다중 에이전트 기반 진료·행정·연구 통합 플랫폼
온톨로지·디지털 트윈결합, 현장 중심 AI 운영체계
의료기관 AI 네이티브 전환, 최대 연 21조원 절감
[파이낸셜뉴스] 한국보건산업진흥원은 한국형 ARPA-H 프로젝트 2026 '필수의료 제안자의 날'을 개최하고 '에이젠틱 인공지능(AI)' 기반 지역완결형 필수의료 혁신 체계 구축'을 핵심 의제로 제시했다.
온톨로지·디지털 트윈결합, 현장 중심 AI 운영체계
의료기관 AI 네이티브 전환, 최대 연 21조원 절감
20일 서울 중구 로열호텔에서 열린 이번 행사에서는 이창현 PM(서울대 의과대학 의료기기산업학과 교수)과 윤성민 성균관대 교수가 발표자로 나서며 다중 에이전트 기반 의료 혁신 모델과 온톨로지 기반 AI 운영체계 구축 방향을 공유했다.
이 PM은 필수의료 분야 인력 감소와 의료 행정 부담 증가를 해결하기 위한 방안으로 Agentic AI 도입 필요성을 강조했다.
그는 AI 도입 시 연간 의료 행정 비용을 최대 21조원까지 절감할 수 있다는 분석도 소개했다. 문서 발급, 진료 요약, 보험 행정 등 반복 업무를 AI 에이전트가 수행하면 의료진은 필수의료에 집중할 수 있다는 설명이다.
특히 단일 기능 AI가 아닌 다중 에이전트 기반 통합 플랫폼 구축이 필요하다고 강조했다. 진료 지원, 행정 지원, 연구 지원 등 3대 영역 에이전트를 통합 운영하고 이를 감독·조정하는 오케스트레이션 체계를 통해 병원 전체 워크플로우를 개선하는 방식이다.
이 PM은 "개별 AI 도입이 아니라 병원 업무 전반에 적용되는 통합 에이전트 플랫폼 구축이 핵심"이라며 "병원 간 공유 가능한 생태계를 만들면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다"고 밝혔다.
또한 전자의무기록(EMR)·병원정보시스템(HIS) 등 병원 시스템과 AI 에이전트를 연계해 진단 지원, 희귀질환 추론, 보험 정보 검색, 임상 가이드라인 추천 등을 수행하는 모델도 제시됐다. 이 과정에서 데이터 표준화와 공동 생명윤리위원회(IRB) 체계 구축, 의료기관 내 AI 위원회 구성 등 거버넌스 정비 필요성도 강조됐다.
이어진 강연에서 윤 교수는 온톨로지 기반 멀티 에이전트 운영체계 구축 사례를 중심으로 의료 적용 가능성을 설명했다. 현실 세계 구조와 지식을 정의한 온톨로지를 기반으로 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 의사결정을 수행하는 구조다.
여기에 디지털 트윈과 시뮬레이션 기능을 결합하면 실제 환경 적용 전 가상 검증이 가능하다는 점도 제시했다.
윤 교수는 중앙 에이전트가 서비스 생성·운영·검증·고도화를 수행하는 AI 운영체계(OS) 개념도 소개했다. 현장 에이전트와 중앙 관리 에이전트를 동시에 운영하는 거버넌스를 통해 병원별 특성을 반영하면서도 전체 시스템을 통합 관리하는 구조다.
그는 "AI 에이전트를 개별적으로 개발하기보다 플랫폼 중심으로 생성·운영·검증까지 자동화하는 체계가 중요하다"고 설명했다.
또한 멀티 에이전트 간 협업 구조를 통해 보고서 생성, 의사결정 지원, 시뮬레이션 분석 등을 자동 수행하는 사례도 공유됐다. 이러한 방식은 필수의료 분야에서 인력 부족을 보완하고 지역 의료기관 간 협력 체계를 구축하는 데 활용될 수 있다는 평가다.
한국형 ARPA-H 필수의료 과제는 기술 개발 자체보다 사회 문제 해결을 목표로 한다는 점도 강조됐다. 필수의료 접근성 개선, 지역 의료 격차 해소, 의료진 업무 부담 감소 등 구체적 성과를 제시해야 한다는 설명이다.
이번 행사에서는 Agentic AI 기반 지역완결형 의료체계 구축을 통해 지역 병원에서도 고도화된 진료 지원과 행정 자동화, 연구 협력이 가능한 환경을 조성하고 궁극적으로 필수의료 대응 역량을 강화하는 방향이 제시됐다.
vrdw88@fnnews.com 강중모 기자
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