상급종합병원들, 임상 데이터 기반 의료 AI 플랫폼 구축 속도낸다

• 국내 상급종합병원들이 이제 “AI 한번 써본다” 수준을 넘어, 자체 임상 AI 플랫폼을 직접 만들기 시작함

  • 세브란스병원은 정부 과제, 삼성서울병원은 삼성바이오에피스와의 공동연구를 통해 병원 안의 임상 데이터를 AI 연구 인프라로 묶는 방향임
  • 포인트는 챗봇이 아니라 세포치료제 평가, 신약 타깃 발굴, 영상 진단 보조처럼 병원 데이터가 없으면 못 하는 영역이라는 점임

• 세브란스병원은 파킨슨질환 세포치료제 평가 플랫폼에 2년 6개월간 총 70억 원을 투입함

  • 연세대 의대, 존스홉킨스대와 협력하고 보건복지부의 한미혁신성과창출 연구개발 신규 지원사업으로 진행됨
  • 기존에는 동물실험 의존도가 컸는데, 환자 임상데이터를 넣어 세포치료제가 치료 기능을 유지하는지 평가하는 체계를 만들겠다는 구상임
  • 여기에 AI 기반 다중모달 분석을 붙여 실제 뇌 환경과 비슷한 조건에서 효능을 평가하고, 파킨슨병 치료제 임상시험 성공 가능성을 높이려는 그림임

• 삼성서울병원은 삼성바이오에피스와 2030년까지 AI 기반 신약 타깃 발굴 플랫폼을 공동연구함

  • 두 기관은 지난 5월 협약을 맺고 임상데이터, 유전체 정보, 바이오의약품 연구개발 역량을 결합하기로 함
  • 목표는 AI 모델로 신규 약물 타깃을 찾고, 환자 맞춤형 솔루션까지 확보하는 것임
  • 전담 공동 연구 협의체와 연구자문위원회를 운영하고, 나중에는 항체-약물 접합체(ADC) 같은 신약 파이프라인의 임상 연계까지 보겠다는 계획임

• 서울아산병원 사례까지 보면 대형 병원의 AI 인프라 경쟁은 이미 본격화된 분위기임

  • 서울아산병원은 흉부 엑스레이 진단 보조와 환자 중증도 예측을 위한 자체 AI 시스템을 운영 중임
  • 병원들이 외부 솔루션을 단순 도입하는 게 아니라, 자기 병원의 데이터와 진료 흐름에 맞춘 플랫폼을 쌓는 쪽으로 움직이고 있음

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기술 맥락

• 이번 흐름의 핵심은 병원이 AI 모델을 사다 쓰는 데서 멈추지 않고, 임상 데이터가 들어오는 플랫폼 레이어를 직접 잡으려 한다는 점이에요. 의료에서는 데이터 접근권이 곧 경쟁력이라서, 병원 내부 데이터와 연구 프로세스를 연결하는 구조가 중요하거든요.

• 세브란스병원 사례는 동물실험 중심 평가의 한계를 줄이려는 선택이에요. 환자 임상데이터와 다중모달 분석을 붙이면 세포치료제가 실제 환경에 가까운 조건에서 어떻게 작동할지 더 촘촘하게 볼 수 있어요.

• 삼성서울병원 쪽은 신약 개발의 앞단을 AI로 당겨보려는 접근이에요. 임상데이터와 유전체 정보를 바이오의약품 연구 역량과 묶으면, 약물 타깃 발굴부터 임상 연계까지 한 흐름으로 가져갈 수 있기 때문이에요.