의료 AI는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 신뢰성과 안전성 확보가 중요합니다. 올바른 활용을 위해서는 전문가의 판단과 데이터 검증이 필수적이며, 향후 10-20년간 새로운 기업 발전 기회가 열릴 것으로 예상됩니다. 윤기범 대표, SAN LEE 캐나다 메디컬 AI전문가 등 메디온테크는 위클리라이브에서 '의료 AI'의 올바른 사용법과 오남용 방지법에 대해 이야기했습니다.

1. 🏥 의료 분야 AI 활용의 현황과 특징 (00:00:00)

. 메디온 테크 는  의료 AI 를 중심으로 한 글로벌 크로스보더 네트워킹 플랫폼으로,  의사와 환자  간  AI 활용  방안을 연구하고 있다

. 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 엔진을 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 모델은  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  강남언니와 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 있어AI 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