’26~)

2-2. (AI Native 병원) 차세대 병원정보시스템 개발 및 AI 특화병원 구축

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 차세대 병원정보시스템 개발

의료서비스 전반을 AI 기반 지원하는 HIS 개발

복지부 (’26.下~)

➁ AI 특화병원 구축

5대 권역별 AI 특화병원 구축 추진

과기부 (’26~)

2-3. (소버린 의료 AI) 흩어진 데이터를 한데로 모아, 한국형 의료 AI 개발

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 원스톱 데이터 컨설팅

기관별 데이터를 파악하는 데이터 포털 구축

복지부 (’27~)

기관별 데이터 분석 전담팀 신설 및 신속 협조

➁ 국가 보건의료

공공기관 및 국립대병원 내 데이터 결합·제공

상업적 오남용 방지 등 안심 데이터 환경 조성

➂ 소버린 의료 AI

국내 데이터·독자 AI 모델 기반 한국형 의료 AI 개발

복지부, 과기부 (’27~)

➃ 가명 데이터

데이터 위험도별 가명 처리 심의 차등 적용

복지부 (’27~)

비식별 데이터 연구의 IRB 면제 검토

공용 DRB 설치를 통한 스타트업 등 신속한 활용 추진

• 3. 지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 의료생태계 마련

3-1. (AX 적정 보상) AI 기반 최적 의료서비스에 대한 보상 추진

3-2. (지역 상생 생태계) 지역과 함께 크는 AI·바이오헬스

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 지역 국립대병원

지역 국립대병원 역량 강화 R&D 확대

복지부 (’26.下~)

➁ 지역 거점 AX 구축

AX 지역 거점을 통한 AI 기술 확산

과기부, 산업부, 복지부 (’26~)

3-3. (안전한 의료 AI 활용) 의료 AI 윤리·보안 가이드 마련 및 인재 양성·유치

과제명

주요 내용

추진 일정

➀ 의료 AI 윤리 가이드

안전하고 윤리적인 의료 AI 활용 가이드 마련

복지부 (’26.下~)

➁ 의료 AI 보안 가이드

의료 AI 활용을 위한 적정 보안 가이드 마련

3-4. (우수한 AI 인재 양성·유치) 해외 우수 연구자 및 국내 우수 인재 양성·유치

3-5. (글로벌 AI 리더십) ‘AI 기본의료 모델’ 기반 글로벌 리더십 확보

➀ 글로벌 AI 허브

글로벌 AI 허브 및 WHO AI 허브 구축

과기부, 복지부 (’26~)

➁ 세계 바이오 써밋

의료 AI 글로벌 리더십 강화

복지부 (’26.下~)

➂ K-의료 AI 글로벌 진출

K-의료 AI 기업·병원 동반 진출 지원