이번주 메디온테크 라이브는 의료 AI에 집중했습니다. 최근 질병이나 의사, 병원을 찾을 때 AI를 사용하는 빈도가 늘어나고 있습니다. 챗GPT, 퍼블렉서티, 그록3(Grok3) 등 다양한 AI에서 나오고 있는 상황에서 윤기범 메디온테크 대표는 환자와 의사가 AI를 활용하는 방법과 주의사항을 제시했습니다. 특히, 정보의 신뢰성 과 안전성을 강조하며 AI의 올바른 활용 에 대한 조언을 제공했스니다. San lee 캐나다 AI 전문가는 "AI에이전트 개념을 활용하면 맞춤형 의료 AI서비스를 하는 것이 가능하다"고 강조했습니다.
출연; 윤기범 메디온테크 대표 San Lee 캐나다 메디컬 AI전문가, K엔터테크허브 대표 한정훈
1. 🏥 의료 분야 AI 활용의 현황과 특징 (00:00:00)
최근 의료 정보 검색에서 일반 검색 대신 AI 기반 서비스 활용이 증가하고 있으며, 이는 정보 비대칭 문제 해결에 도움이 된다
제미나이, 챗GPT, Grok3, Perplexity 등 다양한 AI 모델 이 의료 분야에서 활용되고 있으며, 국내에서는 '리튼'이 대표적인 서비스다
AI는 환자에게 치료법 설명과 실시간 정보 제공이 가능하고, 의사들은 검색·요약·진단 참고자료로 활용할 수 있다는 장점이 있다
다만 할루시네이션 (정보 오류)과 의료 정보 유출 위험이 있어 안전성 검증이 필요하며, 잘못된 정보는 치명적 결과를 초래할 수 있다
2. 🤖 의료분야 AI 모델별 특징과 활용 시 주의사항 (00:07:13)
의사와 환자 모두 AI 검색 엔진 을 활용하여 의료 정보 를 탐색할 수 있으나, 정보의 정확성 검증이 반드시 필요하다
Grok3 는 SNS 데이터를 활용하여 가장 최신의 정보를 제공하며, Deep Seek (2.5% 오류율)과 Perplexity 등은 전문적인 의료 자료 검색에 특화되어 있다
AI는 문헌 검색, 요약, 다국어 지원, 가설 탐색에 효과적이지만, 의료 데이터 의 정확성이 부족하고 개인정보 유출 위험이 있다
AI 모델 은 할루시네이션 (환각) 문제가 있어 존재하지 않는 논문이나 정보를 생성할 수 있으므로, 여러 모델을 교차 검증하고 전문가의 확인이 필요하다
AI는 의료진의 지식 정리와 환자의 기초 정보 탐색에 도움이 되나, 전문 지식을 바탕으로 한 판단과 공식 데이터 확인이 반드시 필요하다
3. 🔍 AI 의료정보 검색 시스템의 실시간 비교 테스트 (00:15:51)
GPT와 Perplexity 두 AI 시스템을 활용하여 의료 정보 를 검색하는 테스트를 진행하고 있다
전립선 비대증(45cc) 환자 사례를 바탕으로 유명 의사와 수술 전문의 를 검색하는 과정을 시연하고 있다
Perplexity는 빠른 응답 속도를 보이는 반면, ChatGPT는 32초가 소요되며 임시 저장 기능 을 활용하면 더 효율적인 검색이 가능하다
의료법상 단순 정보 검색과 영상 공유는 문제가 되지 않는다
4. 🏥 의료분야 AI 활용의 한계와 개선방향 (00:19:19)
AI 검색엔진은 기존 데이터를 빠르게 요약해주는 도구일 뿐, 새로운 데이터를 생성하지는 않으며 광고나 노이즈가 그대로 반영될 수 있다
의사 검색 시 논문 실적이나 연구 경력 이 실제 수술 실력과 일치하지 않을 수 있어, 일반 환자들의 혼란을 야기할 수 있다
의료 AI 서비스의 개선을 위해서는 프라이빗 데이터 활용 , 의사의 진료 가능 시간 정보 제공, 예약 서비스 연동이 필요하다
AI는 보조 도구 로만 활용해야 하며, 전문가와 환자 모두의 피드백이 반영된 플랫폼 구축이 중요하다
5. 🌐 의료 AI의 현재와 미래 전망 (00:28:03)
의료 정보 의 제한적 공개 로 인해 AI 검색이 많이 이뤄지고 있으나, 신뢰할 수 있는 정보 확인이 중요한 과제이다
의료 AI 시장은 2025년 을 기점으로 새로운 수익 창출 기회가 열릴 것으로 예상되며, 현재는 시장 성장의 태동기이다
글로벌 의료 시장에서 한국은 적절한 가격에 수준 높은 의료 서비스 를 제공할 수 있는 잠재력이 있으나, 언어와 정보 접근성 문제가 있다
향후 의료 AI 발전을 위해서는 비정형 데이터의 정량화 와 효과적인 데이터베이스 구축이 핵심 과제이다
AI 플랫폼 활용을 위해서는 양질의 데이터 확보 와 생산성 향상 에 초점을 맞추는 것이 중요하다
5.1. AI 검색과 신뢰성 있는 정보 접근의 한계
뉴욕타임즈 와 같은 신뢰할 수 있는 언론사의 기사가 AI 관련 소송으로 인해 검색에서 제외되는 문제가 발생하고 있다
최근 AI 검색 기능이 웹 검색을 대체하고 있지만, 출처가 불분명한 기사 들이 다수 노출되는 현상이 나타나고 있다
신뢰할 수 있는 정보원 의 기사는 오히려 검색되지 않아 정확한 정보 획득이 어려운 상황이다
이러한 정보 접근성 문제는 특히 병원 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다
5.2. 의료 마케팅에서의 AI 활용과 키워드 광고 현황
의료 마케팅 분야에서 바비톡 과 강남언니 같은 서비스가 등장했으며, 의료 광고 를 통한 환자 유치 시스템이 최근 도입되었다
키워드 검색 광고 중 가장 비용이 높은 것은 마약 전문 변호사 키워드로, 한 번의 클릭당 50~60만원의 비용이 발생한다
AI 엔진은 SNS와 웹 데이터를 형태소, 단어, 문장 단위 로 분석하여 광고 키워드 최적화 서비스를 제공할 수 있다
AI 개발 스택은 상위부터 앱-AI엔진-반도체-반도체소자 순으로 구성되어 있으며, 이들이 하나의 생태계를 형성한다
한국은 의료가 비급여 시장 이라 광고 제한이 있어 AI 마케팅 도입이 제한적이지만, 미국 시장에서는 이미 활발히 도입되고 있다
5.3. 글로벌 의료 시장의 문제점과 AI 기반 플랫폼의 기회
북미 의료 시장은 미국의 높은 의료비 와 캐나다의 긴 대기시간 등 수요-공급 불균형 문제를 겪고 있어, 한국의 적정가 고품질 의료서비스에 관심이 높다
해외 거주자들은 언어장벽과 정보 부족으로 한국 의료 서비스 이용에 어려움을 겪으며, 단순 번역이나 검색만으로는 이 문제를 해결하기 어렵다
크로스 플랫폼 을 통해 한국의 의료 데이터 를 해외 소비자가 쉽게 접근할 수 있도록 가공하면 한국 의료 자원의 새로운 부가가치 창출이 가능하다
비정형 데이터 를 정량화하고 AI 기반 서비스를 제공하는 플랫폼은 실제 효과를 입증할 수 있고, 신뢰성 있는 추천 시스템으로 시장 파급력을 가질 수 있다
5.4. 의료 분야의 AI 활용 현황과 발전 방향
의료 정보 의 제한적 공개로 인해 AI 검색이 증가하고 있으나, 정보의 신뢰성 검증 이 매우 중요하다
데이터베이스 기반 서비스 를 통해 사용자의 의료 정보 관련 질문에 답변을 제공하는 것이 핵심적인 과제이다
AI 기술의 발전과 활용도 증가에 따라 AI 적용 의료 디바이스와 서비스 의 도입이 확대될 전망이다
건강검진 분야에서도 AI 기술이 활발히 활용되고 있으며, 이는 향후 중요한 응용 분야가 될 것이다
5.5. AI 기술 발전과 새로운 비즈니스 기회
2025년은 새로운 AI 시장 이 열리는 중요한 시기이며, 현재는 과거 이미지 기술의 발전처럼 새로운 기회가 시작되는 변혁의 중간 지점이다
AI 생태계 는 급격한 변화를 겪고 있으며, GPT-4의 등장으로 기존 벤치마크를 뛰어넘는 성능 향상이 이루어지고 있다
파운데이션 모델 들은 점차 비슷한 수준으로 수렴할 것으로 예상되며, 그로스 모델은 100만 장까지 확장될 전망이다
스타트업은 AI 플랫폼을 활용하여 생산성과 효율성 을 높일 수 있는 애플리케이션 개발에 집중해야 한다
의료, 환자, 산업 투자 측면에서 새로운 시각을 가지고 접근하면 향후 10-20년간 새로운 기업 발전의 기회를 포착할 수 있다
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