국제포럼
연사
1일차
보건의료 시스템 강화를 위한 디지털 기술과 AI의 역할: 주요 사례와 과제
Marelize Gorgens
World Bank 디지털 및 인공지능 솔루션 총괄
World Bank 디지털 및 인공지능 솔루션 총괄
약력
Marelize Gorgens는 공학, 수리모델링, 공중보건, 데이터 과학, 통합(기능) 의학 등 다양한 학문적 배경을 보유하고 있다.
민간 부문의 경영컨설팅 회사에서 이사로 커리어를 시작하였고, 이후 저소득 국가의 교육부에서 근무했으며, 건강 분석 분야의 스타트업을 운영하며 여러 비정부기구 및 학계와 협력한 경험도 있다.
2006년에는 세계은행(World Bank)에 합류하여, 현재는 ‘사람을 위한 디지털 및 인공지능(Digital and AI for People)’ 프로그램을 이끌고 있다.
학술 및 비소설 분야에서 폭넓은 출판 이력을 가지고 있으며, Global Health Science and Practice 및 Oxford Digital Health 두 저널의 편집위원으로 활동하고 있다.
민간 부문의 경영컨설팅 회사에서 이사로 커리어를 시작하였고, 이후 저소득 국가의 교육부에서 근무했으며, 건강 분석 분야의 스타트업을 운영하며 여러 비정부기구 및 학계와 협력한 경험도 있다.
2006년에는 세계은행(World Bank)에 합류하여, 현재는 ‘사람을 위한 디지털 및 인공지능(Digital and AI for People)’ 프로그램을 이끌고 있다.
학술 및 비소설 분야에서 폭넓은 출판 이력을 가지고 있으며, Global Health Science and Practice 및 Oxford Digital Health 두 저널의 편집위원으로 활동하고 있다.
발표내용
이 기조연설은 전 세계 각국의 보건 시스템이 디지털 기술과 인공지능(AI)에 의해 어떻게 재구축되고 있는지를 탐구한다.
정부가 보다 형평성 있고 효율적이며 탄력적인 보건 서비스를 제공하고자 함에 따라 디지털 기반 솔루션은 상호운용 가능한 데이터 플랫폼에서부터 AI 기반 임상 의사결정 지원에 이르기까지 점차 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
본 연설은 다양한 국가 상황에서 도출된 최신 사례를 바탕으로, 서비스 제공, 공급망 최적화, 질병 감시 등에서 실시간으로 효과를 창출하고 있는 성공 사례들을 소개한다.
예를 들어, AI 도구는 질병 발생을 예측하고, 디지털 등록 시스템은 모자보건 추적을 개선하며, 모바일 플랫폼은 의료 취약 지역에서 보건 정보에 대한 이용 가능성을 확대하고 있다.
그러나 이러한 혁신 사례들은 여전히 지속적인 구조적 장벽에 직면해 있다. 많은 보건 시스템이 분절되어 있으며, 후원자 주도형 파일럿 프로그램은 확장에 실패하고, 기술 변화의 속도에 비해 거버넌스 체계는 뒤처져 있다.
데이터 프라이버시, 디지털 문해력 격차, 공공 부문의 역량 부족 등도 주요 도전 과제로 작용한다. 본 발표는 효과적으로 작동하는 사례의 핵심 요인을 비판적으로 조망하는 한편, 디지털 헬스 솔루션이 보편적 건강보장(UHC)에 실질적으로 기여하기 위해 필요한 조건들을 분석한다.
또한, 디지털 공공 인프라의 역할, 포용적인 설계의 중요성, 그리고 기술이 기존의 불평등을 심화시킬 수 있는 잠재적 위험성에 대해서도 다룬다.
이 강연은 정부와 개발 파트너를 위한 정책 제언으로 마무리된다. 여기에는 증거 기반 정책, 거버넌스, 지속 가능한 재정, 보건 인력 역량 강화 등에 대한 장기적 투자 필요성이 포함된다.
이 제언들은 복잡하고 변화하는 환경 속에서 보건의 디지털 전환을 이끌어가는 의사결정자들에게 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다.
정부가 보다 형평성 있고 효율적이며 탄력적인 보건 서비스를 제공하고자 함에 따라 디지털 기반 솔루션은 상호운용 가능한 데이터 플랫폼에서부터 AI 기반 임상 의사결정 지원에 이르기까지 점차 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
본 연설은 다양한 국가 상황에서 도출된 최신 사례를 바탕으로, 서비스 제공, 공급망 최적화, 질병 감시 등에서 실시간으로 효과를 창출하고 있는 성공 사례들을 소개한다.
예를 들어, AI 도구는 질병 발생을 예측하고, 디지털 등록 시스템은 모자보건 추적을 개선하며, 모바일 플랫폼은 의료 취약 지역에서 보건 정보에 대한 이용 가능성을 확대하고 있다.
그러나 이러한 혁신 사례들은 여전히 지속적인 구조적 장벽에 직면해 있다. 많은 보건 시스템이 분절되어 있으며, 후원자 주도형 파일럿 프로그램은 확장에 실패하고, 기술 변화의 속도에 비해 거버넌스 체계는 뒤처져 있다.
데이터 프라이버시, 디지털 문해력 격차, 공공 부문의 역량 부족 등도 주요 도전 과제로 작용한다. 본 발표는 효과적으로 작동하는 사례의 핵심 요인을 비판적으로 조망하는 한편, 디지털 헬스 솔루션이 보편적 건강보장(UHC)에 실질적으로 기여하기 위해 필요한 조건들을 분석한다.
또한, 디지털 공공 인프라의 역할, 포용적인 설계의 중요성, 그리고 기술이 기존의 불평등을 심화시킬 수 있는 잠재적 위험성에 대해서도 다룬다.
이 강연은 정부와 개발 파트너를 위한 정책 제언으로 마무리된다. 여기에는 증거 기반 정책, 거버넌스, 지속 가능한 재정, 보건 인력 역량 강화 등에 대한 장기적 투자 필요성이 포함된다.
이 제언들은 복잡하고 변화하는 환경 속에서 보건의 디지털 전환을 이끌어가는 의사결정자들에게 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다.
의료기술 혁신 시대, 보건의료 정책결정을 위한 빅데이터 활용
박현영 원장
국립보건연구원
국립보건연구원
약력
2023.07 - 현재 : 국립보건연구원장
2020.09 - 2023.07 : 국립보건연구원 미래의료연구부장
2018.02 - 2020.09 : 국립보건연구원 유전체센터장
2017.05 - 2018.02 : 국립보건연구원 생명의과학센터 심혈관질환과장
2005.02 - 2017.05 : 국립보건연구원 생명의과학센터 심혈관․희귀질환과장
2000 - 2005.02 : 연세대학교 의과대학 심혈관연구소 조교수
1998 - 1999 : 연세대학교 의과대학 심혈관연구소 연구전임강사
1995 - 1996 : 연세대학교 의과대학 심장혈관병원 심장내과 전임의(강사)
2020.09 - 2023.07 : 국립보건연구원 미래의료연구부장
2018.02 - 2020.09 : 국립보건연구원 유전체센터장
2017.05 - 2018.02 : 국립보건연구원 생명의과학센터 심혈관질환과장
2005.02 - 2017.05 : 국립보건연구원 생명의과학센터 심혈관․희귀질환과장
2000 - 2005.02 : 연세대학교 의과대학 심혈관연구소 조교수
1998 - 1999 : 연세대학교 의과대학 심혈관연구소 연구전임강사
1995 - 1996 : 연세대학교 의과대학 심장혈관병원 심장내과 전임의(강사)
발표내용
최근 의료기술 혁신이 가속화되면서 디지털헬스와 유전체 정보 기반의 정밀의료가 보건의료 서비스 패러다임을 변화시키고 있다.
이에 Real-World Data, 바이오 빅데이터 등 다양한 형태의 새로운 데이터가 근거 중심 정책결정의 핵심 자원으로 인식되고 있다.
본 발표에서는 이러한 의료기술 발전에 따라 변화하는 데이터 환경을 조망하고, 이를 보건의료 정책에 효과적으로 연계하기 위한 전략적 활용 방안을 제시하고자 한다.
데이터 기반 의사결정은 개인맞춤형 정밀의료 구현뿐만 아니라, 과학적 근거에 기반한 정책 수립과 자원 배분을 가능하게 하여 보건의료의 질 향상과 효율성 제고에 기여할 것이다.
나아가 이는 국민 건강 증진과 지속가능한 의료시스템 구축에도 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
이에 Real-World Data, 바이오 빅데이터 등 다양한 형태의 새로운 데이터가 근거 중심 정책결정의 핵심 자원으로 인식되고 있다.
본 발표에서는 이러한 의료기술 발전에 따라 변화하는 데이터 환경을 조망하고, 이를 보건의료 정책에 효과적으로 연계하기 위한 전략적 활용 방안을 제시하고자 한다.
데이터 기반 의사결정은 개인맞춤형 정밀의료 구현뿐만 아니라, 과학적 근거에 기반한 정책 수립과 자원 배분을 가능하게 하여 보건의료의 질 향상과 효율성 제고에 기여할 것이다.
나아가 이는 국민 건강 증진과 지속가능한 의료시스템 구축에도 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
한국적 맥락에서의 빅데이터 기반 근거중심 정책결정의 특성 및 사례
김재용 빅데이터연구개발실장
국민건강보험공단
국민건강보험공단
약력
2024 - 현재 : 국민건강보험공단 빅데이터연구개발실 실장
2021 - 2024 : 국민건강보험공단 빅데이터운영실 빅데이터연구부 부장
2019 - 2021 : 연세대학교 원주의과대학 연구교수
2017 - 2019 : 한양대학교 연구교수
2008 - 2012 : 한림대학교 부교수
2021 - 2024 : 국민건강보험공단 빅데이터운영실 빅데이터연구부 부장
2019 - 2021 : 연세대학교 원주의과대학 연구교수
2017 - 2019 : 한양대학교 연구교수
2008 - 2012 : 한림대학교 부교수
발표내용
국민건강보험공단(NHIS)은 방대한 국가 건강데이터 인프라를 활용하여 증거 기반 정책 결정(Evidence-Based Policymaking, EBPM) 모델을 구축하였다. 전체 국민을 아우르는 NHIS 데이터베이스는 보건의료, 인구통계, 사회경제적 요소, 건강행태 관련 상세 데이터를 포함한다. 이 시스템은 실시간 정책 피드백, 예측 분석, 유관 기관 간 협업을 지원한다.
주요 사례는 다음과 같다:
코로나19 대응 - 질병관리청(KDCA)과의 연계를 통해 실시간 위험도 산출, 백신 효과 모니터링, 데이터 기반의 방역정책 수립이 가능해졌다.
민간보험 과잉이용 문제 - 분석 결과, 민간 실손보험의 과잉 보장 구조가 의료 서비스 이용을 왜곡시키고 있으며, 초과 공적 비용은 연간 약 2조 7,800억 원에서 7조 9,100억 원으로 추정된다.
지역의료지도 구축 - 의료서비스의 지리적 접근성과 공급 적정성을 시각화하여 지역 단위의 보건의료 정책 수립에 활용하고 있다.
한국의 EBPM 모델은 정시성, 투명성, 효율성 측면에서 높은 수준을 보이며, 감염병 대응, 고령화 대응, 보건의료체계 설계 등 다양한 분야에 국제적으로 적용할 수 있는 가능성이 크다. 데이터는 윤리적 거버넌스를 전제로 전략적으로 활용될 때, 신뢰의 인프라이자 회복력을 갖춘 거버넌스의 기반이 된다.
주요 사례는 다음과 같다:
코로나19 대응 - 질병관리청(KDCA)과의 연계를 통해 실시간 위험도 산출, 백신 효과 모니터링, 데이터 기반의 방역정책 수립이 가능해졌다.
민간보험 과잉이용 문제 - 분석 결과, 민간 실손보험의 과잉 보장 구조가 의료 서비스 이용을 왜곡시키고 있으며, 초과 공적 비용은 연간 약 2조 7,800억 원에서 7조 9,100억 원으로 추정된다.
지역의료지도 구축 - 의료서비스의 지리적 접근성과 공급 적정성을 시각화하여 지역 단위의 보건의료 정책 수립에 활용하고 있다.
한국의 EBPM 모델은 정시성, 투명성, 효율성 측면에서 높은 수준을 보이며, 감염병 대응, 고령화 대응, 보건의료체계 설계 등 다양한 분야에 국제적으로 적용할 수 있는 가능성이 크다. 데이터는 윤리적 거버넌스를 전제로 전략적으로 활용될 때, 신뢰의 인프라이자 회복력을 갖춘 거버넌스의 기반이 된다.
프랑스 Health Data Hub: 데이터 기반 헬스케어를 향한 여정
Salam ABBARA
연세대학교 강남세브란스병원 진단검사의학과 세균내성연구소 박사후연구원
연세대학교 강남세브란스병원 진단검사의학과 세균내성연구소 박사후연구원
약력
감염병 임상의 및 역학자
2023 - 2025 : 파리 공공병원연합(AP-HP) 감염병 임상의, 파스퇴르연구소 및 프랑스 국립보건의학연구원(INSERM) 소속 연구원, 베르사유-생 캉탱-앙 이블린 대학교 강사
2022 - 2023 : 프랑스 헬스데이터허브(Health Data Hub) 과학 담당 부서 의학 전문가
2019 - 2022 : 역학 박사과정
- 박사논문: “항균제 내성 감염: 파리 공공병원연합 임상 데이터 웨어하우스의 기여”
2013 - 2019 : 내과 및 감염병 전문의, 소르본 대학교 및 그레이터 파리 지역 병원
2016 - 2017 : 생명과학의 융합적 접근 석사, 파리 데카르트 대학교 (Université Paris Descartes)
2023 - 2025 : 파리 공공병원연합(AP-HP) 감염병 임상의, 파스퇴르연구소 및 프랑스 국립보건의학연구원(INSERM) 소속 연구원, 베르사유-생 캉탱-앙 이블린 대학교 강사
2022 - 2023 : 프랑스 헬스데이터허브(Health Data Hub) 과학 담당 부서 의학 전문가
2019 - 2022 : 역학 박사과정
- 박사논문: “항균제 내성 감염: 파리 공공병원연합 임상 데이터 웨어하우스의 기여”
2013 - 2019 : 내과 및 감염병 전문의, 소르본 대학교 및 그레이터 파리 지역 병원
2016 - 2017 : 생명과학의 융합적 접근 석사, 파리 데카르트 대학교 (Université Paris Descartes)
발표내용
보건 데이터 활용이 증가함에 따라 가능한 한 신속하게 관련 데이터에 접근하는 것이 매우 중요해졌다. 실제로 거버넌스 체계의 불균형과 제도적 복잡함으로 인해 보건 데이터 재사용 가능성이 아직 충분히 발굴되지 못하고 있다.
2019년 말에 설립된 프랑스 헬스데이터허브(Health Data Hub, HDH)는 공익 목적의 연구 및 프로젝트를 위해 보건 데이터 접근을 용이하게 하고, 프랑스 내 보건 데이터 활용의 주요 과제를 해결하는 공공기관이다. HDH는 다음 세 가지 핵심 분야 중심으로 활동한다. 1) 프랑스 내 보건 데이터에 대한 단일 접근 창구 구축, 2) 인공지능(AI) 등 다양한 분석 도구를 포함한 안전하고 첨단화된 기술 플랫폼 운영, 3) 세계 최대 규모 중 하나인 보건 청구(claims) 데이터베이스를 포함한 통합 데이터 카탈로그 개발. 현재까지 HDH는 170건 이상의 프로젝트를 지원하며, 이 중 120건 이상이 HDH의 첨단 기술 플랫폼을 활용하고, 이들 가운데 약 3분의 1은 인공지능 기반 도구를 적용한다.
HDH가 관리하는 데이터 카탈로그에는 프랑스 국가건강데이터시스템의 핵심 데이터베이스가 포함된다. 이 데이터베이스는 프랑스 전 국민(6,700만 명 이상)의 건강보험 수혜자에 대한 사회인구학적 및 의학적 정보, 병원 및 의원 진료에 대한 모든 진료비 청구·상환 내역, 사망 원인 정보를 포함하며, 최대 20년에 이르는 시계열 데이터를 가명처리 방식으로 제공한다. 이를 통해 전체 국민의 의료 이용 경로를 종합적으로 분석할 수 있으며, 지금까지 400편 이상의 연구 논문이 이 데이터를 기반으로 발표되었다.
HDH는 또한 전국 차원의 운영 표준화, 데이터 공유 촉진, 지속가능한 재정 모델 구축을 목표로 하며 프랑스 정부와 협력하여 병원 데이터 웨어하우스에 대한 국가적 기준 체계를 마련한다.
HDH는 자체 플랫폼을 통해 공익 목적의 인공지능 개발도 지원하며, 병원 내 다양한 활용 사례를 기반으로 프랑스어 의료 특화 오픈소스 대규모언어모델(LLM)을 개발하는 컨소시엄을 주도한다. HDH는 유럽 내 보건 데이터 2차 활용 기반 조성에도 핵심적인 역할을 수행하며, 다양한 EU 프로젝트를 이끌고 참여함으로써 유럽 건강 데이터 공간 구축을 위한 기반을 마련한다.
2019년 말에 설립된 프랑스 헬스데이터허브(Health Data Hub, HDH)는 공익 목적의 연구 및 프로젝트를 위해 보건 데이터 접근을 용이하게 하고, 프랑스 내 보건 데이터 활용의 주요 과제를 해결하는 공공기관이다. HDH는 다음 세 가지 핵심 분야 중심으로 활동한다. 1) 프랑스 내 보건 데이터에 대한 단일 접근 창구 구축, 2) 인공지능(AI) 등 다양한 분석 도구를 포함한 안전하고 첨단화된 기술 플랫폼 운영, 3) 세계 최대 규모 중 하나인 보건 청구(claims) 데이터베이스를 포함한 통합 데이터 카탈로그 개발. 현재까지 HDH는 170건 이상의 프로젝트를 지원하며, 이 중 120건 이상이 HDH의 첨단 기술 플랫폼을 활용하고, 이들 가운데 약 3분의 1은 인공지능 기반 도구를 적용한다.
HDH가 관리하는 데이터 카탈로그에는 프랑스 국가건강데이터시스템의 핵심 데이터베이스가 포함된다. 이 데이터베이스는 프랑스 전 국민(6,700만 명 이상)의 건강보험 수혜자에 대한 사회인구학적 및 의학적 정보, 병원 및 의원 진료에 대한 모든 진료비 청구·상환 내역, 사망 원인 정보를 포함하며, 최대 20년에 이르는 시계열 데이터를 가명처리 방식으로 제공한다. 이를 통해 전체 국민의 의료 이용 경로를 종합적으로 분석할 수 있으며, 지금까지 400편 이상의 연구 논문이 이 데이터를 기반으로 발표되었다.
HDH는 또한 전국 차원의 운영 표준화, 데이터 공유 촉진, 지속가능한 재정 모델 구축을 목표로 하며 프랑스 정부와 협력하여 병원 데이터 웨어하우스에 대한 국가적 기준 체계를 마련한다.
HDH는 자체 플랫폼을 통해 공익 목적의 인공지능 개발도 지원하며, 병원 내 다양한 활용 사례를 기반으로 프랑스어 의료 특화 오픈소스 대규모언어모델(LLM)을 개발하는 컨소시엄을 주도한다. HDH는 유럽 내 보건 데이터 2차 활용 기반 조성에도 핵심적인 역할을 수행하며, 다양한 EU 프로젝트를 이끌고 참여함으로써 유럽 건강 데이터 공간 구축을 위한 기반을 마련한다.
대만의 빅데이터 활용 정책결정 우수사례
Hsueh-Fen Chen
대만 가오슝의과대학교 조교수
대만 가오슝의과대학교 조교수
약력
2023.06 – 현재 : 가오슝의과대학 부속병원 의학연구부 부연구원
2021.02 – 현재 : 가오슝의과대학 보건과학대학 건강행정 및 의학교육정보학과 부교수
2016.07 – 2020.06 : 아칸소 의과대학 공중보건대학 보건정책관리학과 부교수
2015.09 – 2016.07 : 북텍사스 보건과학대학교 공중보건대학 보건관리정책학과 부교수
2008.07 – 2015.08 : 북텍사스 보건과학대학교 공중보건대학 보건관리정책학과 조교수
1995.08 – 2005.08 : 국립타이베이간호대학 의료관리학과 강사
1994.08 – 1995.08 : 국립타이베이간호대학 의료관리학과 조교
1990.06 – 1994.07 : 공무원보험국 진료심사 및 급여과 행정담당자
2021.02 – 현재 : 가오슝의과대학 보건과학대학 건강행정 및 의학교육정보학과 부교수
2016.07 – 2020.06 : 아칸소 의과대학 공중보건대학 보건정책관리학과 부교수
2015.09 – 2016.07 : 북텍사스 보건과학대학교 공중보건대학 보건관리정책학과 부교수
2008.07 – 2015.08 : 북텍사스 보건과학대학교 공중보건대학 보건관리정책학과 조교수
1995.08 – 2005.08 : 국립타이베이간호대학 의료관리학과 강사
1994.08 – 1995.08 : 국립타이베이간호대학 의료관리학과 조교
1990.06 – 1994.07 : 공무원보험국 진료심사 및 급여과 행정담당자
발표내용
이 강의는 대만 국민건강보험관리국(NHIA)이 빅데이터를 활용해 ‘모두를 위한 건강’과 ‘재정 지속 가능성’이라는 목표를 어떻게 달성하고 있는지 이해할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다.
강의는 크게 세 부분으로 나뉜다.
첫째, 대만과 국민건강보험(NHI)의 배경, 둘째, Pharmcloud/Medicloud와 당뇨병 성과연동지불제 사례를 통해 데이터 기반 정책이 어떻게 시행됐고 비용 대비 효과가 어떠했는지, 셋째, 현재 직면한 과제와 해결을 위한 노력이다.
대만의 인구는 약 2,300만 명이다. 1995년 단일 지급자 체계와 전국민 보장을 골자로 한 국민건강보험(NHI) 제도가 도입되었다. 이 제도는 외래 및 입원 진료, 치과 서비스, 약품, 중의학, 정신질환 주간보호, 재택 의료 등 다양한 서비스를 포함해 의료 접근성을 높이고 비용 부담을 줄였다.
대만 국민의 99% 이상이 NHI에 가입돼 있다. 전반적으로 국민들의 만족도는 10년 넘게 80% 이상을 유지했고, 2020년 이후에는 91%까지 올랐다.
올해 NHIA는 설립 30주년을 맞았다. NHIA는 단일 지급자로서 전자 청구 시스템과 NHI 스마트카드(IC 카드) 등 인구 기반 빅데이터 시스템을 구축하기 위해 꾸준히 노력해왔다.
이 시스템은 환자, 의료 제공자 및 기관, 지역, 국가 단위에서 의료 이용 현황을 종합해, 정책 개입이 필요한 주요 이슈들—예를 들어 고위험, 고비용, 고빈도 대상자—를 찾아내는 데 활용된다. 대만이 고령화, 만성질환, 치명적인 암, 그리고 고비용 희귀질환 문제에 직면한 상황에서, NHIA는 데이터 기반 정책으로 이런 도전을 해결하며 국민건강 향상이라는 사명을 이어가고 있다.
강의는 크게 세 부분으로 나뉜다.
첫째, 대만과 국민건강보험(NHI)의 배경, 둘째, Pharmcloud/Medicloud와 당뇨병 성과연동지불제 사례를 통해 데이터 기반 정책이 어떻게 시행됐고 비용 대비 효과가 어떠했는지, 셋째, 현재 직면한 과제와 해결을 위한 노력이다.
대만의 인구는 약 2,300만 명이다. 1995년 단일 지급자 체계와 전국민 보장을 골자로 한 국민건강보험(NHI) 제도가 도입되었다. 이 제도는 외래 및 입원 진료, 치과 서비스, 약품, 중의학, 정신질환 주간보호, 재택 의료 등 다양한 서비스를 포함해 의료 접근성을 높이고 비용 부담을 줄였다.
대만 국민의 99% 이상이 NHI에 가입돼 있다. 전반적으로 국민들의 만족도는 10년 넘게 80% 이상을 유지했고, 2020년 이후에는 91%까지 올랐다.
올해 NHIA는 설립 30주년을 맞았다. NHIA는 단일 지급자로서 전자 청구 시스템과 NHI 스마트카드(IC 카드) 등 인구 기반 빅데이터 시스템을 구축하기 위해 꾸준히 노력해왔다.
이 시스템은 환자, 의료 제공자 및 기관, 지역, 국가 단위에서 의료 이용 현황을 종합해, 정책 개입이 필요한 주요 이슈들—예를 들어 고위험, 고비용, 고빈도 대상자—를 찾아내는 데 활용된다. 대만이 고령화, 만성질환, 치명적인 암, 그리고 고비용 희귀질환 문제에 직면한 상황에서, NHIA는 데이터 기반 정책으로 이런 도전을 해결하며 국민건강 향상이라는 사명을 이어가고 있다.
보건의료 빅데이터와 AI 활용: 장애물, 돌파구, 의료기관의 역할
김현창 교수
연세대학교 의과대학 예방의학교실
연세대학교 의과대학 예방의학교실
약력
2004 - 현재 : 연세대학교 의과대학 예방의학교실 교수
2014 - 2016 : 연세대학교 의과대학 연구부학장
2017 - 현재 : 국민건강보험공단 빅데이터 활용 전문위원
2018 - 2022 : 연세대학교 의과대학 예방의학교실 주임교수
2020 - 2022 : 연세의료원 빅데이터실 실장
2021 - 현재 : Epidemiology and Health, Editor-in-chief
2022 - 현재 : 연세의료원 디지털헬스실 부실장
2022 - 현재 : 연세대학교 디지털헬스케어혁신연구소 소장
2024 - 현재 : 보건의료기술정책심의위원회 위원, 디지털의료분야 전문위원장
2014 - 2016 : 연세대학교 의과대학 연구부학장
2017 - 현재 : 국민건강보험공단 빅데이터 활용 전문위원
2018 - 2022 : 연세대학교 의과대학 예방의학교실 주임교수
2020 - 2022 : 연세의료원 빅데이터실 실장
2021 - 현재 : Epidemiology and Health, Editor-in-chief
2022 - 현재 : 연세의료원 디지털헬스실 부실장
2022 - 현재 : 연세대학교 디지털헬스케어혁신연구소 소장
2024 - 현재 : 보건의료기술정책심의위원회 위원, 디지털의료분야 전문위원장
발표내용
보건의료 빅데이터 또는 Real World Data와 인공지능(AI)의 결합은 의료와 의학연구뿐 아니라 다양한 산업 분야에 큰 파급효과를 가져올 것으로 기대된다.
그러나 개인정보 보호, 재식별 위험성, 기관 간 데이터 연계의 한계 등으로 인해 활용에는 여전히 많은 제약이 따른다.
특히 의료기관 외부 서버에서 작동하는 AI의 데이터 활용은 법적·윤리적 문제로 어려움이 크다. 이에 따라 기술적 안전장치, 법·제도 정비 외에도 데이터 생산·관리의 핵심 주체인 의료기관의 역할이 중요해지고 있다.
의료기관은 단순한 데이터 제공자를 넘어, 윤리적이고 안전한 데이터 활용을 선도하고 다학제 협력을 조정할 수 있는 전문성과 인프라를 갖추어야 한다. 이를 위한 지속 가능한 재원 확보와 제도적 뒷받침이 필요하다.
그러나 개인정보 보호, 재식별 위험성, 기관 간 데이터 연계의 한계 등으로 인해 활용에는 여전히 많은 제약이 따른다.
특히 의료기관 외부 서버에서 작동하는 AI의 데이터 활용은 법적·윤리적 문제로 어려움이 크다. 이에 따라 기술적 안전장치, 법·제도 정비 외에도 데이터 생산·관리의 핵심 주체인 의료기관의 역할이 중요해지고 있다.
의료기관은 단순한 데이터 제공자를 넘어, 윤리적이고 안전한 데이터 활용을 선도하고 다학제 협력을 조정할 수 있는 전문성과 인프라를 갖추어야 한다. 이를 위한 지속 가능한 재원 확보와 제도적 뒷받침이 필요하다.
히포크라테스가 만난 인공지능: 빠르게 움직이되, 해를 끼치지 말 것
Eric Sutherland
OECD 선임 보건경제학자
OECD 선임 보건경제학자
약력
2022 – 현재 : 경제협력개발기구(OECD) 선임 보건경제학자
2020 – 2022 : 캐나다 공중보건청 전무이사
2018 – 2020 : 캐나다 보건정보원(CIHI) 전무이사
2017 – 2018 : 온타리오 보건장기요양부 국장
2015 – 2016 : TD은행 금융그룹 부사장
2013 – 2015 : TD은행 금융그룹 부부사장
[학력 및 교육]
2021 : 데이터 스튜어드 아카데미, Gov Lab
2019 : CDO 서머스쿨, Jackson + Carruthers / Collibra
2017 : 공공행정 대학원 수료증, 리버풀 대학교
2016 : 머신러닝 수료, Coursera / 스탠퍼드 대학교
2016 : 데이터 역량 평가 모델 수료, 엔터프라이즈 데이터 관리 위원회
2007 : 식스 시그마 그린벨트, 캐나다
1995 : 수학 석사, 워털루 대학교
1994 : 수학 학사, 워털루 대학교
2020 – 2022 : 캐나다 공중보건청 전무이사
2018 – 2020 : 캐나다 보건정보원(CIHI) 전무이사
2017 – 2018 : 온타리오 보건장기요양부 국장
2015 – 2016 : TD은행 금융그룹 부사장
2013 – 2015 : TD은행 금융그룹 부부사장
[학력 및 교육]
2021 : 데이터 스튜어드 아카데미, Gov Lab
2019 : CDO 서머스쿨, Jackson + Carruthers / Collibra
2017 : 공공행정 대학원 수료증, 리버풀 대학교
2016 : 머신러닝 수료, Coursera / 스탠퍼드 대학교
2016 : 데이터 역량 평가 모델 수료, 엔터프라이즈 데이터 관리 위원회
2007 : 식스 시그마 그린벨트, 캐나다
1995 : 수학 석사, 워털루 대학교
1994 : 수학 학사, 워털루 대학교
발표내용
인공지능은 진단의 정밀도를 높이고, 신약 개발을 가속화하며, 행정 업무를 효율화하는 등 보건의료 시스템을 빠르게 변화시키고 있다.
그러나 이러한 인공지능의 도입은 역량 부족, 신뢰 부족, 인프라 미비 등으로 인해 다양한 형태의 저항에 부딪히고 있다.
본 발표에서는 ‘빠르게 움직이되 해를 끼치지 말 것(move fast and do no harm)’이라는 원칙 아래, 기술 중심의 사고방식과 기존 보건의료 문화 간의 접점을 어떻게 조율할 수 있을지에 대해 살펴보고자 한다.
또한, 지나치게 과장된 기대에 휘둘리지 않으면서도 문화적 저항을 인식하고, 정책과 인프라, 신뢰를 함께 발전시켜 인공지능 기술이 책임감 있게 확산될 수 있도록 하기 위한 방향을 제시하고자 한다.
그러나 이러한 인공지능의 도입은 역량 부족, 신뢰 부족, 인프라 미비 등으로 인해 다양한 형태의 저항에 부딪히고 있다.
본 발표에서는 ‘빠르게 움직이되 해를 끼치지 말 것(move fast and do no harm)’이라는 원칙 아래, 기술 중심의 사고방식과 기존 보건의료 문화 간의 접점을 어떻게 조율할 수 있을지에 대해 살펴보고자 한다.
또한, 지나치게 과장된 기대에 휘둘리지 않으면서도 문화적 저항을 인식하고, 정책과 인프라, 신뢰를 함께 발전시켜 인공지능 기술이 책임감 있게 확산될 수 있도록 하기 위한 방향을 제시하고자 한다.
(좌장) 장효범 의무전문관
World Health Organization(WHO)
World Health Organization(WHO)
약력
2009년 - 현재 : 세계보건기구 본부 의무전문관
2015년 - 2019년 : 세계보건기구 사모아/남태평양 지역 펠로우/컨설턴트
2012년 - 2013년 : 하버드대학교 공중보건학 석사
2003년 - 2009년 : 서울대학교 의학사
2015년 - 2019년 : 세계보건기구 사모아/남태평양 지역 펠로우/컨설턴트
2012년 - 2013년 : 하버드대학교 공중보건학 석사
2003년 - 2009년 : 서울대학교 의학사
정집민 단장
한국보건의료정보원(KHIS)
한국보건의료정보원(KHIS)
약력
[경력]
2023 - 현재 : 한국보건의료정보원 데이터활용지원사업단 단장
2021 - 2022 : 한국보건의료정보원 보건의료표준화부 부장
2020 - 2022 : 한국보건의료정보원 데이터인공지능활용센터 센터장
2015 - 2020 : 국립암센터 암빅데이터센터 팀장
2007 - 2015 : 국립암센터 기획조정실
[학력]
2015 - 2020 : 박사수료, 성균관대학교, 디지털헬스학과
2005 - 2007 : 석사, 연세대학교, 의공학과
1999 - 2005 : 학사, 연세대학교, 의공학과
2023 - 현재 : 한국보건의료정보원 데이터활용지원사업단 단장
2021 - 2022 : 한국보건의료정보원 보건의료표준화부 부장
2020 - 2022 : 한국보건의료정보원 데이터인공지능활용센터 센터장
2015 - 2020 : 국립암센터 암빅데이터센터 팀장
2007 - 2015 : 국립암센터 기획조정실
[학력]
2015 - 2020 : 박사수료, 성균관대학교, 디지털헬스학과
2005 - 2007 : 석사, 연세대학교, 의공학과
1999 - 2005 : 학사, 연세대학교, 의공학과
신채민 선임연구위원/보건의료연구본부장
한국보건의료연구원(NECA)
한국보건의료연구원(NECA)
약력
2023.11. - 현재 : 한국보건의료연구원 보건의료연구본부 본부장
2018.1. - 2023.11. : 한국보건의료연구원 신의료기술평가사업본부 본부장
2016.6. - 2018.2. : 한국보건의료연구원 미래보건의료정책연구단 단장
2014.1. - 2016.1. : 한국보건의료연구원 신개발유망의료기술탐색연구팀 팀장
2018.1. - 2023.11. : 한국보건의료연구원 신의료기술평가사업본부 본부장
2016.6. - 2018.2. : 한국보건의료연구원 미래보건의료정책연구단 단장
2014.1. - 2016.1. : 한국보건의료연구원 신개발유망의료기술탐색연구팀 팀장
정종열 공공지능데이터본부장
한국지능정보사회진흥원(NIA)
한국지능정보사회진흥원(NIA)
약력
2023 ~ 현재 : 공공지능데이터본부 본부장
2021 ~ 2022 : 공공데이터분쟁조정위원회 사무국장
2017 ~ 2020 : 공공데이터본부 공공데이터개방팀장
2011 ~ 2016 : 네트워크부장, 전문기술지원부장, ICT융합사업기획
1995 ~ 2010 : 초고속국가망, 연구시험망, BcN, 정보화지원사업 등
2021 ~ 2022 : 공공데이터분쟁조정위원회 사무국장
2017 ~ 2020 : 공공데이터본부 공공데이터개방팀장
2011 ~ 2016 : 네트워크부장, 전문기술지원부장, ICT융합사업기획
1995 ~ 2010 : 초고속국가망, 연구시험망, BcN, 정보화지원사업 등
Tomonoshin Aoki
일본 후생노동성(MOHLW)
일본 후생노동성(MOHLW)
약력
2023 – 2024 : 미국 매사추세츠공과대학교 공학 및 경영학 석사
2022 – 2023 : 미국 하버드대학교 공중보건대학원 보건정책학 석사
2020 – 2022 : 일본 후생노동성 보건경제과 과장
2012 – 2017 : 일본 히로사키대학교 의학박사
2022 – 2023 : 미국 하버드대학교 공중보건대학원 보건정책학 석사
2020 – 2022 : 일본 후생노동성 보건경제과 과장
2012 – 2017 : 일본 히로사키대학교 의학박사
Muzna AlToubi
오만 사회보장기금(SPF)
오만 사회보장기금(SPF)
약력
2024 - 현재 : 사회보장기금 통계 및 연구 전문관
2020 - 2023 : 사회보험청 연구원
2020 - 2023 : 사회보험청 연구원
Emmanuel Bacry
프랑스 Health Data Hub
프랑스 Health Data Hub
약력
2019 - 현재 : 프랑스 파리 건강데이터허브(Health Data Hub) 최고과학책임자
2019 - 현재 : 파리 인공지능 연구소(PR[AI]RIE, 3IA 연구소) 펠로우
2019 - 2020 : 에콜 폴리테크니크(École Polytechnique) 보건 및 데이터 프로젝트 총괄
2017 - 현재 : 프랑스 국립과학연구센터(CNRS) 수석 연구원, CEREMADE 연구소, 파리 도핀 대학교(Université Paris-Dauphine – PSL) 소속
2019 - 현재 : 파리 인공지능 연구소(PR[AI]RIE, 3IA 연구소) 펠로우
2019 - 2020 : 에콜 폴리테크니크(École Polytechnique) 보건 및 데이터 프로젝트 총괄
2017 - 현재 : 프랑스 국립과학연구센터(CNRS) 수석 연구원, CEREMADE 연구소, 파리 도핀 대학교(Université Paris-Dauphine – PSL) 소속
Husni Zaeem Abd Hadi
말레이시아 보건부(MOH)
말레이시아 보건부(MOH)
약력
[학력]
2022 : 말레이시아 국립대학교 (National University of Malaysia) 커뮤니티 보건과학 석사 (병원경영 및 건강경제 전공)
2020 : 의학사 및 외과학사 (MBBS)
[경력]
2025 – 현재 : 말레이시아 보건부 건강전환국 수석 보조 국장 (Senior Principal Assistant Director)
2022 – 2025 : 말레이시아 보건부 국가 건강 재정과 (National Health Financing Section)
2020 – 2022 : 말레이시아 보건부 디지털 헬스 부서 (Digital Health Division)
2022 : 말레이시아 국립대학교 (National University of Malaysia) 커뮤니티 보건과학 석사 (병원경영 및 건강경제 전공)
2020 : 의학사 및 외과학사 (MBBS)
[경력]
2025 – 현재 : 말레이시아 보건부 건강전환국 수석 보조 국장 (Senior Principal Assistant Director)
2022 – 2025 : 말레이시아 보건부 국가 건강 재정과 (National Health Financing Section)
2020 – 2022 : 말레이시아 보건부 디지털 헬스 부서 (Digital Health Division)