이번 Radiology에 영상의학 분야에서의 Agentic AI 에 대한 아티클이 실렸습니다. 최근 크게 주목 받고 있는 Agentic AI 중에서도 특히 영상의학 분야에 특화되어 있는 Agentic AI에 대한 내용을 심도 있게 다루고 있는 아티클입니다. 일반적인 Agentic AI에 대한 개념과 대비해서, 의료, 특히 영상의학 분야에서 Agentic AI가 어떠한 의미와 특수성을 가지는지, 어떤 방향으로 나아가고 있으며, 향후 어떤 과제가 남아 있는지를 다루고 있습니다. 길이가 긴 아티클은 아니지만, 영상의학 분야의 Agentic AI가 가져야 할 주요 내용들이 잘 정리되어 있어서, 저도 따로 아래와 같이 정리해보았습니다. AI Agent와 Agentic AI의 개념에 대한 구분: – AI Agent: 목표 달성을 위해 반복적인 루프 속에서 도구 호출을 통해 환경을 인식ㅋ하고, […]
* 많은 요청에 따라, 슈퍼얼리버드 할인 기간을 2월 28일 (토)까지로 연장합니다! 국내 유일의 디지털 헬스케어 전문 교육과정 “DHP 디지털 헬스케어 아카데미 2026 (8기)”의 수강생을 모집합니다! 방대한 디지털 헬스케어를 12주 동안 체계적으로 학습할 수 있도록 디지털 헬스케어 산업, 기술, 규제 등 최고 전문가 17명이 강의하며, 의료계, 산업계 등 650여 동문과의 네트워크까지 만들 기회! 특히, 올해 DHP 아카데미는 최신 트렌드를 반영하여, 생성형 의료 인공지능 파트를 대폭 보강하였으며, 병원 및 산업 현장의 의료 인공지능 적용에 대해서 깊이 있게 다룹니다. DHP, KPMG, 서울대병원, 서울아산병원 등 최고 전문가들의 강의와 디지털 헬스케어 대표 기업, 씨어스테크놀로지와 쓰리빌리언 CEO의 강의를 직접 듣는 기회, 2회에 걸친 동기 수강생 간의
제가 최근 의료 인공지능 연구 결과들을 보면서 어렴풋이 느끼게 된 경향이 있습니다. 바로 의사, AI, 의사+AI의 세 가지 그룹을 비교하면, AI 혼자 한 그룹의 성과가 가장 뛰어나다는 연구 결과들이 계속 증가하고 있다는 것입니다. 즉, 단순히 인공지능이 의사를 능가할 뿐만 아니라, 심지어 의사와 인공지능이 힘을 합친 것보다도 인공지능 단독이 더 정확하다는 것입니다. 의료 인공지능 분야 초창기의 연구 결과들은 대부분 하나같이 유사했습니다: 의사 < AI < 의사 + AI 즉, AI가 의사보다 낫기는 하지만, 그래도 의사와 AI의 시너지가 있어서, 서로 힘을 합친 결과가 가장 좋다는 것이었습니다. 어찌보면 자연스럽고도, 논리적이고, 또 직관에도 반하지 않는, 불편하지 않은(?) 결론입니다. 하지만 인공지능 기술이 더욱 발전하게 되면서
저희 DHP와 함께 미국 시장으로 진출할 디지털 헬스케어 스타트업을 모집합니다!!! 이번 ‘DHP 실리콘밸리 부트캠프 2026’은 2026년 1-3월의 기간 동안 진행되며, 특히, 2월에는 2주간 실리콘밸리를 직접 방문하여, 현지에서 참가팀이 모두 합숙하면서 현지의 VC, 창업자, 전문가 및 잠재 고객들을 만나는 고강도 액셀러레이팅을 진행합니다. (미국 현지 방문은 YC/500글로벌 출신의 Peter Shin 대표님의 Outsome과 함께 진행합니다.) 이번 과정을 통해 디지털 헬스케어 스타트업들이 접하기 어려운 미국 현지의 VC, 선배 창업자, 전문가들을 만나서, 사업 및 투자 유치의 기회를 확보하고, 네트워크를 넓히는 기회를 가지시게 됩니다. 특히, 교육 및 네트워킹 참여뿐만 아니라, 현지의 숙박, 교통, 식사 등의 비용 일체가 무료로 제공됩니다. (단, 항공권은 포함되지 않으며, 또한 과제에서 요구하는
최근 NEJM, Lancet을 포함한 여러 논문들에서 AI의 활용에 따른 의사의 탈숙련화(de-skilling)에 대해 언급되고 있습니다. 탈숙련화는 인공지능과 같은 자동화 기기의 도입에 따라 인간의 인지 기술이 감퇴하는 현상으로, 오토파일럿 기능이 도입된 비행기 파일럿이나, 네비게이션 활용에 따른 운전자의 공간 인지 능력 감퇴 등에서 익히 잘 알려진 현상입니다. 사실 인공지능에 의한 의사의 탈숙련화에 대한 가능성 역시 의료 인공지능 도입 초창기부터 언급이 되곤 했습니다. 이제는 진료 현장 뿐만 아니라, 의학 교육 현장에도 인공지능이 본격적으로 활용되기 시작하면서 탈숙련화에 대한 논의 역시 본격화되고 있는 것인데요. 하지만 지금까지 이런 의사의 탈숙련화에 대해서 정량적으로 분석한 연구는 많이 없었습니다. 최근 The Lancet Gastroenterology & Hepatology 에는 대장내시경에서 인공지능으로 인한 내시경
최근 미국의 CMS가 디지털 헬스케어 산업에 근본적인 변화를 가져다 줄, 메디케어의 새로운 지불 제도를 발표했습니다. 일각에서는 코로나 이후로 디지털 헬스케어 산업에 가장 큰 호재가 되는 발표라고 해석하고 있기도 합니다. 바로 ACCESS (Advancing Chronic Care with Effective, Scalable Solutions)라는 새로운 지불 제도입니다. 이 제도의 골자는 디지털 헬스케어 기업이 만성질환에 대한 치료 성과(outcome)에 기반해서, 오리지널 메디케어 수가를 직접 받을 수 있게 하겠다는 것입니다. 여기서 핵심은 ‘치료 성과’를 기준으로 메디케어 수가를 ‘기업’이 받을 수 있다는 것입니다. 어마어마한 변화입니다. 메디케어와 한국의 국민건강보험을 포함한 대부분의 의료 보험은 (의사의) 행위별 수가제에 기반합니다. 그렇기 때문에, 디지털 헬스케어를 포함한 기술 기반의 치료 옵션을 환자에게 적용하고 수가를 받는 데
DHP 2025는 ‘DHP 데모데이’를 더 확장하고 리브랜딩한 행사입니다. 저희는 앞으로 매년 이 행사를 통해 디지털 헬스케어 분야의 가장 중요한 아젠다를 다루고, 전문가의 인사이트를 공유하며, DHP가 투자한 스타트업을 선보이려 합니다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야의 교류를 촉진하고 혁신을 촉진하겠습니다. 올해의 아젠다는 ‘AGI 시대의 디지털 헬스케어’ 입니다. AGI의 도래가 예견되고 있는 지금, 디지털 헬스케어도 거대한 변화를 맞이할 전망입니다. 이 변화는 기술에 국한되지 않고, 산업, 의학 및 생명과학뿐만 아니라, 보건의료 시스템 전반에 영향을 미칠 것입니다. 우리는 이 고민을 지금 시작해야 합니다. 이러한 아젠다에 따라, 오전 키노트 세션에서는 의료 AI 산업, 기술, 연구 및 정책을 아우르는 전문가 5인의 키노트가 준비되어 있습니다. 오후 데모데이 세션에서는
이 연구는 제가 최근에 읽었던 논문들 중에서 가장 재미있으면서도, 가장 많은 상상의 나래를 펴게 했습니다. 누구나 한번쯤 ‘가상 세계’ 속에서 사람(?)들이 서로 상호작용하며 살아가는 것을 상상해본 적이 있을 것입니다. 이를 소재로 한 게임이나, 영화도 많이 있지요. 제게는 라이널 레이놀즈가 주연한 2021년 영화 ‘프리가이‘가 떠오릅니다. 이 영화는 가상 현실 게임 속에서 살아가는 NPC (Non-Player Character, 게이머가 아닌 주변 캐릭터)들이 자의식을 가지게 되면서 벌어지는 일들을 다루고 있는데요. 이 게임 속에서는 여러 직업을 가진 존재들이 실제 인간처럼 서로 상호작용하고 살아가는 모습을 그립니다. 여기에서 우리는 흥미로운 질문을 던져볼 수 있습니다. 가상 세계 속의 존재들이 시간이 지나면서 경험을 쌓을 수 있게 한다면, 직업적인 역량이 좋아질까요? 예를
인공지능을 활용하여 정밀의학을 구현하려는 기업, 템퍼스 AI가 최근 디지털 병리학 전문 인공지능 기업인 페이지(Paige)를 8,125만 달러에 인수했다고 발표했습니다. 이번 영상에서는 템퍼스가 인수한 페이지가 어떤 회사인지, 왜 인수했는지, 인수를 적절한 가격에 한 것인지, 인수를 정말 잘 한 것인지에 대해서 분석해보려고 합니다. 고품질의 병리 데이터 확보 페이지는 2017년, 세계 최고의 암 병원 중 하나인 메모리얼 슬론 케터링 암센터의 기술과 데이터를 바탕으로 스핀오프한 회사인데요. 세계에서 가장 포괄적인 수준의 디지털 병리 데이터셋을 보유하고 있는 회사로 평가 받고 있습니다. 특히, 페이지는 총 700만 장에 달하는 디지털 병리 슬라이드 이미지와 이에 대한 임상 및 분자 데이터를 보유하고 있는데요. 이는 45개국에 걸쳐 다양한 인종, 민족, 지역
필자는 지난 두 번의 칼럼에서 [1, 2], 이번 정부가 천명하고 있는 ‘인공지능 3대 강국’이라는 야심찬 목표를 의료 인공지능에서 시작하자고 제안하며, 특히 의료 분야에서는 한국이 ‘3대 강국’이 아닌 ‘1대 강국’이 될 수 있는 가능성이 충분하다고 주장했다. 특히 의료 인공지능은 소버린 AI 측면에서도 국가의 전략적 자산으로서의 가치도 크다. 이를 위해서는 전례 없이 파격적인 정책적 지원이 필요함을 강조하였는데, 이번에는 보다 구체적인 정책 제안을 하려고 한다. 바로 병원에게 인공지능 바우처를 제공하는 것이다. 하정우 AI미래기획수석은 민간에서 근무하던 시절 전 국민에게 ‘무료 AI 바우처’를 제공하자는 파격적인 아이디어를 언급한 바 있다. 이를 의료 분야에 응용하여, 병원에게 의료 인공지능을 도입할 수 있는 바우처를 제공하는 것이다. 이는 의료 인공지능
이 연구는 어쩌면 과학의 역사에서, 혹은 인류의 역사에서 중요한 이정표가 될 수도 있겠습니다. 흔히 강한 인공지능(AGI)이 구현되거나 특이점(singularity)에 도달하면 벌어질 일 중의 하나로 손꼽히는 것이 바로, 인공지능이 스스로 연구를 진행해서 새로운 과학적인 발견을 하게 된다는 것입니다. 만약 인공지능이 완전히 자율적으로 연구를 진행하여 새로운 과학적인 발견을 할 수 있다면, 인류의 역사가 새로운 페이지로 넘어가는 변화를 겪게 될 것입니다. 인공지능이 스스로 과학적인 진전을 이뤄낼 수 있다면, 이것 자체가 또 다른 새로운 과학적인 진전을 만들어낼 수 있는 토대가 됩니다. 이것을 소위 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)이라고 하는데요. 이런 과정이 반복되면 인류의 과학적 수준은 전례 없는 속도로, 혹은 걷잡을 수 없을 정도로 빠르게 발전할 수 있습니다.
최근 놀랍게도 초지능(superintelligence)을 운운하는 의료 인공지능이 등장했습니다. 더구나 그 인공지능을 개발한 곳이 마이크로소프트 AI 팀이어서 더욱 놀라웠는데요. 이 연구에 대해서 살펴보려 합니다. 결론부터 이야기하자면 초지능은 좀 오버스러운 이야기이고, 요즘 주목 받는 멀티-에이전트 모델을 활용해서, 실제 의료 환경에 가까운 조건에서 초인간적인 진단 퍼포먼스를 얻었다. 정도로 정리할 수 있는 연구였습니다. (‘초지능’은 이 연구를 소개한 MS의 웹페이지 포스팅에 제목으로 나옵니다만, 해당 연구 논문의 본문에는 초지능과 관련한 언급은 없고 ‘superhuman performance’라는 표현은 나옵니다.) 비록 ‘초지능’은 아니었지만, ‘초인간적’이라고 표현해도 무리가 없을만큼 인간 의사 대비 높은 성능을 보여주었으며, 다양한 측면에서 여러 시사점과 생각해볼 거리를 주는 흥미로운 연구입니다. 순차적 진단 (Sequential Diagnosis) 의료 인공지능에 대한 기술이