빠르게 커지는 의료 AI 시장

국내 의료 AI 시장은 2030년까지 연평균 51% 성장해 약 66억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다. (출처: Industry Market 보고서) 경기도 역시 공공의료원에 의료영상 AI 진단 보조시스템을 구축하는 등 의료 AI 활용을 확대하고 있습니다. (출처: 아시아경제)


이러한 변화에 대응하기 위해 분당서울대병원 의료인공지능센터(이하 ‘분당서울대병원’)는 경기도 바이오 전문인력양성사업의 일환으로, 의료 업계 종사자들이 실무형 AI 역량을 기를 수 있도록 실제 데이터를 활용한 교육을 기획했습니다.

엘리스LXP를 활용한 차별화된 학습 환경

이번 교육은 엘리스LXP를 기반으로 운영하였습니다. 엘리스LXP는 실습 교육에 초점을 맞춰 엘리스클라우드의 고성능 GPU를 활용한 데이터 기반 실습 프로젝트가 가능했으며, 직관적인 UI와 뛰어난 사용성을 갖추고 있어 비전문가도 쉽게 접근할 수 있습니다.



▲ 실제 실습 교육 화면 예시

공공 의료데이터를 활용한 실습 중심 커리큘럼

교육은 총 13시간, 2주 과정으로 운영되었습니다.
먼저 인공지능과 머신러닝 기초, 의료 인공지능 개요, 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링 등 AI를 활용하여 데이터를 분석하는 이론 강의를 진행하였습니다. 이후 실제 공공의료데이터를 활용하여 질병 예측 머신러닝 실습, 의료 영상을 활용한 딥러닝 분석, 생성형 AI 기반 데이터 분석 등 다양한 실습 과정을 함께 운영하였습니다.

온라인 실습 프로젝트에서는 멀티모달 생성모델 연구, 의료 인공지능의 발전과 임상 적용, 헬스케어 분야의 UX 디자인 적용, 규제와 임상시험 평가 관점 등 다양한 주제가 다뤄졌습니다. 이를 통해 교육 참여자들은 의료 AI를 기술, 임상, 사용자 경험, 규제 측면에서 이해도를 높일 수 있었습니다.

의료 데이터 분석 중심의 교육 기획

▲ 의료 데이터 분석 교육 화면 예시


이번 교육은 의료 데이터 분석 과정 자체에 초점을 맞췄습니다. 병원 내부 데이터를 직접 활용하기 어려운 상황에서 공공 의료데이터를 기반으로 학습을 설계했으며, 정형 데이터, 이미지 데이터, 생성형 AI를 아우르는 실습 과정을 통해 분석 전 과정을 경험할 수 있도록 구성했습니다.


참여자들은 의료 정형 데이터를 활용한 머신러닝 분석과 심장 질환 예측 프로젝트를 진행했으며, 의료 영상 파트에서는 이미지 전처리 기법부터 딥러닝 모델 학습, 흉부 X-ray 질병 분류까지 이어지는 과정을 직접 실습했습니다. 또한 생성형 AI를 활용한 정형 데이터 분석을 통해 새로운 접근법을 탐색하며, 데이터 전처리 → 모델 구현 → 결과 해석으로 이어지는 실제 분석 흐름을 체계적으로 익힐 수 있었습니다.

성과와 확산 가능성

교육을 마친 다수의 재직자들은 실제 의료데이터 분석 업무에 배운 내용을 적용하고 싶다는 의견을 남겼습니다. 특히 MRI를 활용한 질환 연구를 진행 중인 한 연구자는 이번 교육을 통해 배운 내용을 자신의 연구에 접목해 AI 분석을 기획해보겠다는 계획을 전하기도 했습니다.


이번 교육으로 한층 강화된 경기도 내 헬스케어 종사자들의 AI 활용 역량과 교육생들의 구체적인 활용 의지는 향후 연구와 산업 현장에 직접적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 의료인공지능센터는 이번 교육을 통해 실무형 AI 인재 양성의 기반을 마련했으며, 이는 경기도 바이오·헬스케어 산업 전반의 경쟁력을 높이고 의료데이터 활용 생태계 확산에도 중요한 의미를 갖습니다.


앞으로도 현장의 변화를 뒷받침할 수 있는 교육 기회가 지속적으로 마련된다면, 의료 AI 활용은 더욱 빠르게 확산될 것입니다.