병원 데이터에 AI 심는다… UNIST-서울아산병원, 미래 의료 해법 찾기 나서

"의료 현장 난제, AI로 푼다" 공동세미나 개최

디지털 헬스케어 공유, AI진단·예측 적용 논의

의사의 경험과 인공지능의 연산 능력이 만나는 미래 의료의 실험실이 울산에서 문을 열었다.

UNIST 의과학대학원·인공지능대학원과 서울아산병원 AI 혁신지원실은 16일 UNIST 해동홀에서 'UNIST-서울아산병원 의료 AI 공동세미나'를 개최했다.

UNIST와 서울아산병원 연구진이 16일 UNIST 해동홀에서 열린 ‘의료 AI 공동세미나’에 참석해 기념촬영하고 있다. UNIST 제공

지난 3월 양 기관이 체결한 의료 AI 연구 활성화 업무협약의 후속 행보다.

이날 세미나에는 UNIST 의과학대학원과 인공지능대학원, 바이오메디컬공학과, 컴퓨터공학과 연구진을 비롯해 서울아산병원 교수진과 연구진 등 40여 명이 참석했다. 연구자들은 디지털 헬스케어와 의료 AI 분야의 최신 연구 성과를 공유하고, 임상 현장에서 축적된 데이터를 실제 진료 혁신으로 연결할 방안을 집중 논의했다.

행사는 양 기관의 연구 플랫폼 소개를 시작으로 의료 AI, 디지털 병리, 임상데이터 활용, 수술실·중환자실 데이터 분석, 디지털 트윈 기반 예측 모델링 등 의료 현장과 직결된 주제 발표가 이어졌다.

특히 논의의 중심에는 '데이터가 어떻게 환자를 살리는 기술이 될 수 있는가'라는 질문이 놓였다. 참석자들은 질병 진단 보조와 예후 예측, 중환자 상태 분석, 개인 맞춤형 치료 전략 수립 등 임상 수요가 높은 연구 분야를 중심으로 협력 가능성을 모색했다.

패널 토론에서는 연구과제 설계와 데이터 접근 환경, 연구 인프라 공동 활용 방안이 주요 의제로 다뤄졌다. 연구자들은 의료 AI의 성공을 위해서는 단순한 기술 개발을 넘어 임상 현장의 문제를 정확히 정의하고, 병원의 데이터 자산과 대학의 AI 알고리즘 개발 역량을 긴밀하게 연결해야 한다는 데 뜻을 모았다.

양 기관은 업무협약 이후 연구자 교류를 지속하며 공동 연구 기반을 다져왔다. UNIST는 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라와 데이터 과학 역량을 바탕으로 고난도 의료데이터 분석 환경을 고도화하고 있으며, 서울아산병원은 임상데이터를 안전하고 효율적으로 활용하기 위한 통합 데이터 플랫폼(IDP) 구축을 추진 중이다.

앞으로 두 기관은 연구시설과 데이터 인프라를 공동 활용하는 체계를 확대하고, 디지털 병리와 수술실·중환자실 데이터 분석, 디지털 트윈 기반 예측 모델 개발 등을 핵심 과제로 추진할 계획이다. 궁극적으로는 의료 AI 기술을 환자 맞춤형 의료 서비스로 연결해 진단의 정확성과 치료의 효율성을 높인다는 목표다.

백승재 UNIST 의과학대학원장은 "이번 세미나는 UNIST의 AI 연구 역량과 서울아산병원의 임상 인프라를 공유하며 실질적인 공동 연구 주제를 구체화한 자리"라며 "의료 현장의 복잡한 문제를 데이터와 인공지능으로 해결해 세계적 수준의 의료 AI 성과를 창출할 수 있도록 협력을 더욱 확대하겠다"고 말했다.

양동현 서울아산병원 AI혁신지원실장도 "서울아산병원의 풍부한 임상 데이터와 UNIST의 첨단 AI 기술 역량이 결합하면 의료 현장의 다양한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션 개발이 가능할 것"이라며 "환자들에게 더욱 정확하고 안전한 맞춤형 의료 서비스를 제공하기 위해 노력하겠다"고 말했다.

심재영 UNIST 인공지능대학원장이 AI 연구 역량과 교육 프로그램을 소개하고 있다. UNIST 제공

영남취재본부 김수로 기자 relationship6007@asiae.co.kr