정부가 지방 보건소와 응급실, 공공병원 등 전국 의료 현장에 AI 진료를 전면 도입하는 ‘AI 기본의료 전략’을 심의·의결하고 지역·필수·공공의료 공백 해소를 위한 구체적 실행에 나선다. 보건복지부, 국가AI전략위원회, 과학기술정보통신부 등 관계부처는 2026년 8월 6일 제12차 국가정책조정회의에서 ‘생명을 지키는 AI, 모두가 누리는 의료혁신’을 비전으로 한 3대 전략 및 12대 중점 추진 과제를 확정했다.
보건소 및 공공병원 72개소, 공공의료 AI 진료 단계적 구축
현재 공중보건의가 배치되지 않은 읍·면 보건지소 비율은 2025년 59.5%(730개)에서 2027년 86.9%(1,083개)로 급증할 것으로 전망되어 농어촌 지역의 일차의료 공백이 구조적 위기에 직면해 있다.
이에 정부는 지역 보건소, 보건지소, 보건진료소 등 지역보건의료기관과 의료취약지 일차의료기관을 대상으로 영상판독 보조, 음성 기반 의무기록 자동 생성, 환자 의뢰·회송 자동화 등을 지원하는 ‘일차의료 AI 패키지’를 단계적으로 보급한다. 특히 재정 여건으로 첨단 기술 도입이 어려운 전국 72개 책임의료기관을 국가 GPU 기반 ‘공공의료 AI 플랫폼’에 고대역 전용선(1Gbps 이상)으로 연결하는 ‘공공의료 AI 고속도로’ 구축 사업이 개시된다.
해당 사업은 2026년 하반기 서울, 강원 등 9개소 시범 적용을 시작으로 2027년 30개소, 2028년 45~50개소를 거쳐 2029년 72개소 전체로 연결망이 전면 확대된다. 공공병원 인공지능 전환(AX) 지원을 위한 컴퓨터 자원 확보를 위해 정부는 2026년 80장의 GPU를 지원하는 것을 시작으로 2027년 320장, 2028년 800장 수준으로 대형 컴퓨팅 자원을 순차 할당할 계획이다.
응급실 이송 지연 대응 실시간 플랫폼 가동, 연내 대구 지역 실증 및 스마트 응급실 개발
소방청 통계 기준 2024년 5,657건 발생한 ‘응급실 미수용(구급차 재이송)’ 문제를 방지하기 위해 구급 이송부터 적정 병원 선정 및 최종 치료까지 실시간 AI 분석으로 연계하는 ‘응급 통합 AI 플랫폼’이 2026년 하반기 대구 지역에서 우선 시범 적용된다.
의식 소실 등으로 환자가 의사 결정을 하기 어려운 긴급 상황에 대응하기 위해, 보건복지부와 개인정보보호위원회는 환자 동의 없이도 주민등록번호를 예외적으로 처리해 ‘나의 건강기록(PHR)’을 조회할 수 있도록 ‘응급환자에 대한 예외적 주민번호 처리 가이드라인’을 신설하기로 했다.
이와 함께 2024년부터 2028년까지 진행되는 연구개발(R&D)을 통해 환자 분류, 모니터링, 진단 보조, 병원 자원 효율화 기능을 담은 ‘응급실 특화 임상 의사결정 지원시스템(CDSS)’이 개발된다. 병상 및 장비 사용 여부를 실시간으로 세분화하여 병원 자원 전송 주기를 단축하는 등 119구급상황센터와 중앙응급센터, 개별 응급의료기관 간의 지능형 네트워크망이 구축될 예정이다.
한국형 소버린 의료 AI 및 100만명 규모 바이오 빅데이터 독자 인프라 구축
외국 기술 의존도를 낮추고 한국인 특성에 최적화된 독자 기술 확보를 위해 국내 임상데이터와 독자 인프라를 활용하는 한국형 ‘소버린 의료 AI’ 개발이 2027년부터 본격화된다. 이를 위해 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 국립암센터의 데이터와 전국 국립대병원의 임상데이터를 결합하는 ‘국가 보건의료데이터 허브’가 구축된다.
또한 보건복지부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 질병관리청이 5,869억 원을 투입해 공동 추진하는 100만 명 규모의 ‘국가 통합 바이오 빅데이터’ 구축 사업은 2026년 11월 12만 명 규모의 데이터 선 개방을 시작으로 2029년 70만 명, 2032년 100만 명 이상으로 순차 확대된다. 연구용 가명 데이터 제공에 소요되던 심의 및 결합 기간은 현행 180일에서 90일 이내로 단축된다.
데이터 심의 과정의 병목을 해결하기 위해 물리적 위해가 없고 비식별성이 확보된 데이터 연구의 경우 기관윤리심의위원회(IRB) 심의를 생명윤리법 시행규칙 개정을 통해 면제하는 한편, 자체 데이터심의위원회(DRB)가 없는 지역 스타트업을 위해 공용 DRB를 마련해 규제를 합리화하기로 했다.
AX 적정 보상 수가 도입과 개인정보 오남용 쟁점
의료 현장의 AI 정착과 데이터 유출 예방이라는 양대 쟁점을 해결하기 위한 제도 정비도 동반된다. 보건복지부는 단순 개별 의료기술 적용에 비급여 보상을 적용하던 방식에서 벗어나, AI 도입으로 인한 환자 편익 증진, 임상적 가치, 상호운용성, 안전성을 종합적으로 평가해 차등 보상하는 ‘AX 적정 보상’ 수가 체계를 마련할 계획이다.
지불 방식은 행위별 수가와 기관별 성과 보상 방식을 연계하여 다양화할 예정이며 구체적인 평가 기준은 추가 사회적 의견수렴을 거쳐 정비된다. 한편, 개인 건강 정보의 유출 및 상업적 오남용을 막기 위한 통제 장치로 ‘디지털헬스케어법’ 제정이 추진된다. 해당 법안을 통해 질병 정보를 기반으로 한 대출금리 설정, 보험 가입 제한, 타깃 마케팅 등 개인에게 불리한 결정을 내리거나 공중보건에 유해한 행위를 하는 상업적 이용을 엄격히 제한할 방침이다.
만일 데이터를 유출할 경우 연구기관 및 연구자에게 징벌적 과징금을 부과하며, 학계와 의료계, 시민사회 전문가로 구성된 ‘안심 데이터 점검단’을 신설해 연구 목적 외 활용 여부를 상시 관리·감독한다.
정부는 2026년 하반기 대구 지역의 응급 이송 AI 플랫폼 및 9개 공공병원의 고속도로 시범 개통을 필두로, 2027년 가명 데이터 규제 합리화 및 의료 AI 윤리·보안 가이드라인 적용에 나선다. 이어 2028년과 2029년에는 공공의료 AI 고속도로를 전국 72개소로 전면 확대 적용하고 ‘AI 지능형 병원정보시스템(AI Native HIS)’ 개발을 성공시켜 국가 의료 정보 체계의 전면적 인공지능 전환을 완료할 예정이다.
백승리 기자(report@senioredupro.com)
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* 본 기사의 일부 이미지는 생성형AI를 활용하여 제작되었습니다.