“피지컬 AI 시대…의료인은 ‘진단·결정의 최종 책임자’로”

[한의신문] 의료·돌봄 수요 폭증 등 구조적 위기에 직면한 한국 의료를 놓고, 국회미래연구원이 AI·로봇·가상 기술이 결합된 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 혁신의 핵심 축으로 제시하며 의료 전달체계 전반의 재설계 필요성을 제기했다.

국회미래연구원(이승환 미래산업팀 연구위원)은 18일 ‘피지컬 AI 시대, 의료 혁신 방안’을 주제로 한 연구보고서를 발간, 인력·지역·고령화 위기가 누적된 한국 의료 시스템에 대한 진단과 함께 피지컬 AI를 중심으로 한 중장기 의료 혁신 방향을 제시했다.

■ 필수의료 붕괴·지역 격차 심화…한국 의료, 구조적 한계 봉착

이승환 연구위원은 △필수의료 인력 부족과 전문과 쏠림 현상 △수도권과 비수도권 간 심각한 의료인력 격차 △초고령화로 인한 만성질환·돌봄 수요 폭증 △의료비 및 간병비 증가로 인한 가계 부담 심화 등 현재 한국 의료가 구조적 위기의 심화와 더불어 ‘AI 전환’이라는 이중적 도전에 직면해 있다고 진단했다.

이 연구위원에 따르면 한의사를 포함한 우리나라의 임상 의사 수는 인구 1000명당 2.66명으로, OECD 회원국 가운데 일본(2.65명)에 이어 두 번째로 낮은 수준이다. 더욱이 의료인력이 수익성이 높은 전문과목으로 집중되는 반면 국민 생명과 직결된 필수의료 분야에서는 인력이 지속적으로 감소하고 있다는 점도 문제로 지적됐다.

지역 간 불균형 역시 심각하다. 인구 1000명당 필수의료 전문의 수는 수도권은 평균 1.86명인 반면 비수도권의 경우에는 0.46명에 불과해 약 4배의 격차가 존재한다. 이로 인해 원정 진료와 같은 비정상적 의료 이용 행태가 발생하고 있으며, 간병비 부담은 ‘간병 파산’ 논의로까지 확산되고 있다.

■ ‘디지털 AI’에서 ‘피지컬 AI’가 여는 의료특화

이러한 위기 속에서 이 연구위원은 △AI는 범용 모델을 넘어 의료 특화 모델로 고도화 △디지털 화면을 넘어 물리적 세계에 직접 개입 △진단·치료·수술·관리 전 과정에 실질적 영향을 미치는 등 AI와 로봇, 가상 기술이 결합된 피지컬 AI의 부상이 의료서비스 제공 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 분석했다.

보고서에 따르면 지난 8월 출시된 OpenAI의 GPT-5 Pro는 IQ 148을 기록하면서 상위 0.1% 수준의 지능을 입증했으며, 글로벌 빅테크 기업들은 MAI-DxO 등 의료 특화 AI 개발에 주력하며 의료 산업 재편을 예고하고 있다.

특히 피지컬 AI의 대표적 형태인 의료 로봇 시장은 빠르게 성장 중이다. 실제 2025년 기준 전 세계 산업·서비스 로봇 매출 가운데 의료 분야가 27%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망되며, 의료 로봇 시장 규모는 올해 130억 달러에서 2035년 437억 달러로 확대돼 연평균 12.9%의 성장률을 보일 것으로 예측됐다.

■ 예방부터 행정까지…AI 기반 7단계 의료 가치사슬 전환

이 연구위원은 의료를 예방–진단–치료–관리/재활–행정/지원으로 구분하고, 진단과 치료 단계를 세분화해 총 7단계의 의료 가치 전달 체계로 분석했다. 이 과정에서 △디지털 AI(방대한 의료 데이터 분석, 의사결정 경로 제시) △피지컬 AI(디지털 AI의 판단을 물리적 세계에서 실행)는 상호 보완적인 역할을 추진할 것을 제시했다.

예컨대 디지털 AI가 환자 데이터를 분석해 맞춤형 치료 계획을 수립하면 피지컬 AI 기반 로봇 수술 시스템이 이를 토대로 정밀한 수술을 수행하고, 동시에 피지컬 AI가 수집한 실시간 생체 데이터는 다시 디지털 AI의 학습과 고도화에 활용되는 선순환 구조를 형성한다는 것.

피지컬 AI의 확산은 의사와 병원의 역할 자체를 변화시키고 있다. 이 연구원은 의사(한의사)의 역할은 △AI 검증자이자 최종 의사결정 감독자 △다학제 치료 조율자 △가상 환자 기반 반복 학습을 수행하는 고차원 전문가로 전환될 것이라고 전망했다.

기존에는 의사가 문진부터 진단, 처방까지 전 과정을 직접 수행했으나, 앞으로는 AI가 초기 문진·영상 분석·1차 진단을 제시하고 의사는 이를 검토해 최종 승인하는 구조로 전환된다. 단일 전문과 중심의 판단에서 벗어나 AI가 여러 전문 영역을 통합 분석해 다양한 치료 옵션을 제시하고, 의사는 환자의 상황을 종합 고려해 최종 결정을 내리게 된다.

또한 병원의 구조는 △단일 건물 중심→분산형 의료 네트워크 △병상의 가치→데이터 중심 자산 전환 △허브–스포크 모델 확산이라는 시스템으로 전환된다는 분석이다.

수술 분야에서도 피지컬 AI는 계획·판단·집도·운영 전 과정을 자동화·지능화하며 일부 영역에서는 자율수술 단계에 근접하고 있다.

이 연구위원은 “병원은 중앙 허브에 핵심 전문 인력과 고급 장비를 집중하고, 지역 클리닉·환자 가정·이동 진료 차량까지 서비스를 확장하는 형태로 재편된다”면서 “독립 운영되던 병원들은 통합 플랫폼으로 연결되고, 의료 AI 에이전트가 24시간 가동되며 환자의 초기 진단과 지속적 모니터링을 수행하게 될 것”이라고 설명했다.

이 연구위원은 “피지컬 AI가 단순한 의료기기 도입이 아닌 의료 생산·소비 구조 전체를 재편하는 혁명으로, 이에 따라 정책 입안자는 의료시스템을 근본적으로 재설계해야 한다”고 밝히며, 이를 위한 실천전략으로 △의료 특화 피지컬 AI 연구개발 지원 강화 △한국형 고빈도 질환 중심 전략적 집중 △가상병원 기반 의료 취약지역 접근성 강화 △의료 데이터 표준화 및 활용도 제고 △의사 인력 수급 추계에 AI 효과 반영 △의사–엔지니어 융합 인재 양성 △피지컬 AI 시대 위험 대응 체계 구축을 제안했다.

특히 그는 “국민건강보험 데이터, EMR 인프라, 임상 역량, ICT 경쟁력이라는 우리나라의 강점을 적극 활용하는 동시에 데이터 분절, 인재 부족, 규제 제약이라는 위협 요소를 체계적으로 완화하는 국가 전략이 필요하다”고 강조했다.